当前DeepSeek、Llama等开源大模型掀起企业私有部署浪潮，IDC数据显示2024年全球企业AI算力支出同比增长67%，推理算力需求占比超70%。在金融、医疗等行业，82%企业倾向私有部署大模型以满足数据安全要求。
为了满足行业市场客户的大模型部署需求，算力服务需要进行被重构，与之对应的是相关服务提供商也在进行变革。比如我们常见的IDC向智算转型，云计算提供商也不例外，还有MSP。他们大多是依靠自身的创新服务能力，以及生态合作，为客户提供量身定制的解决方案。
在AI大时代，这些算力产业链的重要成员积极开展创新探索，将算力、网络、安全、AI应用资源互联整合，应对企业不同场景对于私域大模型构建需求。
算力市场大变局：从硬件比拼到算网智一体化生态演进
推理算力的指数级增长逻辑正在重塑产业价值链条。第三方机构预测，2025年全球推理算力规模将达训练算力3倍，边缘算力占比提升至45%，端侧AI支撑的低时延场景需求呈爆发式增长。
虽然算力需求市场在爆炸式增长，但行业调研显示，企业在大模型落地过程中普遍面临三重核心矛盾：私有数据安全要求、算力集群采购和运维的成本高企、AI技术人才供给与需求间的结构性断层。
“企业需要一种既能灵活调用算力资源、又能保障数据安全的‘专有算网即服务’，以支撑私有大模型的推理部署。”世纪互联高级副总裁/第一线总经理陈姵妏指出。
面对这样的市场需求，对于算力产业链而言，市场竞争维度已从单一硬件性能比拼，转向“算网融合与生态协同”的立体竞争。有研究报告显示，通过将算力与网络深度融合，可使资源利用率提升40%以上，业务响应速度加快60%。在生态协同层面，开放、共享的产业生态能够打破技术壁垒，促进跨领域创新。
当前，行业内已展开多元尝试。三大运营商积极布局算力网络，通过构建全国一体化算力网络国家枢纽节点，实现算力资源的统筹调度；腾讯推出“星脉”高性能计算网络，强化云服务中算网协同能力；阿里则依托阿里云，在物流、电商等场景中推进算网融合应用，提升数据处理效率。
与众多公有云厂商聚焦智算中心集群计算网络不同的是，云网MSP服务厂商利用自身网络覆盖优势“从广域专网走向专有算网”，其中如世纪互联全资子公司第一线与华为合作构建AI原生超互联架构，实现区域算力资源的毫秒级调度；在教育行业案例中实现多区域资源协同时延优化，解决了从预训练转向推理阶段的速度衰减问题。据了解，这一融合“云-边-端”的智算网络实践，在破解碎片化算力资源整合利用难题的同时，形成了私域计算网络空间的服务形态。这与当前众多企业预借助DeepSeek等开源模型与自身数据积累，构建私有AI大模型的需求趋势相适配。
企业AI部署深水区：私域大模型赢在效率与成本
大模型从通用走向私有大模型，因为企业私有的数据不方便出域，而通用大模型没法深度满足企业的个性化需求，企业更需要贴合于业务、更懂业务的大模型，私域大模型成为首选。特别是DeepSeek开源，性能表现可圈可点，并不输给闭源大模型，为诸多企业开展AI大模型私有化提供了非常好的选择。
纵观第一线的布局，始终聚焦和赋能企业私有部署，从最开始提供MPLS/SD-WAN帮助企业组建专有网络，到现在组建私有算网，提供隐私计算平台，其实也适配了当下企业布局私域大模型，进行私有访问的需求。
比如在安全传输方面，企业布局私有大模型对企业内部赋能，企业分支、移动员工通过第一线SD-WAN+SASE访问布局于第一线算网中的私域应用。而AI算力专线的应用场景，其实也是承载企业的大规模数据传输到第一线的算力侧进行训练和推理。
业务数据的安全性不容忽视，不同行业对数据安全的需求差异显著，这就要求相关服务商在保障数据安全的同时，提供灵活的大模型服务，其数据隔离、权限管理等技术能力直接影响客户信任度。
而第一线提供的“AI算力专线＋SD-WAN＋SASE”安全互联体系，通过零信任访问架构与稳私计算平台，将网络安全能力深度融入算网服务架构的设计，使得行业客户在满足相关法规要求的同时，实现大模型推理效率提升。
TCO优化的技术经济学正成为企业决策的核心变量。测算显示，企业若采用全本地算力集群部署大模型，三年总拥有成本较混合部署模式高出数倍。
第一线依托母公司世纪互联的数据中心资源，并联合公有云、边缘云、一体机以及华为、DeepSeek等技术合作伙伴，打造一个开放、统一的算力服务平台。该平台基于“AI原生超互联总线”架构，实现了多区域、多数据中心资源的统一管理与调度，而且第一线提供的算网服务是以租赁的灵活模式向企业交付，帮助企业免去自建算力的人力、设备等成本。
更值得关注的是技术人才缺口形成的“能力断层”——智联招聘数据显示，中国AI算力运维人才缺口超50万，而第一线AI MaaS服务提供的“模型训推与Agent开发”全流程技术支持，已帮助企业客户实现从算力采购到业务落地的闭环交付。
服务创新与生态整合 第一线实现市场突围
第一线构建的金字塔型技术架构展现出独特的市场适配性。
一方面，第一线依托“专有AI算网”底盘，融合母公司AIDC、公有云伙伴（包括火山引擎、阿里云、华为云等）、OCD边缘云、DeepSeek一体机等云边端多梯次算力资源，并与合作伙伴进行产研侧创新，打造云安全等多方面安全服务能力，实现多主体、多架构算力安全调度，对接企业面向“私域”与“公域”各场景的AI训推需求。
另一方面，针对企业打造AI Agent、开展AI互动直播的多元化需求，第一线与火山引擎、腾讯云等伙伴形成AI合作生态，为企业数智化转型输出AI MaaS服务，依托豆包大模型、DeepSeek、智谱、数字人等领先AI服务架构，帮助企业实现业务AI化升级。
生态协同的核聚变效应正在重塑行业服务边界。在这一进程中，第一线与合作伙伴各自的持续升级，也将发挥协同效应，提升双方联合服务企业客户的品质。在近期2025火山引擎春季Force原动力大会上，其豆包大模型1.6及Agent开发平台等多AI云原生服务再迎升级突破。第一线与伙伴通过生态势能的聚合释放，共同打造创新解决方案，将实现服务效能的指数级跃升，为企业数智化转型注入生态级驱动力。
智算服务3.0时代：从算网融合到AI Agent自治域的跃迁
在智算服务3.0时代，数据、算力与算法深度融合，形成驱动行业变革的强大引擎。海量数据不再是零散的信息孤岛，通过智能感知与分析，驱动行业智能化；算力资源突破地域与设备的限制，构建起“云-边-端”全域协同的算力网络，实现毫秒级响应与调度；算法则演变为智慧中枢，持续进化的大模型能够精准理解行业需求，输出定制化的智能解决方案。
在这样的时代背景下，当前大模型加速融入千行万业，行业智能体成为关注焦点。从智算到应用，面向未来，第一线提出的 “三步走” 战略展现出清晰的演进路径，与智算服务3.0时代的发展趋势高度契合，为行业发展探索出全新的方向与可能。
当前第一线已完成从”网络连接升级”到”算网融合构建”的第二阶段——通过智能网络将AI大模型、机器学习技术融入网络架构，实现流量智能调度与故障预测自愈。下一阶段将向“AI Agent自治域”升级。
第一线AI Agent自治域运行在第一线AI算网上建立的私域计算空间上面，整合MCP、A2A、去中心化寻址等技术与协议栈，打造自组织、合约化、Token-Based交易交互体系。该体系支持构建安全私域空间、专属记忆空间，训练私域模型并构建私有AI Agent与工作流，推动多AI Agent协同交互。
全球化与技术革新构成未来两年的核心增长极。第一线计划将AI原生超互联架构的创新模式拓展至东南亚、欧洲等重点区域，构建覆盖AIDC、公有云、边缘云的全球化算力网络；在技术层面与更多生态伙伴共同推进SD-WAN接入、数据中心互联（DCI）、多云连接三大方向创新，目标是打造支撑AI Agent、大模型训练推理的新型算力网络架构。
在此架构基础上，第一线深入制造业、教育、新能源等多个垂直行业，围绕行业特定需求提供“算力＋网络＋场景”的定制化AI MaaS服务，帮助企业构建专属的AI Agent，并由AI原生超互联总线架构支撑其推理调用。
结语
站在智算服务3.0时代的入口，第一线以网络为锚点重构算力服务范式的探索，不仅为企业私有大模型部署提供了落地路径，更揭示了算力市场从”硬件供给”向”能力输出”的产业变革方向。随着其”专有算网即服务”模式在金融、医疗、制造业等关键行业的深度渗透，这种融合网络基因、算力整合与生态协同的差异化路径，或将成为定义下一代智算服务标准的重要参考。
