為了滿足產業市場客戶的大模型部署需求，算力服務需要進行重構，與之對應的是相關服務提供者也在進行變革。例如我們常見的IDC向智算轉型，雲端運算提供者也不例外，還有MSP。他們大多是依靠自身的創新服務能力，以及生態合作，為客戶提供量身訂製的解決方案。

在AI大時代，這些算力產業鏈的重要成員積極進行創新探索，將算力、網絡、安全、AI應用資源互聯整合，因應企業不同場景對於私域大模型建構需求。

算力市場大變局：從硬體比拼到算網智一體生態演進

推理算力的指數級成長邏輯正在重塑產業價值鏈。第三方機構預測，2025年全球推理算力規模將達訓練算力3倍，邊緣算力佔比提升至45%，端側AI支撐的低時延場景需求呈爆發式增長。

雖然算力需求市場在爆炸式增長，但行業調查顯示，企業在大模型落地過程中普遍面臨三重核心矛盾：私有數據安全要求、算力集群採購和運維的成本高企、AI技術人才供給與需求間的結構性斷層。

「企業需要一種既能靈活調用算力資源、又能保障數據安全的’專有算網即服務’，以支撐私有大模型的推理部署。」世紀互聯高級副總裁/第一線總經理陳姵妏指出。

面對這樣的市場需求，對於算力產業鏈而言，市場競爭維度已從單一硬體性能比拼，轉向「算網融合與生態協同」的立體競爭。有研究報告顯示，將算力與網路深度融合，可將資源利用率提升40%以上，業務回應速度加快60%。在生態協同層面，開放、共享的產業生態能夠打破技術壁壘，促進跨領域創新。

目前，業界已展開多元嘗試。三大營運商積極佈局算力網絡，透過建構全國一體化算力網絡國家樞紐節點，實現算力資源的統籌調度；騰訊推出「星脈」高效能運算網絡，強化雲端服務中算網協同能力；阿里則依托阿里雲，在物流、電商等場景中推進算網融合應用，提升數據處理效率。

與眾多公有雲廠商聚焦智算中心集群計算網絡不同的是，雲網MSP服務廠商利用自身網絡覆蓋優勢“從廣域專網走向專有算網”，其中如世紀互聯全資子公司第一線與華為合作構建AI原生超互聯架構，實現區域算力資源的毫秒級調度；在多減問題行業案例中實現構建AI原生超互聯架構，實現區域算力資源的毫秒級調度；在實現多減問題行業案例中實現多變運動問題的速度據了解，這融合「雲-邊-端」的智算網路實踐，在破解片段化算力資源整合利用難題的同時，形成了私人區域運算網路空間的服務形態。這與目前眾多企業預借助DeepSeek等開源模型與自身資料積累，建構私有AI大模型的需求趨勢相適配。

企業AI部署深水區：私域大模型贏在效率與成本

大模型從通用走向私有大模型，因為企業私有的資料不方便出域，而通用大模型沒法深度滿足企業的個人化需求，企業更需要貼合於業務、更懂業務的大模型，私域大模型成為首選。特別是DeepSeek開源，效能表現可圈可點，不輸給閉源大模型，為許多企業進行AI大模型私有化提供了非常好的選擇。

綜觀第一線的佈局，始終聚焦和賦能企業私有部署，從最開始提供MPLS/SD-WAN幫助企業組建專有網絡，到現在組建私有算網，提供隱私計算平台，其實也適配了當下企業佈局私域大模型，進行私有訪問的需求。

例如在安全傳輸方面，企業佈局私有大模型對企業內部賦能，企業分公司、行動員工透過第一線SD-WAN+SASE存取佈局於第一線算網中的私域應用。而AI算力專線的應用場景，其實也是承載企業的大規模資料傳輸到第一線的算力側進行訓練和推理。

業務資料的安全性不容忽視，不同產業對資料安全的需求差異顯著，這就要求相關服務商在保障資料安全的同時，提供靈活的大模型服務，其資料隔離、權限管理等技術能力直接影響客戶信任度。

而第一線提供的「AI算力專線＋SD-WAN＋SASE」安全互聯體系，透過零信任存取架構與穩私運算平台，將網路安全能力深度融入算網服務架構的設計，使得產業客戶在滿足相關法規要求的同時，實現大模型推理效率提升。

TCO優化的技術經濟學正成為企業決策的核心變數。計算顯示，企業若採用全本地算力集群部署大模型，三年總擁有成本較混合部署模式高出數倍。

第一線依託母公司世紀互聯的資料中心資源，並聯合公有雲、邊緣雲、一體機以及華為、DeepSeek等技術合作夥伴，打造一個開放、統一的算力服務平台。該平台基於「AI原生超互聯匯流排」架構，實現了多區域、多資料中心資源的統一管理與調度，而且第一線提供的算網服務是以租賃的靈活模式向企業交付，幫助企業免去自建算力的人力、設備等成本。

更值得關注的是技術人才缺口形成的「能力斷層」——智聯招募數據顯示，中國AI算力運維人才缺口超50萬，而第一線AI MaaS服務提供的「模型訓推與Agent開發」全流程技術支持，已幫助企業客戶實現從算力採購到業務落地的閉環交付。

服務創新與生態整合第一線實現市場突圍

第一線建構的金字塔型技術架構展現出獨特的市場適配性。

一方面，第一線依托「專有AI算網」底盤，融合母公司AIDC、公有雲夥伴（包括火山引擎、阿里雲、華為雲等）、OCD邊緣雲、DeepSeek一體機等雲邊端多梯次算力資源，並與合作夥伴進行產研側創新，打造雲安全等多面向安全服務能力，實現多端一體化需求實境化的位能對接域安全性等多面向安全性服務能力，實現多接客體需求實測」。

另一方面，針對企業打造AI Agent、進行AI互動直播的多元化需求，第一線與火山引擎、騰訊雲等夥伴形成AI合作生態，為企業數智化轉型輸出AI MaaS服務，依托豆包大模型、DeepSeek、智譜、數位人等領先AI服務架構，幫助企業實現業務AI化升級。

生態協同的核融合效應正在重塑產業服務邊界。在這一進程中，第一線與合作夥伴各自的持續升級，也將發揮綜效，提升雙方聯合服務企業客戶的品質。在近期2025火山引擎春季Force原動力大會上，其豆包大模式1.6及Agent開發平台等多AI雲原生服務再迎升級突破。第一線與夥伴透過生態位能的聚合釋放，共同打造創新解決方案，將實現服務效能的指數級躍升，為企業數智化轉型注入生態級驅動力。

智算服務3.0時代：從算網融合到AI Agent自治域的躍遷

在智算服務3.0時代，數據、算力與演算法深度融合，形成驅動產業變革的強大引擎。海量資料不再是零散的資訊孤島，透過智慧感知與分析，驅動產業智慧化；算力資源突破地域與設備的限制，建構「雲-邊-端」全域協同的算力網絡，實現毫秒響應與調度；演算法則演變為智慧中樞，持續進化的大模型能夠精準理解產業需求，輸出客製化的智慧解決方案。

在這樣的時代背景下，當前大模型加速融入千行萬業，產業智能體成為關注焦點。從智算到應用，面向未來，第一線提出的 「三步走」 策略展現出清晰的演進路徑，與智算服務3.0時代的發展趨勢高度契合，為產業發展探索出全新的方向與可能。

目前第一線已完成從「網路連線升級」到「算網融合建置」的第二階段－透過智慧網路將AI大模型、機器學習技術融入網路架構，實現流量智慧調度與故障預測自癒。下一階段將向「AI Agent自治域」升級。

第一線AI Agent自治域運行在第一線AI算網上建立的私域運算空間上面，整合MCP、A2A、去中心化尋址等技術與協定棧，打造自組織、合約化、Token-Based交易互動體系。此體系支援建構安全私域空間、專屬記憶空間，訓練私域模型並建構私有AI Agent與工作流程，推動多AI Agent協同互動。

全球化與科技革新組成未來兩年的核心成長極。第一線計畫將AI原生超互聯架構的創新模式拓展至東南亞、歐洲等重點區域，建構覆蓋AIDC、公有雲、邊緣雲的全球化算力網絡；在技術層面與更多生態夥伴共同推進SD-WAN接入、資料中心互聯（DCI）、多雲連接三大方向創新，目標是打造支撐AI Agent、大模型訓練推理的新型算力網絡架構。

在此架構基礎上，第一線深入製造業、教育、新能源等多個垂直產業，圍繞產業特定需求提供「算力＋網路＋場景」的客製化AI MaaS服務，幫助企業建構專屬的AI Agent，並由AI原生超互聯總線架構支撐其推理呼叫。

結語

站在智算服務3.0時代的入口，第一線以網路為錨點重構算力服務範式的探索，不僅為企業私有大模型部署提供了落地路徑，更揭示了算力市場從”硬體供給”向”能力輸出”的產業變革方向。隨著其「專有算網即服務」模式在金融、醫療、製造業等關鍵產業的深度滲透，這種融合網絡基因、算力整合與生態協同的差異化路徑，或將成為定義下一代智算服務標準的重要參考。