2026 年 7 月 27 日,深圳润迅数据集团有限公司(以下简称“润迅”)在深圳举行人工智能产品分享交流会。活动以“三十年三次换底座”为历史主线,面向客户、合作伙伴及行业嘉宾,首次全景呈现润迅 AI 产品矩阵、最新 R30 产品与 MaxDeploy 一体化 AI 交付体系。
这不仅是一次产品集中展示,也是润迅在完成新一轮公司能力升级后,对未来方向作出的正式说明:以三十余年通信与数据中心运营能力为基础,从承载企业系统运行,进一步走向承接企业 AI 使用,迈向 AI 时代的全能力运营商。
三次更换技术底座,始终经营同一种信任
润迅总经理林红在开场致辞中表示,自己既以总经理身份欢迎来宾,也是一名在润迅工作三十余年的老员工。对她而言,润迅的历史不是一串年份,而是一次次值守、一次次升级,以及一个又一个客户把关键业务交给润迅的信任。
“技术必须不断改变,但责任不能改变;能力必须不断重建,但信任只能靠一天一天积累。”
1992 年,润迅运营寻呼网,让信息更快、更准确地抵达用户;1997 年,田心数据中心投入运营,润迅开始承载企业系统与数据;2016 年,前海云数据中心投产,公司进一步强化稳定、安全与持续运营能力。今天,当人工智能逐步成为企业的新型基础设施,润迅再次更换技术底座,但其运营逻辑没有改变:把复杂的基础设施与技术能力,转化为客户可以放心使用、长期依赖的服务。
林红指出,这次升级不是离开数据中心,而是从数据中心出发;不是在原有业务上简单增加一个 AI 标签,而是把润迅长期形成的网络、算力承载、运维、安全与服务能力带入人工智能时代。
“拥有 AI”解决主权,“驾驭 AI”解决价值
随着 AI 从个人工具进入企业生产环境,企业关心的问题正在发生变化:数据能否留在可控边界内,模型能否接入现有系统,员工能否真正使用,关键输出能否复核,项目投入能否形成持续回报。
围绕这些现实问题,润迅提出“拥有 AI,驾驭 AI”的核心主张。
“拥有 AI”,不是简单购买 GPU 或接入一个模型接口,而是让企业真正掌握数据边界、算力选择、模型使用和知识资产,避免核心能力被单一厂商锁定。
“驾驭 AI”,也不只是给员工增加一个聊天工具,而是让 AI 理解企业知识、遵守企业规则、连接现有系统,在明确权限和人的监督下进入业务流程,并最终改善效率、质量、成本与增长。
一个解决的是主权,一个解决的是价值;一个让 AI 属于企业,一个让 AI 真正为企业工作。当两者同时成立,企业才真正进入 AI Ready 状态。
MaxDeploy:把分散的 AI 环节组织成完整交付链路
本次活动首次全景发布的 MaxDeploy,并非一个孤立软件或单一设备,而是一套贯穿算力、系统、模型、知识、智能体与行业应用的一体化 AI 交付体系。
在硬件与算力层,润迅以自有数据中心和网络资源为底座,提供数据中心托管、R30 私有化硬件,以及公有云和第三方算力接入等选择,满足不同企业对部署位置、数据边界和算力规模的要求。
在系统与管理层,MaxtaOS 与 MaxControl 用于组织算力、模型、应用和运行过程,使企业能够从分散资源走向统一管理。
在支撑层,Agent Runtime、MaxHub 与 MaxKnow 分别承接智能体开发与运行、多模型路由与安全控制、企业知识接入与管理,让 Agent 能够调用企业系统、理解企业资料,并在明确的权限与安全边界内完成任务。
在应用层,润迅已形成面向员工工作与行业场景的产品组合,覆盖通用 AI 工具,以及法律、财税、教育、数据中心安全等行业应用。
通过贯穿各层的一体化交付能力,企业可以从轻量启动开始,根据业务需要逐步进入私有化部署、行业场景落地或白标整包交付,形成一条可部署、可运行、可管理、可维护、可持续升级的完整链路。
R30 现场亮相,承接企业私有化 AI 的算力入口
活动现场,润迅最新 R30 产品正式展示。作为 MaxDeploy 硬件与算力层的重要组成部分,R30 面向企业私有化 AI 场景,为模型运行、企业知识接入、智能体与行业应用提供本地算力承载入口,并可与润迅数据中心、MaxtaOS、MaxControl 及上层支撑能力协同运行。
润迅强调,买了 GPU 并不等于拥有 AI。企业真正需要的,不是再增加一台孤立设备,而是让硬件、系统、模型、知识、应用和长期运维成为一套可以共同工作的生产系统。
闭源与开源之外,为企业提供第三种选择
闭源产品往往完整但封闭,开源生态自由却容易分散。企业如果完全依赖闭源平台,可能难以掌握数据、模型与使用边界;如果独自拼接开源组件,又需要长期承担适配、集成、运维与治理的复杂性。
润迅希望提供的是第三种选择:保持开放兼容,同时把分散能力组织为可交付、可管理、可复核、可长期运行的企业 AI 系统。企业既保有自主权,也不必独自承担所有技术整合工作。
在随后的主题分享与圆桌交流中,与会嘉宾围绕数据安全、既有系统接入、员工使用、模型选择、项目 ROI 和生产级部署等问题展开讨论。活动强调,企业 AI 的关键不在于演示阶段能够呈现多少功能,而在于半年以后、一年以后,系统是否仍然稳定运行,问题是否有人响应,投入是否能够看见回报。
林红表示:
“真正有价值的技术,不是演示那一刻最耀眼,而是长期运行以后,依然稳定、可控、有人负责。”
从一句信息准确送达,到让智能真正进入组织
三十多年前,润迅努力把一句信息准确送达;后来,润迅努力让企业的系统与数据稳定在线;今天,润迅要做的,是让智能真正进入组织、服务业务,并在可控边界内持续创造价值。
技术在变,润迅的责任没有变。
此次发布是润迅新一轮升级的集中呈现,也是其面向下一个三十年的起点。润迅将继续以数据中心、网络、算力承载和长期运维能力为基础,持续完善 MaxDeploy 一体化 AI 交付体系,与客户和合作伙伴共同推动人工智能从试用走向稳定运行,从单点工具走向企业生产系统。
把复杂留给自己,把可靠交给客户;让企业真正拥有 AI、驾驭 AI。
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