过去两年，全国智算中心的建设速度，明显快于经营能力的成熟速度。机柜上架、GPU 点亮、剪彩仪式结束之后，真正的难题才开始：卡怎么调、电怎么省、账怎么算、客户怎么自助、经营者怎么看清一整年。近日，厦门链友融人工智能应用科技有限公司拿出了一套针对这一环节的软件产品——智算中心一体化经营平台。

　　这两年跑过几个智算园区的人，大概都有类似的观感：机房是新的，冷通道是封闭的，液冷管路是崭新的，屏幕上的大屏也做得很漂亮。但只要多问一句“上个月这批卡的实际利用率是多少”，或者“这个客户的账单和财务确认的收入对得上吗”，气氛往往会安静几秒。

　　问题不在于没有系统，而在于系统太多。调度一套、计费一套、能耗一套、财务又一套，每套系统都有自己的口径、自己的时间窗、自己的一张报表。等到月底汇总，五个系统给出五个数，谁也说服不了谁，最后还是靠人工对表。这几乎是当前智算中心运营侧最普遍、也最少被公开讨论的问题。

　　智算中心的上半场比的是谁建得快、谁的卡多。下半场要比的，是谁能把卡用满、把电省下来、把账算清楚。前者靠投资，后者靠软件。

　　链友融这次拿出的平台，覆盖了十四个应用，按“平台、核心、对外、经营、保障”五域划分：统一门户之外，是五大核心算力系统，加上客户自助控制台、财务核算与成本中心、供应链与供应商协同、人力与值班排班、安全合规与等保、数据中台与经营分析、研发效能与发布管理，以及一个AI 数字员工经营平台。

　　覆盖面广并不稀奇，真正值得注意的是它的底层做法。记者在平台的技术结构中看到，十四个应用并不各自持有数据，而是共享同一个事实层——所有系统的每一个数字，都从同一份企业事实中派生。集群利用率推出 IT 功率，IT 功率推出能耗与 PUE，能耗与用量推出计费，计费推出营收，营收减成本得出利润。这条链路是单向的，中间不允许旁路。

　　换句话说，任一系统改了口径，全平台同步改变。这套设计从机制上排除了“两个系统两个数”的可能，而不是靠事后对账去弥补。

　　这在工程上是个不算讨巧的选择。分散建设更快、更容易交付，也更容易让每个模块看起来都很完整；统一事实层则意味着前期要把口径吵清楚，任何一处调整都会牵动全局。但对于一个要拿来做经营决策的平台，这个成本是必须付的。至少在演示环境里，同一份话单能够同时穿透计费系统、财务系统和客户账单三侧，三边的数字是一个数。

　　五大核心系统分别对应运营管理、调度纳管、MaaS 模型服务、交易计费和绿色 PUE。

　　调度纳管这一层，平台按预训练、微调对齐、在线推理、科研共享、弹性竞价五类资源池做配额编排、排队与抢占。值得一提的是它的异构纳管能力——演示环境中同时接入了华为昇腾 910B、寒武纪 MLU590 与 NVIDIA 系列加速卡，国产芯片与进口芯片在同一套调度体系下分池管理。在当前的产业环境下，能不能把国产卡真正编进生产调度，而不是单独辟一块“信创专区”摆着，是一个相当实际的分水岭。

　　MaaS 层提供的是模型服务的经营视角：哪个模型占了多少调用量、消耗多少卡、时延分布如何、单位词元的成本与售价各是多少。平台把模型按文本生成、深度推理、多模态理解、向量重排、语音识别与合成、文生图、文生视频等分类管理，并支持按成本、时延与质量在多个模型间自动路由。

　　绿色 PUE 系统则把能耗拆到了构成项：制冷、配电、其他与部分负载损耗，并与室外温度、IT 负载和液冷比例联动。演示场景里，四栋机房分别采用风冷冷冻水、冷板液冷、单相浸没液冷与封闭冷通道风冷，PUE 逐栋对照，节能改造的效果可以直接读出来。对一个电费占成本大头的行业来说，这类颗粒度决定了节能到底是口号还是可结算的动作。

　　交易计费支持包年包月、按量后付费、资源包预付费和竞价实例四种模式，其中竞价实例按负载水位动态成交。这部分与财务核算、客户自助控制台是打通的：客户在控制台上看到的用量、账单、发票、工单和 SLA，与财务侧确认的收入来自同一份原始记录。

　　客户自助控制台还承担了另一个功能——把售前也搬上去。算力商品目录、配置向导与报价、模型服务定价都在同一个入口，客户可以自行选型比价。对运营方而言，这既是降本，也是把销售过程沉淀成数据的机会。

　　十四个应用中，最容易被误读的是 AI 数字员工经营平台。它不是一个聊天机器人的集合，而是把数字员工当作组织角色来管理：有组织表、有花名册、有档案、有能力清单、有权限配置，还有一份效益核算——投入多少、产出多少，逐项列账。

　　记者注意到，这个模块里花笔墨最多的部分，恰恰不是数字员工能做什么，而是它不能做什么。平台定义了四种人机协作模式，并设置了独立的“拍板审批中心”：哪些事项数字员工可以自主执行，哪些必须由人确认，驳回之后如何回流，全部写进流程并留痕。

　　在多数厂商急于宣传“全自动”的时候，主动把审批门禁前置、把权限逐项收紧，反而更接近企业客户的真实需求。真正阻碍 AI 在关键业务落地的，从来不是能力不够，而是没人敢为它的输出签字。

　　链友融是一家企业级人工智能应用企业，技术主线为“企业系统 × Agentic RPA × 多智能体 AI 融合架构”。公司成立于 2014 年，起步于网络报销系统；2019 年将 RPA、OCR 与 NLP 整合为三位一体的智能引擎，自研机器人流程平台；随后几年陆续补齐财务云、电子会计档案，以及 ERP、MES、SCADA、PLM 等制造业系统；2025 年发布多智能体与私有化、边缘部署能力，完成从流程自必威动化向组织级智能的架构升级。

　　到今天，公司已累计取得 146 项软件著作权与 3 项发明专利，拥有国家高新技术企业、省级专精特新中小企业、创新型中小企业、国家鼓励的软件企业等资质，并持有增值电信业务经营许可证。其企业 AI 智能服务平台已完成境内互联网信息服务算法备案（网信算备250011号），另有多个产品的算法备案与生成式人工智能大模型备案在办理中。

　　产品线上，公司形成了“底座—执行—组织”三层结构：TaskBot 作为 Agentic RPA 底座，BizClaw 提供企业级智能体 PaaS，AvAgent 负责自然语言驱动的系统操作，SilicoForge™ 面向组织级多智能体协同部署。智算中心一体化经营平台可以看作这套能力在垂直行业的一次落地：把过去十年在制造业沉淀的流程自动化、系统集成与数据治理方法论，迁移到算力这一新的经营对象上。

　　客户侧，公司已服务包括厦门航空、中国联通、力鼎光电在内的 200 余家企业，覆盖装备制造、计算机电子、新能源、汽车零部件、绿色食品等行业，并进入厦门、杭州、海口、赣州等多地数字化服务商目录。

　　标准层面，链友融是福建省《电子会计档案归档的技术规范》起草单位，参与 T/CECC42-2025《生成式人工智能知识产权指南》团体标准，并为全国信标委制造业《数字化转型服务商能力要求》TG5 专题组成员单位。

　　需要说明的是，本次对外展示的是演示环境，其中的经营数据为仿真数据，AI 数字员工部分为确定性规则引擎与统计计算演示，不代表真实生产环境中的认证机制。这一边界由链友融在交付材料中主动标注。

　　在一个普遍倾向于把演示说成实绩、把规则引擎说成大模型的行业语境里，主动划出这条线并不常见。但从长期看，它恰恰是可信度的一部分——客户迟早会问到数据来源，与其到那时再解释，不如一开始就写清楚。

　　智算中心的下半场已经开始。这一程比的不再是谁的卡多、谁的机房大，而是谁能把卡用满、把电省下、把账算清，并且在被问到任何一个数字时，都能给出同一个答案。

　　厦门链友融人工智能应用科技有限公司，成立于 2014 年，专注数字化转型与企业级人工智能应用，以“企业系统 × Agentic RPA × 多智能体 AI 融合架构”为技术主线，产品覆盖 TaskBot、BizClaw、AvAgent、SilicoForge™ 及智算中心一体化经营平台。愿景为“打造每家企业专属人工智能平台”。

　　本文所涉平台运行数据、集群规模、能耗指标及经营数字，均来自厦门链友融智算中心一体化经营平台的演示环境，为仿真数据，用于说明产品能力与数据口径设计，不构成任何实际运营业绩披露。企业资质、知识产权、备案编号、客户与团队信息来自企业提供的公开介绍材料。