Atlas Cloud 作为高性能 AI 基础设施和企业级云服务的领导者，在纽约证券交易所 (NYSE) 全球科技舞台上留下了深刻印象。CEO Jerry Tang 在纽交所接受了"AI 工厂——未来的数据中心"系列深度访谈。Tang 讨论了包括超大规模 GPU 计算和新型云平台在内的 AI 基础设施如何重塑数字化转型——特别是对于金融服务等对安全性、合规性和可扩展性有严格要求的行业。
超越推理：实现运营智能的愿景
Atlas Cloud 的使命不仅仅是加速模型推理，而是在企业规模上实现智能的运营化、安全性以及受控管理。该公司将其平台定位为代理式 AI (Agentic AI) 的企业级运行时，将模型无关的推理、编排、治理和自主代理整合到一个统一的架构中。这一愿景使组织能够安全、高效地运行复杂的 AI 工作负载，并具备实时控制和合规性。
"我们不仅想让推理变得更快，我们还想让智能真正具备可运营性。" —— Jerry Tang
这种方法旨在开创一个未来，让 AI 不仅仅是辅助业务系统，而是成为决策、自动化和企业工作流的核心贡献者——特别是在数据隐私和运营控制至关重要的受监管行业。
前沿基础设施与创新
Atlas Cloud 平台提供全面的功能，允许组织构建、部署 and 扩展先进的 AI 解决方案：
- 高性能 GPU 云基础设施：提供安全、可扩展的集群访问，能够支持严苛的 AI 工作负载。
- 企业级 AI 模型服务：统一访问领先的 AI 模型，提供简单的定制和安全部署。
- 金融 AI 代理：专为金融服务定制的自主分析、决策支持和工作流自动化工具。
- 安全治理与合规功能：旨在满足高度受监管行业的需求，在这些行业中，数据保护是不容妥协的。
这种全栈方法使 Atlas Cloud 与许多传统云提供商区别开来，将其定位为寻求性能与合规性的企业值得信赖的基础设施合作伙伴。
Atlas Inference：打破 AI 经济学局限
2025 年，Atlas Cloud 推出了与 SGLang 合作开发的下一代 AI 推理平台 Atlas Inference。该平台大幅减少了运行大语言模型 (LLM) 所需的 GPU 和服务器资源，与许多竞争方案相比，提供了更高的吞吐量和更低的运营成本。
在基准测试中，Atlas Inference 的配置显示出比其他主要云厂商更大规模的设置高出多达 2.1 倍的吞吐量，同时使用的服务器更少并保持了低延迟——这对于需要可扩展、高性价比 AI 部署的组织来说是一个突破。
"我们的平台每秒能够处理数万个 token，这意味着企业可以使大批量的 AI 服务实现盈利，而不仅仅是盈亏平衡。" —— Jerry Tang
战略伙伴关系与可持续增长
Atlas Cloud 通过战略行业合作伙伴关系继续扩张，进一步履行其对可持续和可扩展 AI 基础设施的承诺：
- 与 NewYork GreenCloud 达成重大合作，部署由可再生能源驱动的 GPU 集群，这是耗资 60 亿美元的可持续 AI 计算计划的一部分，彰显了 Atlas 对环境负责任技术的长期承诺。
- 与 Soluna Holdings 建立合作伙伴关系，在节能硬件上支持先进的 AI 视频处理工作负载，展示了 Atlas Cloud 对可再生和可扩展数据中心解决方案的投入。
- 继续扩大其新型云服务，聘请 Suzanne Rabicoff 担任现场首席官 (Chief of Field)，加速企业采用下一代 AI 基础设施的入市策略。
这些合作符合 Atlas Cloud 的信念，即 AI 创新必须与可持续性和卓越运营相结合，使客户能够在不损害环境或监管目标的情况下扩展计算能力。
赋能金融服务与信任经济
在纽交所的访谈中，Jerry Tang 强调了金融机构面临的挑战——特别是围绕数据隐私、监管合规以及传统公有云产品的局限性。Atlas Cloud 的架构专为应对这些挑战而设计，提供了一个值得信赖的计算环境，可以安全地处理和分析敏感的金融数据。
通过使金融机构能够在完全治理和合规的情况下运行复杂的 AI 工作负载，Atlas Cloud 支持了劳动密集型工作流的转型，在严格控制风险的同时释放生产力。
展望未来：为业务服务的 AI
随着 AI 需求的持续加速，Atlas Cloud 始终致力于推进使 AI 实用、高效且企业就绪的平台。Jerry Tang 在纽交所分享的愿景强化了公司的信念：智能的未来不仅在于强大的模型，更在于整合了计算、治理和应用层能力，从而产生真实业务影响的系统。
Atlas Cloud 平台：全球首个统一多模态推理运行时
除了基础设施和愿景，Atlas Cloud 正在通过其平台重新定义开发人员和企业如何构建、部署和扩展 AI 应用——这是全球首个统一的全模态推理运行时。
Atlas Cloud 平台专为现代 AI 构建者设计，提供一个适用于所有模态的 API，消除了在多个供应商、SDK 和部署环境之间周旋的碎片化和复杂性。
通过 Atlas Cloud，开发人员可以无缝处理：
- 对话式 AI 和大语言模型推理
- 高级推理和代理式工作流
- 图像理解与生成
- 音频处理与语音智能
- 视频分析与多模态感知
所有这些都在一个统一、一致的 API 层内完成。
一个 API。全模态。企业级就绪。
Atlas Cloud 的平台理念很简单：
无需切换平台即可探索、测试和扩展多模态智能。
Atlas Cloud 不是将文本、视觉、音频和视频的独立服务缝合在一起，而是提供了一个**统一的推理织网 (Inference Fabric)**，允许团队：
- 快速原型化多模态应用
- 跨模态测试和基准测试模型
- 以一致的性能和治理扩展生产工作负载
- 保持企业级安全性、可观察性和合规性
这极大地减少了开发摩擦，同时加速了 AI 驱动产品的上市时间。
为开发者而建，受企业信赖
Atlas Cloud 弥补了开发人员体验与企业需求之间的鸿沟：
- 开发者优先的设计：拥有简洁的 API、可预测的性能和模型无关的灵活性
- 企业级治理：包括访问控制、可审计性和合规就绪的部署
- 高性能推理：针对大规模成本效益进行了优化
- 从实验到生产的无缝转换：无需重新构建系统架构
无论是构建下一代 AI 助手、多模态代理还是智能自动化流水线，开发人员都可以专注于功能和结果——而非基础设施的复杂性。
从多模态推理到代理式智能
Atlas Cloud 平台不仅是一个推理网关。它是代理式 AI 的运行时基础，使智能系统能够实时跨模态进行推理、感知和行动。
通过将多模态推理与编排和治理相结合，Atlas Cloud 赋能组织将 AI 从孤立的功能转变为直接嵌入业务工作流的运营智能。
简化的 AI 开发未来
随着 AI 应用日益趋向多模态化和自主化，Atlas Cloud 平台提供了一条清晰的前行之路：
- 一个平台
- 一个 API
- 全模态智能
- 为规模、安全和实际部署而生
Atlas Cloud 不仅仅是在为模型提供动力——它正在助力 AI 在企业规模上的构建、交付和信任方式。
