从承载企业系统运行，到承接企业 AI 使用，润迅迈向 A

2026年7月27日，深圳润迅数据集团办了一场AI产品分享会，主题很有意思——"三十年三次换底座"。面向客户、合作伙伴和行业嘉宾，润迅首次全景展示了它的AI产品矩阵、最新的R30产品，以及一套名为MaxDeploy的一体化AI交付体系。

这其实不只是产品展示，更像是润迅完成能力升级后，对未来的正式表态：基于三十多年来在通信和数据中心运营领域积累的底子，他们要从"承载企业系统运行"迈入"承接企业AI使用"，做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

开场致辞的是润迅总经理林红，她既是总经理，也是在这家公司干了三十多年的老员工。对她来说，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托付给润迅的信任。

她的原话是："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。"

回顾一下时间线：1992年，润迅运营寻呼网，做的是让信息更快、更准地送达用户；1997年，田心数据中心投入运营，开始承载企业系统和数据；2016年，前海云数据中心投产，进一步强化稳定、安全与持续运营能力。到了今天，AI正在成为企业的新型基础设施，润迅再次更换技术底座，但运营逻辑没变——把复杂的基础设施和技术能力，变成客户可以放心使用、长期依赖的服务。

林红特别强调，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贴个AI标签，而是把润迅长期积累的网络、算力承载、运维、安全和服务能力，一起带入AI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：数据能不能留在可控边界内？模型能不能接入现有系统？员工能不能真正用起来？关键输出能不能复核？项目投入能不能形成持续回报？

围绕这些现实问题，润迅提出了一个核心主张："拥有AI，驾驭AI"。

所谓"拥有AI"，不是简单买几块GPU或者接入一个模型接口，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。

而"驾驭AI"也不只是给员工多一个聊天工具，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，最终改善效率、质量、成本与增长。

一个解决主权，一个解决价值；一个让AI属于企业，一个让AI真正为企业工作。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

这次发布会最核心的发布，是MaxDeploy。它不是某个孤立软件，也不是单一设备，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负责组织算力、模型、应用和运行过程，让企业从分散资源走向统一管理。

在支撑层，Agent Runtime、MaxHub与MaxKnow分别承担智能体开发与运行、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产品正式亮相。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。

润迅强调了一个关键点：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，变成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。如果企业完全依赖闭源平台，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，又得长期承担适配、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。活动传递出一个清晰的信号：企业AI的关键，不在于演示阶段能呈现多少功能，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。

林红总结道：

"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。

这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。