AI规模化落地，技术分销巨头如何“全栈”破局？

从元器件分销，到连接领先技术、工程能力、产业生态与供应链的桥梁，再到贯穿产品全生命周期的协同创新者与产业赋能者——在AI规模化落地的时代，安富利的角色正在发生深刻的进化。

当大模型的参数竞赛逐渐放缓，AI产业的焦点正从“模型突破”转向“规模化落地”。算力如何高效部署？智能如何从云端下沉到边缘？物理AI应用如何从实验室走向千行百业？这些命题，正成为驱动下一轮产业变革的核心引擎。

近日，在2026安富利智慧科技生态圈论坛上，安富利华东区销售总监王航、安富利中国区现场应用管理总监丁国骄接受《电子工程专辑》采访，围绕AI产业新趋势、技术分销商的角色转型以及全生命周期协同赋能等核心议题，分享了安富利作为技术分销商在AI发展全新阶段中的角色重塑，以及其在技术和资源方面的赋能实践。

AI技术产业化应用下的新机遇与挑战

过去几年，AI行业的主旋律是算力性能的比拼与模型参数的军备竞赛。然而，随着技术演进，行业焦点正在发生根本性转移。安富利敏锐地捕捉到了这一变化，由此调整了自身的业务重心和发力方向。

“过去几年，AI行业更多比拼的是算力性能、模型能力，本质上是一场参数竞赛。现在大家更多思考的是，如何将AI落地到物理世界，实现商业化与大规模部署，这也带来了全新挑战。”王航在采访中指出了当前行业的痛点。

当AI走出云端，走向边缘和终端，客户的关注点也随之迁移。王航进一步解释道：“从单纯关注算力指标，转向更加重视硬件层面，包括高性能计算、电源管理、高速互连、存储、安全、软件以及系统集成等综合考量。”

这种从“软”到“硬”的落地过程，对底层基础设施提出了极为苛刻的要求。王航特别强调了电源和散热两大领域的显著变化：“从我们的视角来看，电源和散热这两大板块的要求均已显著提升。当前电源能量密度持续攀升，整个系统对电源管理的要求也随之快速提高。在散热方面，随着算力设备、数据中心机柜对散热需求的不断增长，液冷和各类先进散热技术正逐渐受到客户关注。”

他坚信，这种需求并非短期热点，而是有着坚实的结构性支撑：“生成式AI、AI Agent等各类新兴AI技术和应用，都在逐步提出更高的效能、可靠性、稳定性以及能量密度要求，这也持续拉动着AI基础设施层面的需求。”

在算力、功耗与成本的平衡上，安富利展现出了务实的工程思维。王航表示：“要实现商业化落地，算力、功耗、成本三者的权衡是必须考虑的。不能一味追求高算力，高算力往往会推高成本，同时功耗也会随之上升；从长期运行的角度考虑，功耗不能过高。”他认为：“不是越贵越好，也并非性能越高越好，对客户而言最适合的才是最好的选择。”

针对这一痛点，丁国骄分享了创新的破局思路：“过去机器人‘大脑’主要依赖全球高端平台，而如今国内平台的崛起速度惊人。通过‘训推分离’的创新架构——在NPU上高效运行推理任务，我们可以完美兼顾性能与成本，实现方案的最优组合。”

她也指出，AI应用从云端训练、推理，下沉到边缘和端侧的过程并非简单的线性替代，而是一场多维度的协同发展。丁国骄将AI基础设施建设生动地比作“铺设高速公路”，并强调：“虽然基础设施要先行，但应用层的孵化已经在同步进行，这需要各方并举、协同作战。这种融合共生的态势在中国市场尤为显著，得益于本土蓬勃的创新基因，大量前沿应用已然遍地开花。”

全生命周期协同与接入模式

在AI硬件的落地过程中，从概念验证到规模化量产往往面临着巨大的“死亡之谷”。安富利之所以能在2026财年实现业绩强劲增长，很大程度上得益于其为客户提供贯穿产品全生命周期的支持、密切开展协同合作以及在客户产品开发早期提前深度介入的模式。

“安富利与客户的合作横跨产品的全生命周期。从早期的理念构想、架构设计，到原型机的开发验证，再到最终的量产落地，我们的工程团队始终全程跟进。”丁国骄指出，这种贯穿始终的全链条设计支持服务，正是安富利多年来与客户并肩成长的核心基石。

这种深度介入，使安富利能够从源头精准洞察客户的架构需求。丁国骄介绍：“我们在项目萌芽期便深度嵌入，在后续的原型机调试与技术验证中持续赋能，直至协助客户跨越从‘研发’到‘量产’的长周期鸿沟。安富利的最大优势之一，恰恰在于将设计链与供应链紧密无缝地结合在一起，打破了传统的断层模式。”

在当前的AI浪潮中，物理AI和机器人被普遍视为下一个爆发点。然而，机器人从实验室走向工厂，需要克服泛化能力不足、工况适应性差等难题。

谈及具身智能的落地，丁国骄结合安富利的实战经验，对行业热议的“泛化能力”给出了务实的解题思路：“真正的智能化不应局限于执行单一指令，而需具备泛化能力。但在实际操作中，我们的思路是‘场景驱动、小步快跑’。客户先锚定一个具体的应用场景，让机器人‘先落地、再迭代’，通过在真实生态中吸取数据，来加速算法的泛化与进化。”

丁国骄列举了出席安富利智慧科技生态圈论坛的一家客户的实际案例，验证了该路径的可行性：“这家企业仅用一年时间，就实现了月出货量破百台的突破。他们正是采用了这一策略：先精准定义场景，在初期通过‘遥操作’切入，虽未实现具身智能机器人层面的完全自主，但已能精准解决场景痛点并迅速推向市场。”丁国骄补充道，到了量产阶段，安富利的工程团队会协助客户进行产品一致性与质量的全面评估，将重心从单纯的“卷”算力指标，转向工程化落地的综合比拼。

值得一提的是，安富利在汽车领域积累的深厚经验，正在无缝迁移到具身智能赛道。丁国骄指出：人形机器人的算力底座与汽车自动驾驶架构在底层逻辑上高度同源。得益于此，安富利此前在智能驾驶领域沉淀的技术栈、工程经验以及团队核心能力，得以无缝且高效地复用到具身智能项目上。这种跨领域的“降维”复用与前瞻布局，让安富利在支持新兴AI项目时能够快人一步，抢占市场先机。

充分发挥桥梁作用，构建韧性供应链

在当前全球半导体贸易政策不确定性加剧以及AI算力需求爆发式增长的背景下，AI企业面临着前所未有的供应链重构压力。作为处于技术供应链中心位置的合作伙伴，安富利正在充分发挥其“桥梁”作用，帮助客户建立更具韧性的供应链体系。

随着AI行业的演进，供应链的内涵正在发生深刻变化。王航坦言：“我们正迎来全新挑战。过去供应链的角色相对单一，核心目标是保障供货；而现在，我们的职责是发挥桥梁作用，全方位赋能客户，真正协助其将AI能力转化为产品竞争力与商业回报。”

在供应链保供维度，安富利已超越传统的“买卖”关系，全面转向系统性的BOM（物料清单）精细化管理。王航解释道：“我们从BOM的全局视角出发，动态对齐客户的整体规划、原厂产能走向以及安富利自身的供应链管理能力，从而筑牢供应链的稳定性。”

丁国骄则从工程视角进行了有力补充：安富利不仅能帮助客户通过工艺优化和良率提升来缓解供货瓶颈，更拥有极强的前瞻产业和市场洞察，“得益于与全球原厂的深度合作，诸如供应商扩产、技术迭代或产能释放等核心信息，我们通常能比客户提前至少半年洞察，从而为客户赢取宝贵的战略缓冲。”

而面对企业直采现象，安富利清晰地界定了自身作为技术分销商的不可替代性。王航表示：“原厂的资源相对有限，难以完全覆盖多元且广泛的海量市场以及数量众多的长尾客户。这就需要我们的团队进一步贴近客户，推广原厂产品与相关技术。所以我们跟原厂的合作伙伴更多是互补关系，补充他们能力覆盖不到的环节。”

丁国骄则从工程服务的角度强调了FAE（现场应用工程师）团队的价值：“大模型时代，安富利的FAE绝对不会被替代。技术可以被算法解构，但对复杂系统架构的深度理解，以及伴随客户长周期开发过程的高效交互与协同，无法被代码取代。”

这种底气源于安富利对工程人才的极致打磨。丁国骄直言，“FAE反而是这个行业链条中最不可或缺的环节，还能够有很长的生命力”。通过海量的技术学习与项目实操，安富利的FAE团队在专业度上已经筑起了硬核壁垒，能够无缝对齐原厂级的高标准技术支持。

在助力国产芯片出海的浪潮中，安富利同样扮演着不可或缺的关键角色。王航介绍，扎根中国三十余载，安富利在本土化与国产化上有着长远的战略部署：“我们专门设立了独立部门来拓展国产产品线，深度对接本土原厂。通过整合全球资源，全方位赋能国产芯片高效出海，实现多方共赢。”

他特别强调了全球合规性在出海进程中的决定性作用：“出海并非简单的物理位移，海外严苛的法规与准入标准是首要考验。一款器件在本土适用，但在海外可能面临合规风险。安富利的FAE团队凭借对全球市场法规的深刻洞察，能够在选型初期就为客户规避风险，提供合规、可替代的优化方案。”

对于中小企业的扶持，安富利更是倾注了大量资源。王航表示：“我们始终秉承长期主义的工程师精神。在客户规模尚小、技术相对薄弱的萌芽期，我们会倾注优质的FAE与AE资源全力协助，加速其产品落地。”

丁国骄也补充道，安富利庞大的FAE团队能实现对中小客户的覆盖，“我们用行业沉淀的经验帮他们‘加速成功’。安富利的很多客户，都是这样从小微企业开始，与我们并肩走过了十年甚至更久，实现了自身快速发展。”

结语

从元器件分销，到连接领先技术、工程能力、产业生态与供应链的桥梁，再到贯穿产品全生命周期的协同创新者与产业赋能者——在AI规模化落地的时代，安富利的角色正在发生深刻的进化。正如丁国骄在采访中所说，安富利“与客户并肩，一起走在行业发展的前沿”。在AI算力基建、物理AI与AI应用创新三条赛道的交汇处，这座“桥梁”本身也是关键基础设施之一，它的“承压”与“承重”能力，或许正是决定AI产业能否从实验室走向千行百业的核心要素。

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