在近日举行的2026开放计算大会上，浪潮信息针对AI Agent时代算力新需求发布多款重磅产品。为支撑海量Agent运行，浪潮推出业界首款CPU原生液冷整机柜服务器，单柜支持384颗CPU，可协同运行超4万个Agent，并以颠覆性原生液冷设计大幅提升散热与运维效率。此外，为提升Agent智力，浪潮上线多模融合API实现多模型协同答题，同步发布元脑SD200超节点AI服务器企业版，将万亿模型Token生成时间压缩至4.77毫秒，显著降低企业部署门槛。此举标志着AI基础设施竞争已从单点算力向系统级协同全面演进。

在近日举办的人工智能+生态大会（AIEC2026）上，浪潮信息董事长彭震指出，AI转型最大的门槛并非技术，而是人。当前多数企业AI应用仍停留在试点阶段，核心痛点在于组织力不足。为此，浪潮信息提出“Humagent”理念，将Agent视为数字员工，全面重构企业文化、组织与流程。实践中，浪潮设立智能化转型部，推行人机协同考核与专属基础设施，使开发效率提升百倍。彭震表示，浪潮正从硬件供应商转变为企业AI转型的“同行者”，通过开放内部工具平台与共享生态资源，打造行业转型样板，助力企业跨越认知与组织门槛，真正落地AI规模化应用。

2025年第三季度，浪潮信息业绩出现波动，主营收入404.77亿元，同比下降1.55%，归母净利润6.83亿元，同比下降1.34%。与之对比，中科曙光同期表现亮眼，营收和利润均实现双增长。浪潮信息的下滑主要受AI服务器市场需求波动、客户结构失衡及外部供应链压力等影响，其毛利率降至4.91%，低于行业水平。此外，价格战和技术竞争加剧使得行业环境更加严峻。为应对挑战，浪潮信息正加速向云计算服务、行业解决方案和海外市场转型，同时加大自研芯片投入以提升技术实力。在全球数字化浪潮下，浪潮信息能否优化业务结构、培育新增长点，将决定其未来市场地位。

9月21日，浪潮信息在边缘计算合作伙伴大会上发布了针对自动驾驶领域的全新分布式计算框架AutoDRRT 2.0。此框架旨在解决当前自动驾驶场景中大规模预训练模型在车辆端落地的挑战，通过在计算组件的分布式、高容错及低延时三个方面进行技术创新，显著提升了计算效率。具体而言，相较于之前的版本，BEV模型的扩展效率提高了1倍，通信性能较以太网提升14倍，而通过GPU_Direct模式优化，IO延时降低了85%，效率提升了近6倍。这一创新成果加速了大模型在自动驾驶车辆上的应用进程，标志着自动驾驶技术向更高效、更可靠的未来发展迈出了重要一步。

在8月23日发布的2024年中期业绩报告中，浪潮信息实现了营收新高，上半年营收420.64亿元，同比增长68.71%，净利润5.97亿元，同比增长90.56%，市值超过466亿元，市盈率24.5倍。业绩大幅增长主要得益于服务器市场需求改善、产品线完善及国内外客户拓展。然而，毛利率下滑至7.6%，较去年同期的11.2%下降3.6个百分点。2017年至2023年间，浪潮信息营收从254.88亿元增长至658.67亿元，年复合增长率17.14%。海外市场表现亮眼，营收达到126.64亿元，占比29.16%，同比增长171.54%。尽管面临技术更新换代风险和低毛利挑战，浪潮信息在海外市场的布局持续深化，欧洲市场占比达到30%，显示出坚定的全球化战略。在全球服务器市场销售额增长的背景下，浪潮信息正积极应对市场需求变化，力求在全球竞争中保持优势地位。

浪潮信息于8月23日发布源2.0-M32大模型的4bit和8bit量化版，该版本旨在通过量化模型精度至int4和int8级别，实现模型性能基本不变的同时大幅降低计算资源需求。相较于700亿参数的LLaMA3大模型，4bit量化版仅需23.27GB运行显存，每token算力消耗为1.9GFLOPs，仅为LLaMA3-70B的1/80。这一创新使得大模型部署运行更为高效经济。经过评测，在MATH和ARC-C任务中，源2.0-M32量化版性能超越了700亿参数的LLaMA3大模型。目前，该版本已经开源，用户可通过Hugging Face或ModelScope平台下载使用，以探索其在不同领域的应用潜力。