7 月 27 日，润迅数据在深圳举办 AI 产品分享交流会，首次全景发布 MaxDeploy 一体化交付体系与 R30 算力体系，提出企业 AI 落地「拥有 AI，驾驭 AI」的判断框架，以及闭源与开源之外的第三种选择。
2026 年 7 月 27 日，润迅数据集团有限公司（以下简称"润迅"）在深圳举办人工智能产品分享交流会，首次全面展示了公司 AI 产品矩阵、R30 算力体系以及 MaxDeploy 一体化交付体系。
面向企业 AI 加速落地的新阶段，润迅希望借此机会，与合作伙伴共同探讨企业 AI 的建设路径与长期运营能力。
润迅总经理林红在开场发言中回顾了公司三十多年来的能力演进。1992 年，润迅运营寻呼网；1997 年，数据中心投入运营；2016 年，前海云数据中心投产。在每一个阶段，润迅都以稳定、安全的运营能力承接企业的关键业务。这一次，润迅将长期积累的网络、算力承载、运维和安全能力带入人工智能领域，从"承载企业系统运行"走向"承接企业 AI 使用"。
林红表示："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。"
总经理 林红 发言
"拥有 AI"与"驾驭 AI"：企业 AI 落地的两个维度
润迅在会上提出了企业 AI 落地的判断框架——"拥有 AI，驾驭 AI"。
"拥有 AI"指向主权问题：企业在数据边界、算力选择、模型使用和知识资产上应保有自主权，避免被单一厂商锁定。购买 GPU 或接入某个模型接口，不等于"拥有"。
"驾驭 AI"指向价值问题：AI 需要理解企业知识、遵守企业规则、连接现有系统，在人的监督下进入业务流程，最终改善效率、质量、成本和增长。给员工配一个聊天工具，也不等于"驾驭"。
一个解决归属，一个解决产出，两者同时成立，企业才算进入 AI Ready 状态。
MaxDeploy：四层能力矩阵构建一体化交付
活动上首次全景发布的 MaxDeploy，是一个贯穿算力、系统、模型、知识、智能体和行业应用的一体化交付体系，由四层能力构成：
硬件与算力层：以润迅自有数据中心和网络资源为底座，提供数据中心托管、R30 算力体系，以及公有云和第三方算力接入，适配不同企业对部署位置、数据边界和算力规模的要求。
系统与管理层：随着企业 AI 调用规模持续增长，系统与管理层承担了中枢角色。XunOS 和 MaxControl 将算力、模型纳入统一的管控环境，确保企业对已接入的资源实现可视、可控。
支撑层：Agent Runtime 承接智能体运行，MaxHub 负责多模型路由与安全控制，MaxKnow 归集企业知识资产。三者协同，让智能体在权限和安全边界内连接企业既有系统、理解企业资料、完成任务。
应用层：已形成面向员工工作和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领域。
四层能力之上，是一体化交付的贯穿逻辑——每一层都指向同一个业务结果。
润迅的 AI Ready 一体化交付体系覆盖硬件、系统、支撑与应用，提供轻量启动、私有化部署、行业场景落地、白标整包交付四条路径，帮助企业AI Ready。
R30 算力体系亮相：私有化 AI 的算力入口
R30 作为 MaxDeploy 硬件算力层的组成部分在此次活动中正式展示。该产品面向企业私有化 AI 场景，为模型运行、企业知识接入、智能体和行业应用提供本地算力承载，可与润迅数据中心、XunOS、MaxControl 及上层支撑能力协同运行。
R30 算力体系为企业私有化 AI 提供了一条从硬件接入到长期运营的算力基础。
闭源与开源之外的第三种选择
闭源产品功能完整，代价是封闭；开源生态自由灵活，但容易走向碎片化。过度依赖闭源平台，技术底层容易受制于人；自行拼装开源组件，工程复杂度又极易失控。
润迅的给出的方案是第三种选择：保持开放兼容，同时将这些能力组织成可交付、可管理、可复核、可长期运行的系统。企业保有自主权，不必独自承担全部技术整合工作。
主讲人 隋成龙 发言
圆桌交流：AI 落地的长期价值
在随后的圆桌交流环节，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 和生产级部署展开讨论。活动传递的核心态度是：企业 AI 的价值不在演示阶段展示了多少功能，而在半年后、一年后系统是否仍然稳定运行，问题是否有人响应，投入能否看见回报。
林红在总结中表示："技术有没有价值，看的不是演示那一刻多耀眼。长期运行以后依然稳定、可控、有人负责，才算数。"
让企业拥有 AI，驾驭 AI；把复杂留给自己，把可靠交给客户。未来，润迅将围绕一体化交付体系持续迭代产品能力与服务标准，联合更多合作伙伴一起，把 AI 从概念验证推进到持续稳定运行的生产，从应用走向价值创造。