随着企业AI应用从试验阶段加速进入生产阶段，行业关注重点正在发生变化：系统可靠性、治理能力与长期可操作性的重要性上升，单纯追求模型性能已难以满足大规模落地需求。WhaleFlux今日宣布将自身定位为“AI系统构建者”，以回应企业在规模化部署AI过程中出现的系统性挑战。

WhaleFlux表示，过去十年基础模型的进展推动了广泛的AI试验，但不少企业在推进生产化时遇到新的瓶颈，包括合规要求、成本控制以及运营稳定性等现实约束。在这一背景下，企业需求从“更强模型”转向“更稳系统”，即在可控边界内持续运行的工程化能力。

WhaleFlux称，公司最初从GPU基础设施管理起步，并在2025年初启动战略扩展，目标是弥补企业生产级AI落地中的系统工程缺口。公司不再以单一工具或单一模型为核心，而是转向开发面向长期运行、以工作流为导向的企业AI系统级平台。

WhaleFlux首席运营官Jolie Li在声明中表示，在大规模应用中，AI系统出现问题往往并非源于模型能力不足，而是系统本身的脆弱性；当前挑战的重心已从模型开发转向系统工程。

为支撑上述转型，WhaleFlux将平台整合为统一的“计算—模型—知识—代理”架构，旨在为企业提供生产级AI的基础设施与治理框架。公司介绍，该架构包括四个层级：

• 计算层：面向私有GPU环境的自主调度与管理引擎，覆盖异构硬件下的性能可预测性、成本效率与运营可视化。
• 模型层：提供模型服务、微调与推理运行环境，支持大规模语言模型（LLM）与嵌入的可扩展部署与优化。
• 知识层：结合检索增强生成（RAG）与结构化访问控制，构建安全的企业知识基础，使AI代理在严格治理下对私有数据进行推理。
• 代理层：工作流编排引擎，支持多步骤、策略感知执行，确保AI代理在预定义的运营与合规边界内运行。

WhaleFlux称，上述层级共同用于支撑可追踪、可控，并以长期可靠运行为目标设计的AI工作流。

在落地进展方面，WhaleFlux表示其系统架构已于2025年在受监管与关键任务环境中部署。在金融领域，机构团队使用本地AI代理进行策略评估与风险分析，并将敏感数据保留在私有基础设施内；在医疗领域，研究机构采用联邦学习工作流开展协作病理研究，避免转移患者数据；在制造业，工业生产商将AI辅助建模用于复杂化学与反应环境，以提升传统传感方法受限区域的可视性。

WhaleFlux还称，公司在包括NVIDIA GTC与GITEX Global在内的行业活动中分享了系统级实践与观点。

对于后续方向，WhaleFlux表示，进入2026年，企业AI应用预计将更多转向由多个协调组件构成的代理驱动、工作流导向系统。公司将以“AI系统构建者”的定位，为企业设计、部署与治理AI系统提供架构基础。