新魔方：智能时代的运行层。
当模型能力成为基础能力，真正稀缺的是让智能系统长期在线、稳定执行、可被治理和持续优化的运行时基础设施。
AI 基础设施正在从算力供给进入运行时阶段。
企业不只需要更多模型调用，而是需要能承载任务、记忆、权限、工具和运维的系统层能力。
从训练到运行
行业关注点从模型训练和推理成本，转向智能系统如何持续服务业务。
从接口到系统
一次性 API 难以解决记忆、状态恢复、权限治理和跨工具执行问题。
从云到运行层
新一代 AI 原生应用需要独立的运行时层，连接模型、数据、工具和业务现场。
新魔方定位在 Intelligence Runtime。
不是替代 GPU Cloud 或模型平台，而是在其之上提供面向长期在线智能系统的运行层。
智能体难以长期稳定运行
任务状态丢失、工具调用不可追踪、质量波动难以复盘，导致企业难以把 AI 放进核心流程。
模型能力已经足够，系统层缺口扩大
随着模型能力标准化，差异化会转向运行效率、业务嵌入和治理能力。
从企业智能体运行台切入
先服务高频、跨工具、强审计的企业任务，再向行业应用底座和边缘智能单元扩展。
AIR Runtime + HyperNode。
一个负责软件运行层，一个负责智能负载的运行单元，形成从云端到业务现场的基础设施组合。
AI Infrastructure Runtime
AIR 将智能体、记忆、工具、权限、观测和运维组织成统一运行时，让 AI 原生系统具备可恢复、可追踪、可治理的长期运行能力。
HyperNode
从运行时软件订阅到行业基础设施。
早期以企业智能体运行台切入，逐步形成平台订阅、运行用量和行业解决方案收入。
Runtime SaaS
按团队、智能体数量和运行能力模块收费。
Usage
按任务执行、工具调用、记忆存储和观测链路计量。
Enterprise
提供私有化部署、权限治理、审计和系统集成。
HyperNode
面向边缘智能和行业现场的运行单元销售与服务。
以可验证场景推动平台化。
先做窄场景高频任务，再沉淀通用运行时能力，最后扩展到行业和边缘部署。
企业智能体运行台
完成任务流、记忆、工具调用和观测闭环。
行业模板
面向销售、运营、支持和研发形成可复制方案。
治理与运维平台
强化权限、审计、质量评估和成本控制能力。
HyperNode 扩展
进入边缘智能、行业现场和长期在线运行单元。
新魔方要做的不是另一个 AI 应用，而是智能系统的运行底座。
当每家公司都开始拥有智能体，决定价值的不是单次回答，而是它能否在真实业务里持续工作、持续积累、持续被治理。