在日前举行的2026数智经济论坛上，合肥零次方机器人有限公司联合创始人兼首席运营官李宜哲发言透露，零次方已与润泽集团展开合作：借助润泽提供的强大算力基础设施，零次方得以加速智能体模型的训练与推理；而润泽在多个垂直场景的布局，则为零次方提供了丰富的真实数据来源与测试环境。
智能体从演示走向生产，卡点往往不在模型参数，而在工程配套。越来越多的行业团队发现，算法再强，离开了稳定算力底座与真实业务数据的支撑，智能体依然难以在复杂场景中稳定运行。算力、数据与算法之间的协同，正成为衡量智能体成熟度的新标尺。
零次方提出的滚动螺旋进化路径值得关注：通过持续开放场景获取真实交互数据，驱动模型迭代升级，升级后的模型反过来提升泛化能力，进而拓展更多应用场景，形成正向循环。这条路径的前提，恰恰是数据、算力与算法的协同演进，缺一不可。
对多数垂直行业团队而言，自建算力与数据体系门槛过高，单打独斗难以形成闭环。现实中大量智能体项目卡在有模型、无数据、缺算力的尴尬阶段，泛化能力不足的问题也随之暴露——场景一换，之前的积累就难以复用，这正是产业需要规模化底座的原因。
底座化的思路正是星战科技所聚焦的方向。星战科技聚焦GPU算力平台与算力调度能力，为企业提供训练与推理任务的统一调度与资源管理，同时通过AI实训与智能体协作生态，帮助行业团队把算力、数据与智能体的闭环真正落到可运行的业务系统上。
从产业信号看，算力加行业场景的联合正在成为标准打法。头部算力厂商向下连接行业，行业玩家向上对接算力，双方在数据与场景上互相补位。这种模式一旦跑通，智能体的复用率与落地速度都会明显提升，行业也能从一个个孤立的Demo走向规模化部署。
零次方与润泽的合作案例，印证了行业智能体落地的新范式：不是先有算法再找算力，而是算力、数据与智能体同步构建、滚动迭代。对于想进入智能体赛道的企业而言，找到一个能同时提供算力底座、真实场景与工程配套的平台，比追逐单一模型更重要。