多管齐下 青云科技加速推动智算技术全面落地

　　日前，青云科技2024 AI 算力发布会成功举行。会上，青云科技全新发布了自身所打造的智算产品体系、行业和场景解决方案，以及生态合作战略。在智算产品体系上，青云科技能够提供 AI 智算平台、AI 算力云、AI 智算一体机等产品与服务;在行业和场景解决方案上，青云科技在金融、边缘智能、智算中心、自动驾驶、具身智能、高校科研、医疗医药等领域积累了丰富的实践经验，推出十大场景解决方案;在生态合作上，青云科技通过算力共赢计划、算力加速计划、模型市场共建，致力于与合作伙伴共同构建一个开放、多元、共赢的 AI 生态体系。

　　青云科技总裁林源表示，从PC时代到移动互联网时代，再到AI时代，每一轮的技术变革，都会降低技术开发及使用的门槛，从而涌现出更多的客户需求 。当然，也会出现更多的应用满足这些需求。因此，就会出现更大的市场以及更大的算力消耗。然而，事情都是有两面性的，随着技术的迭代升级、市场规模的扩大和需求的演进，我们也将面临巨大的挑战，因为基础设施架构、芯片架构以及应用开发的方式也会随之发生变化。

青云科技总裁 林源 

　　“面对新的挑战，就需要打造一个能够向下管理不同硬件，向上支撑各种应用的AI智算平台，一方面，降低新技术的使用门槛，让更多行业及企业享受新技术的普惠价值，另一方面，加速应用场景的落地，发现并解决最实际的业务问题。这就像PC时代的Windows，以及移动互联网时代的iOS或安卓系统一样。”林源如此说道。

全面升级AI智算产品及服务

　　行业分析机构调研显示，随着人工智能和大模型技术的落地，云服务市场正在向更高层次的智能化和自动化发展。这些技术的发展不仅为市场带来了新的增长点，也成为新的竞争焦点。目前，市场竞争的核心正逐渐从基础设施即服务(IaaS)向平台即服务(PaaS)转移。因此，云服务企业的竞争力不仅体现在基础设施的建设上，更在于其提供的AI能力。

　　在这一过程中，可能会出现几个待解难题，例如，多元异构处理器以及服务器、存储、网络等基础设施的硬件兼容性、互操作性;AI训练集群故障频发;可用算力效率不高，算力的投入产出不足以持续支持算力经济长期健康发展;应用场景的拓展等。

　　青云科技智算产品经理苗慧表示，青云科技实践发现，在多区域、多计算卡、多产品形式的情况下，使用统一集群来管理所有计算卡、存储和网络服务，以及快速构建AI计算场景，让更多企业利用计算框架享受到最终的应用和服务，对于AI时代的智能算力管理显得尤为重要。为此，青云科技围绕底层基础设施、算力调度服务、应用服务三层架构，对AI算力产品及服务进行了全面升级，目的是在真正的应用场景下解决更多实际问题，从而提升计算卡的运行效率和科研成果转化速度。

　　具体来看，青云 AI 算力产品与服务实现了云、网、边、端的横向无缝融合，以开放架构实现纵向连接多样化 AI 技术。青云 AI 智算平台能够统一调度多元异构算力资源，通过全栈 AI 服务，一站式满足智能管理需求。青云 AI 算力云提供弹性、好用、高性价比的云上算力即服务。青云 AI 智算一体机则是提供开箱即用的企业级算力基础设施。

　　据了解，目前，青云 AI 算力产品与服务已帮助 20 余家区域智算中心落地运营，参与了超过 60个行业智算项目，服务超 1275 家企业客户，参建的单个智算中心规模超过 3000P、总算力规模超过 10000P，管理超过 12000 张计算卡。

加速智算技术场景化落地

　　在青云科技智算解决方案总监傅帅看来，从目前国内大模型发展的进程来看，主要还是集中在训练层面，因为只有好的模型才能支撑好的应用，好的应用才能让技术落地到实际的应用场景中。因此，青云科技的行业和场景解决方案主要分两个层面来布局：一是聚焦算力，从智算中心、大模型、多模态以及边缘智能四个方面着手;二是聚焦具体场景，面向金融、具身智能、生物医药、高校科研、自动驾驶、互联网、政务等场景，打造智能化精细化解决方案。

　　如今，青云科技能够面向全行业、全场景，灵活满足多元异构的算力需求。也就是说，利用智算中心提供的算力资源，结合人工智能技术，可以为不同行业和场景提供定制化的解决方案，从而优化资源配置，满足各行业在数字化转型和智能化升级过程中对算力的多样化需求。

　　如今，金融行业面临技术更新快、数据安全及监管变化等挑战，也带来提升业务效率、优化客户体验和创新服务模式的机遇。对此，青云科技面向金融领域的智算解决方案包括GPU算力池化、AI算力调度、金融智算行业云、金融AI应用等。GPU算力池化方案整合多台GPU服务器，支持异构GPU，实现资源高效利用;AI算力调度方案满足金融机构高算力需求，提供一站式服务;金融智算行业云方案降低中小金融机构算力成本;金融AI应用方案涵盖智能文档、编码助手和企业知识库。

　　此外，自动驾驶技术的研发与测试需要大量算力支持，特别是在处理复杂的道路环境、多传感器融合数据以及深度学习模型训练时，对算力的需求呈指数级增长。青云科技凭借在云计算、智算、大数据等领域的积累，能够为自动驾驶技术的研发与应用提供强有力支撑，包括提供并管理高性能GPU和专用AI芯片、高效数据处理与存储、支持云边协同架构等。

　　青云科技副总裁沈鸥表示，身处AI浪潮当中，对于像青云科技这样的技术平台企业来讲，需要和合作伙伴一起共建生态，从而形成技术和生态的合力，帮助客户完成“最后一公里”的业务目标，让AI真正发挥价值。

　　“青云科技认为，商业进化需要融合多样性的生态能力。对此，在算力层面，我们要往下承接众多算力设备供应商;在模型服务层面，我们与智谱、百川等商业及开源大模型企业建立了紧密的合作关系，并且在MaaS(模型即服务)平台上上架了多种相关的大模型服务。同时，在过去这一年，我们还推出了算力共赢计划、算力加速计划，模型市场共建等计划，与 200 余家生态合作伙伴紧密合作，完成了 138 项生态适配，从而让我们有能力服务于各类场景化需求。”沈鸥如此说道。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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