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算力无界合作跨界青云科技发布AI算力生态矩阵

admin7个月前 (12-15)吴江产业新闻43

　　无界算力，共创数智未来青云 2024 AI 算力发布会成功举办，全面展示了青云在 AI 算力领域的产品创新、生态建设及场景落地成果。

　　青云科技副总裁沈鸥以《跨界融合，共生共赢》为主题分享了青云的生态战略、合作矩阵，以及在智算生态上取得的进展。

　　过去的一年里，人工智能产业发展迅猛。各地大力建设智算中心，以满足不断增长的算力需求。仅今年上半年公开招标的数据中心就超过 150 个；各类模型发布应接不暇，截至今年 6 月，国内完成备案的大模型数量已超 140 个。借助 AI 基础设施和大模型的强大能力，众多新需求、新场景不断涌现，大家都期望推动产业发展，让技术融入生产。

　　回顾 AI 2.0 大潮产生的原因，主要由 ChatGPT 引发。那么，ChatGPT 究竟是产品还是工具？ChatGPT 由两大部分构成：一是 GPT 部分，即大模型，如 OpenAI 以及国内外众多大模型；二是至关重要的部分 Chat，它是人机交互的应用界面，无需通过代码，只需简单沟通即可获得结果。这也是 ChatGPT 流行的原因，它让复杂技术以一种极为简单、人人可用的方式被大众接受。

　　青云看到，要让一项技术真正落地，就需将其与实际场景、具体业务相结合，解决客户实际问题，这也是青云这样的技术公司与合作伙伴共同努力的方向。

　　再来看一下 AIGC 在企业应用的情况，数据表明，超过一半的企业已经在各个场景中积极尝试 AI 相关的新应用。青云深刻认识到，若要参与这场革命，像青云这样的技术平台公司单打独斗肯定是不行的，需要生态合作伙伴的助力，让技术能力与生态能力相结合，完成客户业务目标的 “蕞后一公里”，解决实际问题，充分发挥 AI 的价值。

　　去年 9 月，青云科技举办了 AI 智算 1.0 发布会，提出 “商业进化需要融合多样性的生态能力”。那时，我们就已看到生态在 AI 智算领域的价值，在此后的一年里，青云除了打磨自身的产品与服务，也积极与相关领域的企业进行技术对接和验证，共同落地创新项目。

　　青云先后推出了算力共赢计划、算力加速计划、模型市场共建计划等，完成生态适配138项，现有AI生态合作伙伴超过200家，使我们能够服务于各种行业的各类场景。

　　算力层面，青云持续广泛地与国内外算力设备供应商合作，与其产品进行适配对接。

　　此前介绍产品时提到的 AI 智算平台，已支持英伟达的全线产品。我们还与英特尔合作开展课题，研究如何在其 CPU 加速器上实现 AI 场景加速。

　　同时，我们与国内的 CPU、GPU、DCU、NPU 厂商进行了大量技术对接和验证工作，包括华为昇腾、海光、燧原、摩尔线程、海飞科等公司。例如，青云与海光进行了全面合作，青云 AI 智算产品、GPU 虚拟化等能力已全面支持海光 K100、Z100 等产品，在青云的 AI 算力云服务上，上架了海光 DCU 资源，提供给海光生态合作伙伴，使其能在云服务环境中更快地验证对海光 DCU 的适配。青云适配了华为昇腾 910B、310 等 GPU，并且在国内大型金融机构全面验证了对其的技术支持能力，得到了客户的高度认可。青云产品适配了燧原二代卡，后续正计划适配三代卡。其它厂商的适配验证工作也有序进行。

　　青云科技与国产 GPU、DCU 厂商展开的深入合作，将为客户带来快速交付和更好的建设性价比，客户可以一站式获得多种国产卡的运行支持、模型开发和模型运行的完整能力。我们看到，以传统 CPU 为主的云计算信创已拓展到智算领域，青云科技也希望通过与合作伙伴的深度合作，更好地发挥国产智算的能力。

　　联合大模型和加速厂商，丰富业务场景创新

　　在模型服务层面，青云与大模型厂商合作，在 MaaS （模型即服务）平台上架了多款大模型服务。在金融等行业，青云与智谱深入探讨了如何让行业客户从了解常见的 AI 应用，到将 AI 真正落地到行业场景中，这是一条漫长的路，需要从企业内部数据的重新整理到流程的重构，深度合作才能全面发挥模型的能力和价值。青云与模型加速企业合作，希望让用户通过青云智算平台更快、更流畅地使用模型服务。如与潞晨科技合作完成了山东的一个大型政府项目的落地，由于前期双方已有合作，使我们成为蕞快通过验收的企业。此外，青云也与中科加禾就异卡环境下如何更好地实现模型一致######付等方面展开合作。

　　通过与各方伙伴合作，青云努力提供满足多行业需求的的智算与 AI解决方案。同时，由于 AI 的快速发展，应用程序的开发出现了新范式。以前 AI应用开发门槛高，需要专业和有经验的开发人员。现在可以通过基于大模型的开发工具，如 Cursor、通义零码，可以快速进行应用程序的开发工作，许多个人开发者或初创企业比以往更容易地实现新想法的落地。为此，很多创业公司需要原始的AI PaaS能力，能按照自己的业务理解与规划设计进行组装，从而满足自己的业务场景需求。

　　因此，青云今年有一个团队致力于打造 AI PaaS 平台服务。在这个平台上，我们将对常见的AI场景进行拆解为语音识别、语音合成、数据向量化、PDF 解析等原子化AI能力，所有这些被称为小模型或专业的原子性模型服务能力将逐步上线。通过结合青云的开发平台以及后面将介绍的 AI 应用开发工具链，客户的具体需求可以快速与这些能力结合，实现自己的应用场景。只有业务场景越丰富，我们认为 AI 才能真正推动业务创新迭代。

　　联合数据要素厂商，全面支撑 AI 应用开发

　　在数据层面，随着 AI 智能体的发展，重构业务的数据分析能力已逐渐成为现实。青云与国内一些数据要素厂商、AI 开发链厂商合作，希望打造全面的数据服务和应用开发服务。

　　基于大模型的数据分析与传统数据分析不同，基础大模型在支持数据分析应用开发的方面发挥了很大作用，基于大模型分析相关数据，叠加新的流程、对接新的接口，可以快速支持业务。

　　以青云与北京数据项素公司在AI 应用生态链中的合作为例，数据项素的“毕昇”提供了大量的 AI Agent，支持 AI 大模型应用场景。我们的合作基于双方深度产品集成，蕞终为客户提供一站式整体交付方案。无论是在 CoresHub （青云 AI 算力云）还是本地私有化部署中，客户都能获得 AI 应用开发的完整能力。

　　联合行业 ISV，服务“人工智能+” 行动

　　去年，政府提出“人工智能+ ” 行动倡议，政府大力倡导将人工智能作为新质生产力来支持和推动产业的创新、迭代和升级。青云科技在这一领域与许多行业的ISV 展开了合作。

　　例如，青云与升哲科技有着长期合作关系，共同打造完整解决方案。在过去两年中，双方共同完成了三个政府智算中心的建设工作。在这些智算中心建设项目中，升哲科技提供了一整套的端到端的服务能力，包括民生管理平台、城市安全数据的分析能力，这些都部署在青云 AI 智算平台上。双方的合作推动了政府管理工作、政务工作的数智化，使得智算的落地切实有效，确保智算中心的算力真正服务于民生，实现政府服务升级。

　　青云科技还与数道智算等同样扎根北京的企业合作，希望联合打造算力互联平台，提供融合算力服务，为北京智算产业发展贡献自己的力量。

　　在探讨青云科技生态建设的基础时，我们首先要明确，为企业提供数智化服务的关键在于打造坚实的技术底座，青云始终高度重视技术底座的自主研发。在当今的 AI 领域，云原生已然成为广泛的技术共识，而这也正是青云科技生态建设的核心底座。

　　自 2018 年起，青云就开启了云原生底座的自主研发之路，以开源项目 KubeSphere 为基石，成功构建并运营了具有全球影响力的云原生开源社区。云原生不仅为 AI 智算平台提供技术底座，还充分运用 LuBan 应用框架、Whizard 可观测性平台等能力，极大地简化了与第三方生态合作的对接和验证过程，同时有力地保障了整个平台的性能监测与故障诊断。

　　正是由于与客户在技术认知上保持同频，使得我们的技术在企业的实际应用中能够更加顺利地落地。而过去十多年，青云在企业数智化工作中的积累以及持续的自主研发，为如今的生态对接奠定了坚实基础，让青云在 AI 智算领域抢占了先机。可以说，KubeSphere 的深厚积累使得青云在智算方面具备了独特优势，便于生态合作的广泛开展。

　　新技术的不断涌现正推动着 AI 行业不断向前发展，现在只是整个 AI 革命的初期阶段。算力无界，合作跨界，青云希望与所有合作伙伴共同努力，建设共生共赢的生态，为人工智能的发展尽已所能、展己所长。

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