作为人工智能时代的新型基础设施，AI算力中心已成为人工智能产业发展的重要技术“底座”。当前，AI大模型引领着全新一轮人工智能应用的热潮。
在这一巨大机遇下，最先受益的是云厂商，这是由于云计算能够提供大模型所需的计算、存储等资源与服务，并且灵活可扩展、弹性调度，帮助企业迅速起步、降低成本，成为大模型训练、AI推理的必要基础设施。
我们可以看到，大模型正在带动云业务的发展，各家云厂商也在积极为企业训练和部署大模型提供包括AI算力在内的多元算力。其中，青云科技作为国内云厂商的中坚力量，也在不断扩展AI业务，但他们不像大厂那样“大包大揽”，而是寻求到一条最适合自身发展的路径。
企业对AI算力需求旺盛，但仍面临挑战
当下，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量，并开始广泛应用于各行各业，展现出可观的商业价值和巨大的发展潜力。社会算力总量增长惊人，预计其中的通用算力至少要增长10倍，人工智能、高性能计算等重算力至少增长500倍。算力网络建设，必须是先抓“主要矛盾”，应优先从增量入手，从智算网络建设切入，布局未来。
青云科技总裁林源表示：“未来整个AIGC的投入占企业IT投入的占比，一定会越来越高，这是从客户市场的需求来说。客户的需求起来，对于底层算力的要求也会越来越高。”
众所周知，AI和大模型的爆发促使生产力的变革。在这个技术催生的市场变化过程当中，很多东西在发生变化，从客户的需求，从客户对于算力的要求、对应用的要求，以及对于底层架构都在发生变化。变化的好处是它会带来新的机会，新一轮的变化就是新一轮的机会，就是重新的竞争，大家又回到同一起跑线，重新争夺市场的机会。
但AI算力需求井喷的同时，企业在获取AI算力上也存在不少痛点：
第一，AI算力离不开计算、网络、存储等各种复杂底层资源和生态环境的创新与支撑。这些客观因素给企业自建数据中心，带来了非常高的技术和成本门槛。
第二，AI大模型的训练和推理，是一个复杂的技术体系，涉及多元算力统一、高效、灵活地调度和管理。而如何屏蔽底层异构基础设施的差异，按需及时获取不同的算力资源，满足不同业务场景的需求也非常关键。
第三，除了底层基础设施的支持外，强大的技术支撑团队、快速的AI需求响应能力、协助企业快速落地AI应用等方面支持，也是当下企业的全新需求。
在此背景下，面对企业对于算力和算力应用的需求，青云科技发布AI算力调度平台，该平台实现对GPU算力、CPU算力、HPC算力、多存储、多模型资源、数据资源等多元资源的统一管理，打破网络速度瓶颈和环境搭建复杂等制约，面向多业务场景，提供多租户、计量、计费等丰富的运营功能，达到“像管理本地资源一样管理AI基础设施”的目标，全面提升算力中心的运营效率与平台能力。
林源解释道：“AI算力调度平台服务的对象是现在和未来投入计算中心建设的企业，它是计算中心运营者的关键工具，帮企业建立起建设运营的闭环。”
AI算力调度平台价值为何？
财报显示，青云科技今年上半年实现AI算力服务收入2651万元，AI算力服务已经成为该公司非常重要的新增长点及公司战略级业务，这也意味着青云科技未来也将把核心重点资源向这一业务倾斜。
其实，早在三年前，青云就在布局算力领域，开始服务国家超算济南中心，这是一个多元计算中心，同时也是一个异构算力中心，其中包括HPC超算、传统云计算(以CPU为主)、智算(以GPU为主)，而且还存在国产化GPU产品的兼容。在该超算中心建设方案里，几乎所有产业链上的厂商都在，但整个算力调度平台是由青云独家供应的。如今，国家超算济南中心已经成功运营并实现盈利。
青云科技产品经理苗慧认为：“国家超算济南中心成功实践的背后，是因为青云AI算力调度平台具备多区域业务资源整合、分布式调度与管理、AI训练平台、算法开发支持、灵活调度、混合组网、模型仓库(MaaS)、高速并行存储、容量推理服务平台等九大关键能力，可以做到像管理本地资源一样管理AI基础设施。”
同时，在芯片国产替代、智简运营运维和生态构建方面，青云也在持续迭代，具备了完整的平台能力。青云经过公有云积累的大量产品实践和运维运营经验，形成了成熟的产品力。
经过不断地优化，本次青云科技推出的青云AI算力调度平台进行了全新的产品升级，苗慧介绍：“我们这次推出的主要产品和主要迭代，像AI算力平台、推理平台、镜像仓库，全都是面向AIGC或整个AI领域上，专门推出业务化的产品。”
针对企业最为关注的数据安全问题，青云采用零信任机制，并将用户间的数据存储与计算 “完全隔离”，青云为每个用户的资源生成一个子网，该子网只有用户自己可见。子网既支持25G及以上的以太网，也支持IB网络，帮助用户确保数据安全。
而且，青云科技还在进行更多探索，比如帮助客户像管理本地资源一样，管理AI基础设施，提供多元、智能化的算力调度，保证算力能快速建立起来。这些都代表着青云利用自身多年在科技领域的深耕和远见，助力更多企业跟上AI时代的步伐。
基于AI，体现生态价值
在云计算发展的十年间，服务商们习惯于从底层的数据中心、硬件到软件、PaaS都自建、自投、自营，但这也造成了他们研发费用急剧增加，也使得公司的运营成本越来越高。在AI时代，做好每一层都需要更长时间积累和投入，成本还要远超此前，对于服务商来讲这些支出将是他们不可承受的。
对于客户而言，他们还是希望获得包括机房、算力、调度平台、模型驱动、模型、Model Service、上层应用等完整的解决方案。因此，服务商们另辟蹊径，告别了“单打独斗”的日子，逐渐形成一个紧密联系在一起的生态同盟。
林源解释道：“在AI领域一定会出现巨头，但不应该是一家独立的公司，而是一个小的生态，聚合起来提供包含每一层的服务，彼此开放，长期共赢。”
对于青云而言，他们只需把自己最擅长的AI算力调度平台做好，然后承接上下游生态伙伴的产品和方案，共同打造一个可以闭环运转的算力体系，目前来看，青云AI算力生态体系已初具规模：
AI算力生态包含Intel、NVIDIA、AMD、中科曙光、天数智芯、燧原科技、中科驭数、大禹智芯等国内外企业;
AI模型生态包括智谱清言、紫光太初2.0、商汤科技商量等多个大模型;
算力服务生态既包括济南超算、清华大学智算中心，也有中国电信这样的算力供应方;最上层已经有金融、交通、制造业、能源、自然资源等行业应用生态。
青云认为未来的AI时代，企业一定是通过算力服务、算法和模型、高价值的数据来实现智能化，这也是AI生态体系的价值所在。青云的积累在于云计算的十年成长，因为分布式、融合算力等发展特征都决定了，基于云的部署是算力服务升级的重要前提。
在采访最后，林源表示：“总而言之，青云希望通过开放的、成熟的、可运营的一个AI算力调度平台，通过自营、合营乃至支撑第三方运营的方式，与生态同盟一起贡献我们的AI Cloud”
可以预见，未来青云将联合更多的企业、高校、研究机构，并整合算力产业链上下游，打造算力生态，满足企业算力需求，让用户以更低廉的成本，使用更优质的算力。
写在最后
从过往的十年来看，青云科技从最早的公有云、私有云、混合云再到云原生、信创云，一次次证明了自身建立平台的能力，而下一个十年的开始，他们继续选择以平台为基础，依靠技术实力将AI算力融入至平台中，打造出一款跨时代的产品，在助力各行业进入AI时代的同时，也让青云科技向顶峰继续攀登。
可以预见，AI时代的来临，无疑会为各个企业带来全新的挑战，但同时也蕴含着巨大机遇，也许在云市场中已经开始重新洗牌。
