在数字化转型与人工智能飞速发展的当下，企业将 AI 技术融入业务创新已是大势所趋。智算平台作为连接底层硬件与上层应用的重要桥梁，扮演着日益重要的角色。
一个好的智算平台可以让企业实现高效的资源管理，大幅降低运维投入、提升资源利用率，为企业 AI 创新提供稳定的支撑。
但是往往在智算项目落地的过程中，企业会因为预算压力、上线时间紧迫等原因，选择了非专业的智算平台产品，导致算力调度与管理、模型推理、资源监控、运维运营、GPU 切分等需求无法满足，数智化转型背离目标。这类非专业厂商提供的智算平台，大多免费或者低价，但是实际能力与专业的智算平台相比，差距显著。
专注+自研 VS 集成第三方框架
青云自创立起，便将核心代码自研作为技术发展的关键路径，紧跟技术趋势及企业需求，结合在企业级基础平台软件领域十余年的积累与经验，早在 2019 年就参与建设了国家超算济南中心，算力规模超 3000P。2023 年正式推出了成熟的 AI 智算平台，以及与其统一架构的青云 AI 算力云服务，获得大规模运营实践检验，并持续迭代优化，既可以支撑千卡万卡级别的大型智算中心，又可以支持企业自建小规模智算中心，成为企业数智化创新的基石。
而非专业智算平台厂商，例如硬件设备厂商，他们专注于硬件设备的生产制造环节，其提供的智算平台大多依赖于第三方或开源框架的集成，受限于产品能力和服务支持，在算力调度、模型训练推理、运维运营等方面难以贴合企业数智化需求。
目前，青云 AI 智算产品与服务已在金融、高校、大模型/多模态、具身智能、自动驾驶、边缘智能等多行业、多场景落地，服务 50+ 区域及行业智算中心及智算项目，拥有丰富的案例实践与服务经验。
融合+灵活 VS 硬件绑定
青云 AI 智算平台能够对 CPU、GPU 等多元算力统一调度管理，并且具备分布式调度与管理能力，统一管理多种异构服务器、存储、网络等设备，最终为业务提供弹性可靠的算力。
反观硬件设备厂商，主要专注在硬件性能的提升，不同硬件设备之间的兼容性及运维管理的复杂性，都成为其提供的智算平台面临的技术挑战，限制算力充分释放，可能会增加企业的研发成本与时间成本。
更为重要的是，青云还提供了算力切分与算力池化能力：vGPU 实现了多品牌 GPU 单卡的灵活分配与显存切分，企业可以根据实际需求，自定义计算规格与切分规格（均支持后台添加），轻松实现 GPU 算力共享与显存切片管理，同时轻松组建共享算力池或专属算力池，为特定团队或者项目提供独立的算力支持。
智简运维 VS 简单硬件监控
通过 AI 智算平台的统一运维管理能力，青云实现了对计算资源、存储资源及网络资源等关键运维要素的规范化、可视化管理，并且引入 AI-Infra 运维监控管理能力，自动检测集群中的潜在故障，如硬件故障、软件异常或资源瓶颈等。同时，青云 AI 智算平台支持用户根据业务需求自定义告警规则组，包括但不限于资源阈值告警、性能异常告警等。
而传统硬件厂商的运维系统侧重于硬件设备的监控和维护，对于软件层面的问题和复杂的业务场景支持不足，往往缺乏对整体系统性能的深入分析和智能诊断能力。
在企业的实际运营中，运维管理是一项至关重要却又复杂繁琐的工作。青云 AI 智算平台支持故障监控与故障自愈，拥有 1000+ 故障特征库，能够秒级发现故障并分钟级自愈，极大降低了企业的运维成本和人力投入。企业无需再花费大量的时间和精力去监控和维护平台，运维人员也能够从繁琐的日常运维工作中解放出来，将更多的精力投入到企业的核心业务和创新发展中。
承上启下连接生态 VS 围绕硬件展开生态
青云提供开放的应用框架与丰富的 AI 计算环境，企业无需从头开始搭建复杂的开发环境，能够与企业现有的系统和应用无缝对接，还提供涵盖了图像识别、自然语言处理等多个领域的 AI 模型，向下管理硬件，向上支撑应用，为企业提供一站式的 AI 解决方案。
而传统硬件厂商在生态建设方面，其合作模式大多围绕硬件及其配套服务展开，缺乏对软件、应用等领域的有效整合与协同。
与此同时，青云携手超过 200 家合作伙伴，其中包括硬件厂商、芯片企业、科研机构、AI 软件供应商、算法模型供应商、算力服务商以及各行业应用服务商等，共同构建了一个充满活力与创新的 AI 产业生态。青云与各方合作伙伴通过资源共享、技术交流与协同创新，为企业用户带来了更丰富的能力和更优质的服务，有力地推动了企业多元需求的交付。
企业在拥抱 AI 过程中，选择青云 AI 智算平台将是一项极具价值的投资。从长远来看，青云 AI 智算平台能够为企业提供全方位的支持和服务，帮助企业提高生产效率、降低运营成本、增强创新能力，为企业带来实质上的商业价值和竞争优势，助力企业在 AI 时代实现高速、可持续的发展。
