在数字经济加速渗透的今天，企业拥抱 AI、深入数智化，已从 “选择题” 变为 “生存题”。数智化转型的成功与否，不仅取决于技术应用的深度，更取决于效率提升的幅度与成本控制的精度。效率是保障企业在市场竞争中快速响应需求的关键，成本则是支撑转型可持续推进的基础。

企业在数智化进程中常面临以下现实挑战：

高额投入建设的智算基础设施，GPU 资源利用率普遍仅为 10%-20%，大量算力资源闲置造成浪费。

硬件扩容后因调度机制不完善，新老资源难以协同，形成数据与算力孤岛，制约业务推进效率。

AI 模型训练与场景落地过程中，算力投入缺乏精准管控，成本持续攀升。

部署周期过长，导致系统上线时错失市场机遇，影响转型成效。

这些问题的本质，在于未能实现效率与成本的协同优化。

基于对企业数智化需求的深刻理解，青云智算解决方案不仅提供智算平台软件，还帮助企业构建了从资源调度到运营管理的全生命周期服务，让企业拥抱 AI 的效率与成本的双向可控。

依托标准的 Kubernetes 技术底座，青云 AI 智算平台可实现多区域、多集群、多计算卡的统一调度，具备分布式调度与管理能力，划分不同资源组，自动分配和管理算力资源，与调度系统结合，能大幅缩短任务执行时间。通过 vGPU 技术，青云支持企业将单张 GPU 卡按 1/8、1/4、1/2 等粒度灵活切分，生成独立计算单元，确保算力资源真正按需、精准匹配业务需求，显著加快业务响应速度。

青云也提供了便捷的可视化界面，支持终端用户一键提交分布式任务，并内置常用计算框架如 PyTorch、DeepSpeed 等。针对超大镜像分发问题，提供镜像加速功能，优化传输协议与缓存策略，显著降低分发时间，提升整体计算效率。

作为中立开放的服务商，青云能够无缝对接主流国内外芯片，企业可根据性价比自主选择硬件组合，包括异构服务器、存储、网络等设备，避免单一供应商绑定导致的采购成本过高，硬件采购环节平均节省 15%-20% 成本。同时提供开放的应用框架和模型服务，提供丰富的计算环境，集成行业内多家厂商的生态应用，打造丰富的应用服务，助力企业实现全场景业务落地。

在运营与管理方面，青云通过统一运营和运维管理平台，规范化、可视化运维资源，并且拥有大量解决实际痛点的功能，比如任务结束，可立即释放资源回收资源，提升效率的同时，避免资源闲置造成的浪费。

而青云 AI 算力云采用与 AI 智算平台的一致架构，企业如果出现短期资源不足的情况，通过租赁或是 API 调用等不同方式，直接以同样的使用体验，快速接入云上算力服务，以满足快速变化的需求。

从硬件基础设施规划、运营规划，到算力规划，提供设备选型、技术选型、高效计算网络搭建方案的支持，青云科技（qingcloud.com）提供专业的解决方案与服务，能将企业智算中心的 GPU 利用率提升至 50%-60%，极端场景下可达 70%-80%，实现算力成本的可视化与可控化，为业务的可持续发展保驾护航。

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