9月19日，青云科技（qingcloud.com）发布针对AI算力全新推出的全栈产品与服务，正式推出AI算力调度平台与AI算力云服务。青云科技总裁林源在发布会和采访中阐述了AI将给应用和算力带来的变化，他认为“AI领域一定会出现巨头，但不是一家独立的公司，而是一个小的生态。”

AI驱动应用与算力变革 智算中心迎挑战

自2022年底ChatGPT横空出世至今，国际与国内科技公司纷纷展开竞逐，以大模型为代表的AIGC在全球引发了新一波AI浪潮。

每一次科技创新都给生产生活方式带来变革，正如移动互联网开启万物互联，云计算让企业IT迁徙上云，每一次科技创新都给生产生活方式带来变革。得益于AI高效的生产力与简单的交互方式，青云科技总裁林源认为，新一波AI浪潮在带来生产力变革的同时，还将带来商业模式、应用门槛、底层架构等众多变革，产生大量新市场机会。

他表示，相较于过去十年，AI驱动应用呈现四大变化：首先，移动互联网、数字化的服务应用场景，转变为所有应用都要拥抱AI或被AI改造，企业数智化取代数字化；第二，从以CPU为核心变为以GPU为核心驱动应用的创新，“未来的时代一定是一个以GPU为核心的时代”；第三，由于AI训练成本极高，未来AI应用由延迟敏感型转变为以成本敏感型为主，对应的算力将从延迟低的东部沿海，向价格更便宜的西部地区发展，未来算力分布更加分散；第四，支撑的应用类型变化，由传统应用和云原生应用，转变为云原生应用+AI应用，客户业务更复杂，业态更丰富，对技术和平台的挑战越来越多。

过去半年中，随着大模型产品的爆发，AI带来的变革已经逐渐凸显，其中作为AI应用承载的算力格局变化尤为明显。

中国信通院发布的《中国综合算力指数（2023年）》显示，截至2023年6月底，我国算力总规模达到197EFLOPS，其中智能算力规模占整体算力规模的比例提高到25.4%，智能算力规模同比增长达45%，比算力规模整体增速高15个百分点。

AI热潮下，众多智算中心项目如雨后春笋般落地开工，国家信息中心与相关部门联合发布的《智能计算中心创新发展指南》显示，目前全国有超过30个城市正在建设或提出建设智算中心。

在建设如火如荼的同时，智算中心也存在隐忧。林源指出，当前智算中心面临多方面挑战。

对于智算中心的主要建设者地方政府、国资央企和地方AI集成商来说，首要挑战是成本和技术。智算中心投资巨大，一台最新的NVIDIA的服务器就要两百万，未来能否收回成本以及盈利，取决于运营效率与平台能力，前者降低成本，后者决定能卖给多少客户。而相比于投资与建设，智算中心的运营更专业复杂，目前各中心运营能力参差不齐，难以应对。

他直言：“行业内大家对于‘智算中心要怎么建？建成什么样？未来要支撑什么业务？’并没有想的很透彻。”因此造成了有智算功能的某计算中心建成后，由于只支持特定GPU，所以缺乏客户，运营不起来的情况。

应需而生 实践落地 青云AI算力调度平台发布

新一波AI热潮下，智能算力规模将迎来更加快速的增长，智算中心如何设计规划，实现兼顾AI应用、云原生应用与传统应用需求，支持异构CPU/GPU，高效运营达到盈利？

青云的答案是青云AI算力调度平台。

青云科技产品经理苗慧表示，青云AI算力调度平台是包括智算中心在内的算力中心建设的新模式，让算力中心像管理本地资源一样管理AI基础设施，实现多元算力统一调度、智能化算力管理，支持大模型训练场景，提供多种AIGC模型的一站式交付平台，支撑行业应用计算、高性能计算、AI计算等多种应用模式。

青云AI算力调度平台具备九大关键能力：多区多业务资源整合、混合组网、容器推理服务平台、分布式调度与管理、算法开发支持、模型仓库（MaaS）、AI训练平台、灵活调度、高速并行存储。

相较于市面上其他算力调度产品，苗慧表示，青云AI算力调度平台在资源灵活调度方面更具优势。

原因在于，青云针对大规模计算集群研发了更优化的调度算法，所有节点、服务器和存储设备都有路径标签，通过算法计算最短链路，尽可能调度同一个交换机内的两个节点，减少数据的传输损耗。此外，青云在应用环境上使用K8s和Slurm两种调度平台同时为客户服务，可以实现提交分布式计算任务时，相关卡、CPU、进程等调度信息都能立刻获取到，在颗粒度和运维传统机器等方面也有更多优化。多措并举，实现更好的算力调度，更好的资源利用。

“青云AI算力调度平台的服务对象是现在和未来投入智算中心建设的企业，算力中心现在的投资者和未来的运营者。”

对算力中心来说，青云AI算力调度平台使用效果如何，实践案例最有说服力。

据林源介绍，青云AI算力调度平台正式发布前，已经在国家超级计算济南中心（以下简称“济南超算”）应用，取得了良好效果。

济南超算拥有超1000P算力，300P存储，是一个多元异构算力中心，包括HPC、智算和以CPU为主的云计算，既有NVIDIA GPU，也考虑到国产化兼容，拥有一部分国产GPU。自3年前起，济南超算的整个调度平台由青云科技独家供应，运营至今，平稳支撑济南超算来自高校的传统科学计算、政务云和企业数字化应用上云、智慧城市、AI等多类客户群体业务，助力济南超算提高算力资源利用，目前已经实现盈利。

用林源的话说，济南超算案例说明“青云AI算力调度平台具备所说的能力，我们干过，而且干成了。”

AI算力云服务 构建开放的生态同盟

发布会上，青云还正式发布了青云AI算力云服务，介绍了青云AI生态合作伙伴体系。

林源表示，“青云AI算力云服务是以青云为主，对外运营的一个AI算力服务”。独特之处在于，该服务不是云厂商的独角戏，而是定位为一个开放的生态同盟，青云与众多合作伙伴一起联营AI算力云。

采用生态方式运营，源于AI市场逻辑的改变。他指出，过去的云计算十年中，服务商可以从底层的数据中心、硬件到软件、PaaS都自建、自投、自营，但自己干的越多，研发费用越高，成本越重。AI时代，做好每一层都需要长时间积累和巨大投入，所需成本远超此前，对于企业来说所有业务自己做难度极大成本太高。

与此同时，对于客户来说，他们希望获得一个完整的解决方案，包括机房、算力、调度平台、模型驱动、模型、Model Service、上层应用等所有。因此，林源认为，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。

青云AI算力云服务生态主要围绕：AI 算力基础设施的生态共享、AI 算力大模型的资源整合以及 AI 数据资源的生态整合。在这个生态中，青云只干自己最擅长的——AI算力调度平台。

据发布会上展示，青云AI算力生态体系已初见雏形：AI算力组建生态囊括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。

从对话的ChatGPT到生成照片的妙鸭相机，AI已经在多个领域展现了惊人的生产力与创造力，新一波AI大潮席卷而来，模型迭代迅速，智能算力建设与应用落地加速，企业如何抓住市场新机遇，踏浪向前？

面对AI带来的一系列变革，青云希望通过开放的、成熟的、可运营的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“AI Cloud”，共同前行。

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