盡管DeepSeek是以低成本、高效能的特性而走紅，但是其在應(yīng)用落地中并未抑制算力需求，反而因更多用戶和場景的加入，推動了算力需求的指數(shù)級增長，讓算力的價(jià)值在產(chǎn)業(yè)鏈中不斷突顯。

雖說如此，事實(shí)上算力資源的“紙上談兵”現(xiàn)象卻是普遍存在——大量智能算力因技術(shù)適配難、場景落地慢、生態(tài)協(xié)同弱而無法轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，實(shí)際利用率并不高，從而導(dǎo)致企業(yè)大模型開發(fā)周期長、故障定位難、遷移成本高等問題成為行業(yè)發(fā)展的核心瓶頸。

如果無法解決好算力供給與服務(wù)問題，那么再強(qiáng)大的大模型在當(dāng)前的技術(shù)語境下也“無用武之地”——這是當(dāng)前算力矛盾的本質(zhì)。而在這個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，2025華為合作伙伴大會召開，昆侖技術(shù)試圖以成熟的商業(yè)體系來打造更系統(tǒng)的算力解決方案，進(jìn)而在當(dāng)前的AI浪潮里掀起一場意義非凡的產(chǎn)業(yè)革命。

這或許將是國產(chǎn)算力從“紙面算力”向“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”跨越的“驚險(xiǎn)一躍”。

01

國產(chǎn)算力“驚險(xiǎn)一躍”的首要問題：向哪跳？如何跳？

“驚險(xiǎn)一躍”的概念出自馬克思在《政治經(jīng)濟(jì)學(xué)批判》和《資本論·政治經(jīng)濟(jì)學(xué)批判》對商品向貨幣轉(zhuǎn)化的形象比喻，其核心在于強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品的商業(yè)化價(jià)值。而算力的商業(yè)化價(jià)值釋放，則是由大模型的應(yīng)用實(shí)踐所展現(xiàn)的。

也就是說，算力驅(qū)動大模型應(yīng)用落地，服務(wù)好企業(yè)的業(yè)務(wù)場景，由此完成產(chǎn)業(yè)閉環(huán)，從而實(shí)現(xiàn)從“紙面算力”到“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”的目標(biāo)。在這個(gè)過程中，算力的“驚險(xiǎn)一躍”首要就是聚焦大模型的應(yīng)用實(shí)踐，做好兩大層面的工作。

先是“深蹲”，以系統(tǒng)的算力底座解決大模型本身的部署與遷移問題，進(jìn)而才能讓更多的企業(yè)更好地用上大模型。

比如，北京移動的大模型應(yīng)用拓展項(xiàng)目基于國產(chǎn)化服務(wù)器開展部署工作，計(jì)劃在一周內(nèi)完成llama2-13b、llama3-8b、Qwen1.5-7b、Qwen7b四大模型遷移部署。但是，在實(shí)際遷移過程中，由于國產(chǎn)化服務(wù)器的異構(gòu)硬件架構(gòu)、定制化操作系統(tǒng)與原有技術(shù)棧存在深度差異，期間甚至還遭遇了算子缺失、權(quán)重轉(zhuǎn)移失敗、依賴庫兼容異常等十余個(gè)阻塞性問題，模型遷移工作并沒有預(yù)想那么簡單，面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

為此北京移動引入昆侖技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行聯(lián)合調(diào)優(yōu)，對離線部署流程的優(yōu)化、采用容器化部署等手段，最終在限定時(shí)間內(nèi)完成一系列模型的國產(chǎn)化遷移部署。經(jīng)調(diào)優(yōu)后的系統(tǒng)不僅支持高復(fù)雜度的大模型分布式訓(xùn)練，還能滿足日均百萬級的實(shí)時(shí)推理請求，成功達(dá)到北京移動對算力資源利用率、服務(wù)響應(yīng)延遲等嚴(yán)苛運(yùn)行指標(biāo)的要求。

再是“起跳”，進(jìn)一步解決好大模型在實(shí)際應(yīng)用場景里的落地問題，從而讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)從“用上”到“用好”大模型的目標(biāo)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

不同的行業(yè)面臨著不同的痛點(diǎn)，國產(chǎn)算力的“起跳”需要精準(zhǔn)落到行業(yè)的場景需求上。例如，在昆侖技術(shù)攜手興業(yè)銀行共同打造的金融垂域大模型一體化解決方案上，雙方就有針對性地對金融領(lǐng)域的反洗錢可疑分析場景作了研究，通過訓(xùn)練反洗錢可疑案宗智能生成模型，分析反洗錢可疑主體信息、客戶行為和交易特征，并智能生成可疑交易報(bào)告，從而更好地識別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

在這個(gè)過程中，因?yàn)榇嬖诖罅康膶I(yè)的案宗數(shù)據(jù)需要識別和分析，所以高性能的計(jì)算能力是必要的，“對癥下藥”的大模型專用訓(xùn)練也同樣不可或缺，兩者共同結(jié)合最終成就企業(yè)“用好”大模型的愿景。

由此，算力的“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”在于驅(qū)動大模型應(yīng)用實(shí)踐，完成價(jià)值釋放。在這個(gè)過程中，“驚險(xiǎn)一躍”的本質(zhì)即可理解為從技術(shù)可用性到商業(yè)可行性的系統(tǒng)性跨越。昆侖技術(shù)通過“深蹲”來幫助企業(yè)用上大模型，再通過“起跳”來讓企業(yè)用好大模型，雙重動作之下完成國產(chǎn)算力的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)，從而促使企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型趨于成熟發(fā)展。

02

昆侖技術(shù)的“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”范式：

“技術(shù)+生態(tài)”雙腿發(fā)力

當(dāng)國產(chǎn)算力完成先“深蹲”后“起跳”的“驚險(xiǎn)一躍”，大模型應(yīng)用實(shí)踐的算力閉環(huán)得以成型。而這樣的一個(gè)連續(xù)性動作并不簡單，“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”的實(shí)現(xiàn)更離不開算力服務(wù)商的多重發(fā)力。昆侖技術(shù)通過技術(shù)攻堅(jiān)與生態(tài)聚合的“雙腿發(fā)力”，正在成為這一范式躍遷的典型代表。

一、左腿發(fā)力：根技術(shù)攻堅(jiān)。昆侖技術(shù)設(shè)立9大根技術(shù)實(shí)驗(yàn)室，始終堅(jiān)持深耕根技術(shù)創(chuàng)新，以技術(shù)創(chuàng)新來強(qiáng)化算力服務(wù)的品牌優(yōu)勢。因此，在基礎(chǔ)領(lǐng)域，昆侖技術(shù)具備較強(qiáng)的自主可控優(yōu)勢。

比如，其自研SSD硬盤，具備領(lǐng)先業(yè)界的讀寫性能，可實(shí)現(xiàn)平均無故障時(shí)間長達(dá)250萬小時(shí)，從而保障客戶業(yè)務(wù)連續(xù)不中斷。還有自研電源，功率密度比業(yè)界平均水平高15%，具備動態(tài)散熱調(diào)速功能，能在穩(wěn)定狀態(tài)下找到整機(jī)的最低功耗點(diǎn)等等，這些自研成果綜合起來成為昆侖技術(shù)打造系統(tǒng)性算力底座的一大支撐。

二、右腿發(fā)力：強(qiáng)生態(tài)協(xié)同。昆侖技術(shù)打造了完善的生態(tài)體系，覆蓋售前售后服務(wù)、供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等模塊，從而為行業(yè)企業(yè)提供全面且高質(zhì)的算力解決方案，助力大模型應(yīng)用實(shí)踐。

一方面，作為“華為昇騰萬里伙伴計(jì)劃-戰(zhàn)略級整機(jī)硬件伙伴”和“華為鯤鵬展翅伙伴計(jì)劃-領(lǐng)先級整機(jī)硬件伙伴”，昆侖技術(shù)深度融入昇騰萬里與鯤鵬展翅計(jì)劃，共享華為20多年技術(shù)積累，從而全面夯實(shí)自己的生態(tài)能力與資源。

在這個(gè)基礎(chǔ)上，昆侖技術(shù)搭建了獨(dú)具優(yōu)勢的生態(tài)服務(wù)體系，比如依托300+服務(wù)專家、2000+ASP認(rèn)證服務(wù)工程師、3000+CSP認(rèn)證服務(wù)工程師所打造的強(qiáng)大售后服務(wù)體系，以及以客戶為中心的ITR（Issue to Resolution從問題到解決）流程，保證快速響應(yīng)客戶需求。

另一方面，攜手生態(tài)伙伴共同發(fā)力，昆侖技術(shù)打造了諸多專業(yè)的行業(yè)解決方案，比如面向數(shù)字金融領(lǐng)域的昆侖技術(shù)和天璣數(shù)據(jù)庫云聯(lián)合解決方案、昆侖技術(shù)和愛數(shù)備份一體機(jī)聯(lián)合解決方案、昆侖技術(shù)和智譜AI代碼生成一體機(jī)聯(lián)合解決方案等等。這些都是強(qiáng)生態(tài)協(xié)同的成果展現(xiàn)。

從結(jié)果反饋來看，昆侖技術(shù)的“雙腿發(fā)力”促使原本孤立或者說“強(qiáng)工具屬性”的算力基礎(chǔ)設(shè)施升維，成為與大模型深度耦合、強(qiáng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同的數(shù)智化創(chuàng)新底座。與此同時(shí)，更多的企業(yè)基于這一底座快速完成大模型的部署與應(yīng)用，在充分釋放算力價(jià)值的同時(shí)也促使自身的業(yè)務(wù)加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型，成功實(shí)現(xiàn)算力與業(yè)務(wù)的雙重“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”。

至此，算力就不再是“紙上談兵”的概念，而是真實(shí)落地的“生產(chǎn)力”。在以DeepSeek為代表的國產(chǎn)大模型爆發(fā)之際，這樣的“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”尤為關(guān)鍵。目前，DeepSeek打破了“算力規(guī)模決定性能”的固有認(rèn)知，在新的趨勢下，算力若能進(jìn)一步提高利用率，強(qiáng)化與產(chǎn)業(yè)的協(xié)同，并降低應(yīng)用門檻，便能以更高效、更全面的解決方案推動企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

當(dāng)算力突破應(yīng)用瓶頸、深度融入千行百業(yè)時(shí)，這場以“生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化”為導(dǎo)向的產(chǎn)業(yè)革命又將進(jìn)一步改寫企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。