企业如何建设AI工厂？异构算力池化平台如何支撑AI规模化落地

关键词AI工厂、AI Infra、异构算力、算力池化、智算平台、模型治理、推理加速、企业级AI基础设施AI规模化落地每家企业都需要自己的AI工厂当前AI规模化落地的浪潮正以前所未有的速度奔涌而来2025年上半年仅中国公有云上的大模型对客侧API调用量就达到2000万亿次较2024年全年114万亿次增长超16倍。Token成为新的计量单元模型即服务、智能体即服务快速普及一个以「算力、网络、模型、智能体」为核心的新型技术栈已然成形。面对这一趋势企业需要的不再只是简单堆叠GPU资源而是一座能够统一纳管、弹性调度、高效运营的「AI工厂」基础设施。然而建设「AI工厂」并不等于简单拥有更多算力。真正决定AI生产力释放的是能否把分散的异构资源统一纳管起来把复杂的算力、网络、存储资源协同调度起来把模型服务的性能、成本与安全持续运营起来。换句话说AI规模化落地的关键已经从「有没有算力」转向「能不能用好算力」。从「有算力」到「用好算力」行业客户面临哪些挑战首先是异构算力「接不进、管不好」的难题。AI算力正从单一GPU走向多元异构昇腾、海光、寒武纪、英伟达等不同芯片架构并存GPU、NPU、CPU等多类设备协同运行。但不同厂商在驱动、框架、指令体系上的差异容易形成彼此割裂的「算力孤岛」。新设备上线往往依赖人工适配不仅周期长、成本高也会影响集群扩容与业务上线效率。其次是多维资源「看不清、调不动」的难题。智算中心涉及算力、存储、高速网络、容器集群、模型服务等多类资源传统管理方式分散在不同系统中资源状态难以统一度量供需关系难以动态匹配算力利用率、任务排队与资源瓶颈缺乏全局视图异构资源难以统一调度与高效利用。最后是模型服务「上线难、运营难」的难题。随着大模型、行业模型和智能体应用不断增多模型管理已从一次性部署演变为持续化运营。缺乏统一管理能力会导致模型接口分散、调用链路不清、性能不可见、成本不可控安全与审计也难以形成闭环。这些瓶颈正在制约AI生产力从「可用」走向「好用」。行业亟需一个能够打通异构算力、统一资源管控、加速模型服务的智能算力底座。异构智算池化平台AI工厂建设的基础底座要让AI工厂真正管得住、用得好、跑得快企业需要的不只是单点算力资源而是一套面向异构智算场景的资源池化平台。致启·AI以智算云操作系统核心能力为底座基于AI云原生技术围绕算力、网络、模型、智能体四大要素提供多云纳管、资源池化、弹性调度、模型一体化服务四大能力矩阵为AI训练与推理筑牢硬核底座深度赋能能源、工业制造、智慧交通、运营商等关键行业的AI开发者和企业级客户。从方案视角来看异构智算池化平台的核心价值是帮助企业把分散的算力资源、复杂的调度需求和持续演进的模型服务统一起来支撑AI应用从试点验证走向规模化生产。四大核心能力让异构算力从「资源可用」走向「生产高效」1. 异构算力统一接入让多元芯片「接得进、管得住」平台内置全栈感知探针可主动扫描接入节点自主识别芯片类型并加载适配驱动将不同厂商芯片在架构、指令、驱动等方面的差异转化为统一标准能力如同为底层硬件装配「通用翻译官」。目前平台已覆盖超20家厂商、60款型号主流算力设备覆盖率达98%以上新设备纳管耗时低于5秒人工干预率降低80%以上为异构资源统一管理与调度奠定基础。2. 资源池化弹性调度让分散算力「统得起、调得动」平台将分散在不同节点、不同集群、不同架构下的算力资源统一池化形成可共享、可调度、可弹性分配的智能算力资源池。通过细粒度虚拟化切分、多卡动态聚合与任务智能调度平台可根据训练、推理等不同业务负载需求按需分配算力资源提升资源利用率与任务运行效率让分布式的算力资源汇聚成池、随时可用。3. 多模型统一治理让模型服务「上线快、好管理」平台构建全类型模型统一注册管理中心兼容公有模型、私有模型及行业垂直模型通过统一API、协议与格式标准降低不同模型接入与调用复杂度实现模型能力的标签化管理与全生命周期追踪。同时平台围绕延迟、吞吐量、成功率、服务可用性等关键指标建立性能评测体系并结合模型排行榜、成本统计与审计日志为模型选型、调用优化和合规治理提供支撑。4. 模型推理高效加速让AI应用「跑得快、用得省」面向高并发、低时延的模型推理场景平台通过推理任务调度、算力资源协同、KV Cache优化与PD分离等能力提升模型服务响应速度与资源利用效率。在实际运行过程中平台可根据模型类型、请求负载和算力状态动态分配推理资源降低排队等待和资源空转支撑大模型应用在多用户、多任务、多场景下稳定运行帮助客户在保障服务体验的同时优化推理成本。典型应用场景面向不同行业释放智算资源价值在真实业务场景中异构智算池化平台的能力并不是孤立使用而是根据不同行业的AI应用需求进行组合匹配教学实训、国产化智算中心、工业视觉推理等多类场景。教育行业构建高校大模型实训算力平台随着高校大模型教学、AI实训与智能体开发课程快速普及传统「单机式」实验环境已难以支撑大规模教学需求。致启·AI可为高校构建统一的AI实训算力平台实现GPU资源池化、多租户隔离与实验环境动态分配支撑多学院、多课程、多项目并行运行提升教学资源利用率与科研训练效率。电力行业打造国产化智算中心统一底座国产化智算中心正成为新型电力数字基础设施的重要组成部分。面对昇腾、海光、寒武纪等多类型国产化算力并存的现状致启·AI可实现异构芯片统一纳管、统一调度与统一运营支撑电力行业模型训练、推理分析与智能体应用稳定运行为新一代电力AI应用提供柔性高效的算力底座。工业制造支撑工业视觉推理集群高效运行随着工业视觉检测、缺陷识别等AI推理场景规模化落地越来越多制造企业面临推理资源分散、GPU利用率不均、边缘节点难统一管理等问题。致启·AI可通过推理资源池化与任务智能调度实现多产线、多工厂间的算力协同与弹性分配提升工业AI应用的整体响应效率与资源利用水平。从资源管理到智能算力底座支撑AI应用规模化生产从资源接入到池化调度从模型治理到推理加速致启·AI并不只是管理一批算力设备而是帮助客户构建面向AI规模化生产的智能算力底座。它的核心价值在于让分散的算力资源被统一纳管让复杂的业务负载被高效调度让模型服务在稳定、可控、低成本的环境中持续运行真正支撑AI应用从试点验证走向规模化落地。结语AI工厂建设的关键是把算力变成可持续运营的生产力AI规模化落地的关键不只在于是否拥有足够的算力资源更在于企业能否将算力、网络、模型和智能体能力统一起来形成可持续运营的AI基础设施体系。面向这一趋势异构智算池化平台正在成为企业建设AI工厂的重要底座。通过统一纳管、资源池化、弹性调度、模型治理与推理加速企业可以进一步提升算力资源利用效率降低AI基础设施运维复杂度让AI应用真正从「可用」走向「好用」。关于我们致网科技是领先的 AI 基础设施软件及服务提供商专注于 AI Infra 与智能基础设施建设连接算力、模型、数据与应用助力企业级 AI 高效落地。目前致网科技已服务电信、教育、国防、电力、政企等行业 1000 余家客户并获评专精特新企业、瞪羚企业。