不搞大模型是「等死」，搞了大模型是「找死」

最近

圈里流传着这样一句话

“不搞大模型是「等死」

搞了大模型是「找死」”

这句话，话糙理不糙

点出了两个真相

真相 ❶

对任何个人和企业来讲

大模型的机会都不可错过

更牛掰的是

大模型概念股火爆

连卖铲子的牛马们都赚大发了

……

总之，企业也好，个人也好

没人想错过这个风口

个人：做可以驾驭大模型人

企业：做被大模型赋能的企业

真相 ❷

想要跟上这个风口

用好大模型，真心不容易

↓

尤其对于广大企业用户来讲

实在是太难了

一旦企业动了搞大模型的心思

从老板到小兵，人人变牛马

几轮折腾下来，你会发现

每一级“牛马”都不容易

现实的问题都摆在那里

↓

每当这时候，就有人跳出来说

“可以试试公有云的MaaS啊”

虽然公有云MaaS服务看起来不错

但很多企业都会拒绝

只因对大多数企业来说

数据资产的处理和存储

必须完全控制在自己手中

私有化部署是绕不过去的坎

哪怎么办？难道无解了？

有一家公司，给出了解法

他们从自身的实践出发

告诉大家，大模型落地应该这么干

↓

为什么我很看好这家公司呢？

主要有两个原因

↓

首先

这是一家业务领域非常完整的公司

与市面上卖铲子的算力黄牛有本质区别

大模型香不香，自己先亲口吃

在自身不同的业务领域深度实践

正因为这公司的业务形态非常全

所以对各行各业的“牛马”们

都有示范和借鉴意义

不知道业务从哪里开始尝试？没关系！

搞研发、搞制造、搞营销、日常办公商财法

都能从中找到样本，迅速上手

第二，这家公司自身实践基础上

拿出了一整套大模型落地方案

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从算力底座到模型工程到AI应用工程

一站式使能AI应用落地

核心就是要帮广大牛马解决

预算少、算力缺、时间紧的问题

接下来，我们来拆解下

这个从实践中来的一站式方案都有啥

↓

先看最下面的「XPU资源池」

可以说，这是最重要的一层

相当于AI大厦的地基

这一层的牛掰之处在于

它能够以任意池化的方式

提供优质的、高性价比智算资源

如果把每张算力卡比作地基的一块砖

那么，这些砖都可以被“切碎”重组

“砖头”的切分粒度可以达到1%

切分池化后自由组合

既可以多聚一成为大力士

也可以一虚多化身小精灵

灵活适配各种规模的AI推理负载

利用率上去啦，成本下来啦

当然，这一层作为最重要的“底座”

开放性也很重要

上下都要协调好，不能建成“孤楼”

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向下，兼容各种异构“算力砖头”

“国产砖”、“进口砖”通吃

把它们融合在一起

提供多模型多算力的算子加速适配

并且针对“国产算力砖”

还进行了专门的算子优化

进一步拉高“国产砖”的上限

让训推效率最大化

向上，兼容主流开源、商用模型

以及各种工具/框架

提前做好各种“建材、装饰材料”的验证

为打造坚固又灵活的上层建筑

做好铺垫工作

接下来就是“上层主体建筑”了

也就是模型工程层和应用工程层

这两层预置各种模型、数据、工具

同时，这些“材料“都经过了适配和优化

与底层XPU资源池磨合极好

如此，三层完美搭配，训推干活不累

再辅以专业服务和统一管理平台

只要把这套方案搬回家

使用门槛低，效果出得来

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既有自身深度AI实践

又有一站式落地方案

这究竟是哪家神仙公司呢？

↓

没错，这家公司就是「超聚变」

他们在自身实践基础上，推出了

【FusionOneAI 训推一体解决方案】

预算有限，怕烧钱？没事

时间有限，不想等？没事

↓

超聚变提供「FunsionOne AI一体机」

单节点起配，快部署、简运维

训调推一体，短平快验证效果

业务落地难，找不着北？没事

↓

首先，超聚变提供自身实践经验

并提供专业AI服务团队、AI工具

助力落地效果保障

第二，超聚变联合产业界伙伴

基于不同场景的最佳实践

推出“场景化AI一体机”

开箱即用，一步到位

后期要上量，怕不够？怕锁定？没事

↓

一体机不是孤品，支持按需扩展

满足从尝鲜到上量的平滑过渡

并支持南北向超强兼容

（适配东西方算力卡、开闭源主流大模型）

同时，超聚变还提供FusionOne AI全量版

算、存、网、智、安多资源统一按需供应

三节点起步，一体化管理

一个资源池承载传统业务和AI原生业务

多种规格可选，全面融于生产

so，无论困于预算还是拙于经验

无论大模型尝鲜还是业务ALLIN

无论传统业务、经典AI还是生成式AI

这届牛马，全都有招啦