最近

圈里流傳著這樣一句話

“不搞大模型是「等死」

搞了大模型是「找死」”

這句話，話糙理不糙

點出了兩個真相

??

真相 ?

對任何個人和企業來講

大模型的機會都不可錯過

更牛掰的是

大模型概念股火爆

連賣鏟子的牛馬們都賺大發了

總之，企業也好，個人也好

沒人想錯過這個風口

個人：做可以駕馭大模型人

企業：做被大模型賦能的企業

真相 ?

想要跟上這個風口

用好大模型，真心不容易

尤其對于廣大企業用戶來講

實在是太難了

一旦企業動了搞大模型的心思

從老板到小兵，人人變牛馬

幾輪折騰下來，你會發現

每一級“牛馬”都不容易

現實的問題都擺在那里

每當這時候，就有人跳出來說

“可以試試公有云的MaaS啊”

雖然公有云MaaS服務看起來不錯

但很多企業都會拒絕

只因對大多數企業來說

數據資產的處理和存儲

必須完全控制在自己手中

私有化部署是繞不過去的坎

哪怎么辦？難道無解了？

有一家公司，給出了解法

他們從自身的實踐出發

告訴大家，大模型落地應該這么干

為什么我很看好這家公司呢？

主要有兩個原因

首先

這是一家業務領域非常完整的公司

與市面上賣鏟子的算力黃牛有本質區別

大模型香不香，自己先親口吃

在自身不同的業務領域深度實踐

正因為這公司的業務形態非常全

所以對各行各業的“牛馬”們

都有示范和借鑒意義

不知道業務從哪里開始嘗試？沒關系！

搞研發、搞制造、搞營銷、日常辦公商財法

都能從中找到樣本，迅速上手

第二，這家公司自身實踐基礎上

拿出了一整套大模型落地方案

從算力底座到模型工程到AI應用工程

一站式使能AI應用落地

核心就是要幫廣大牛馬解決

預算少、算力缺、時間緊的問題

接下來，我們來拆解下

這個從實踐中來的一站式方案都有啥

先看最下面的「XPU資源池」

可以說，這是最重要的一層

相當于AI大廈的地基

這一層的牛掰之處在于

它能夠以任意池化的方式

提供優質的、高性價比智算資源

如果把每張算力卡比作地基的一塊磚

那么，這些磚都可以被“切碎”重組

“磚頭”的切分粒度可以達到1%

切分池化后自由組合

既可以多聚一成為大力士

也可以一虛多化身小精靈

靈活適配各種規模的AI推理負載

利用率上去啦，成本下來啦

當然，這一層作為最重要的“底座”

開放性也很重要

上下都要協調好，不能建成“孤樓”

向下，兼容各種異構“算力磚頭”

“國產磚”、“進口磚”通吃

把它們融合在一起

提供多模型多算力的算子加速適配

并且針對“國產算力磚”

還進行了專門的算子優化

進一步拉高“國產磚”的上限

讓訓推效率最大化

向上，兼容主流開源、商用模型

以及各種工具/框架

提前做好各種“建材、裝飾材料”的驗證

為打造堅固又靈活的上層建筑

做好鋪墊工作

接下來就是“上層主體建筑”了

也就是模型工程層和應用工程層

這兩層預置各種模型、數據、工具

同時，這些“材料“都經過了適配和優化

與底層XPU資源池磨合極好

如此，三層完美搭配，訓推干活不累

再輔以專業服務和統一管理平臺

只要把這套方案搬回家

使用門檻低，效果出得來

既有自身深度AI實踐

又有一站式落地方案

這究竟是哪家神仙公司呢？

沒錯，這家公司就是「超聚變」

他們在自身實踐基礎上，推出了

【FusionOne AI 訓推一體解決方案】

預算有限，怕燒錢？沒事

時間有限，不想等？沒事

超聚變提供「FunsionOne AI一體機」

單節點起配，快部署、簡運維

訓調推一體，短平快驗證效果

業務落地難，找不著北？沒事

首先，超聚變提供自身實踐經驗

并提供專業AI服務團隊、AI工具

助力落地效果保障

第二，超聚變聯合產業界伙伴

基于不同場景的最佳實踐

推出“場景化AI一體機”

開箱即用，一步到位

后期要上量，怕不夠？怕鎖定？沒事

一體機不是孤品，支持按需擴展

滿足從嘗鮮到上量的平滑過渡

并支持南北向超強兼容

（適配東西方算力卡、開閉源主流大模型）

同時，超聚變還提供FusionOne AI全量版

算、存、網、智、安多資源統一按需供應

三節點起步，一體化管理

一個資源池承載傳統業務和AI原生業務

多種規格可選，全面融于生產

so，無論困于預算還是拙于經驗

無論大模型嘗鮮還是業務ALL IN

無論傳統業務、經典AI還是生成式AI

這屆牛馬，全都有招啦！