智東西（公眾號：zhidxcom）
作者程茜
編輯心緣

智東西4月14日報道，明天，北電數智首屆酒仙橋論壇將于北京舉辦，以“開啟AI生產力元年”為主題，圍繞產業創新應用、生態發展與數智未來三大議題，覆蓋AI基礎設施、數據、算力、模型、產業、應用、人才多個話題開展為期6天11場論壇。

演講嘉賓包括中國工程院院士鄔賀銓、中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏、京東方科技集團科學家冷長林、北方華創微電子副總裁夏凡等。

北電數智是北京電控旗下高科技企業，成立于2023年8月。上個世紀50年代，酒仙橋是北京電控前身北京751廠的所在地，在這片區域生產出了新中國第一支電子管、第一臺電話交換機等，北電數智的首屆酒仙橋論壇也在此開啟。

目前北電數智已經形成一個底座、兩個平臺的布局，即“星火·智算”AI產業發展底座與傳統產業賦能平臺、新興產業加速平臺。

北電數智CMO楊震談道，目前國內還沒有真正意義上的智算云，未來當芯片層、模型層進入穩定收斂期，智算云才能有固化形態。因此，北電數智正以不同切面的共性平臺來逐步形成初步的智算云。

北電數智CTO謝東從三個角度剖析了北電數智在產業中的差異化優勢，首先是目標，北電數智的目標是借助AI支持產業快速發展；其次是身份，作為國企，該公司可以更容易和頭部企業合作；第三是布局，北電數智擁有全棧AI能力，縱向提供算力、模型、軟件服務，根據不同城市的產業發展需求，打通當地產業鏈，讓技術能快速落地，橫向是廣泛的生態布局。

一、打造千P規模城市級智算中心，針對國產芯片進行算法優化

北電數智打造的北京數字經濟算力中心，通過高性能“異構計算平臺”“星火·國產算力AI原生適配認證”技術體系，提供從芯片選型到算力配置、場景適配的最優算力方案。

該算力中心占地面積35000平方米，PUE值為1.14，是城市級智算中心中最低的。楊震解釋說，一般這樣的PUE指標通常會出現在平原或戈壁等散熱條件好的智算中心上。

并且其混元算力已經部署達到1000P，其中集成了70%的國產芯片、30%的英偉達芯片，未來這一智算中心將有能力提供萬P算力。

從算力角度看，目前國產算力整體有兩個特性，產能不夠、各家發展不均，面對海量、高頻推理任務，需要不同的算力集群聯合。

2023年10月，北電數智打造了先進計算迭代驗證平臺，早期這一平臺的目的是以集群接近生產環境進行測試，之后他們發現，需要讓不同芯片協同作戰，才可以完成市面上的一些任務。

基于此，北電數智基于異構納管等策略，同時實現了算法加速和模型適配，使得芯片和主流基座模型實現交叉適配，同時基于稀疏計算等讓芯片性能提升。

楊震解釋說，其底層技術路線和DeepSeek的工程優化類似，不同的是DeepSeek是其模型本身針對H800的優化，北電數智則進行了普適的國產芯片、主流基座模型優化。去年12月，北電數智推出了國產算力PoC平臺。

楊震透露，目前北電數智的算力集群中通過協同作戰的方式對外提供服務，已經打造了550P國產算力集群，這也是國內最大的混元集群。在算法加速提升芯片性能上，平均來說可以讓整個國產算力表現提升1-2倍、2-3倍，吞吐量提升7-8倍，推理表現上，配合針對性的算法加速，實現首字延遲的10倍優化，解碼延遲10倍優化，吞吐量提升80倍以上。

謝東談道，國產芯片單顆芯片綜合能力和國際的先進芯片有差距，因此他們的策略有兩個，一是芯片合起來辦大事，二是各自做擅長的事。

二、1個底座+2大平臺，智算中心要進入精細化運營

北電數智的底座包含AI計算基礎設施、AI數據服務。楊震談道，數據是模型的燃料，此前數據要素面臨供不出、流不動、用不好且不安全的難題，基于此，北電數智去年在可信數據空間的基礎上將其提升為AI可信數據服務。

兩個平臺為傳統產業升級平臺和新興產業加速平臺，傳統產業升級平臺指AI+產業、AI+城市等，新興產業加速平臺就是具身智能、無人駕駛等AI原生業務。

楊震認為，智算中心應該進入精細化運營階段，目前智算中心有的被閑置，有的智算中心與企業需求不相匹配，很多企業不會用、用不起，產生結構性矛盾。

在數據層面，去年7月，北電數智推出可信數據空間，實現了讓數據可用不可得、可用不可見。

楊震說，近期可以進行聯網搜索的DeepSeek在使用時效果變差了，這是因為它不可避免會受到互聯網數據的影響。可信數據空間中，可以實現數據源可信，就能有效避免模型被互聯網數據毒害。

謝東補充說，大模型的能力在企業中需要專業知識加持，需要好的基座模型+專業知識庫，保證信息實時更新，對專業問題回答得準，這也是可信數據空間能避免模型被互聯網數據毒害的原因。

這一數據底座之上，北電數智為企業提供了資產管理、數據流通和利用、AI數據生成等服務。楊震舉例說，在醫療行業，北電數智正將可信數據空間對外運營，也就是讓更多市場端企業可以在一定情況下調用其中的醫療數據能力。

AI全棧能力的協同計算方面，北電數智形成了AI異構計算平臺和模型適配平臺。

AI異構計算平臺可以將不同算力集群進行統一納管、靈活調度，模型適配平臺包含訓練推理的適配加速、混推混訓部署、數據集管理等。模型層有開源模型倉庫、訓推工具、Agent定制拼圖。模型適配平臺已經對主流24個大模型做了適配和加速支撐。楊震將其比作筆記本電腦，筆記本電腦需要在操作系統之上，安裝辦公、財務等各類軟件。

傳統產業賦能平臺分為醫療、工業制造的產業層面。北電數智正在和北京5家三甲醫院合作打造專項模型，楊震透露，截止到今年年底，其將和北京超過10家的三甲醫院合作。

對于企業而言，他們需要構筑企業層面知識庫、將企業工作流重新進行整合、通過數據整合實現企業的多智能體開發，產生全新的工作流模式等。

在新興產業方面，具身智能針對家庭場景訓練，需要虛擬仿真的訓練環境、物理模型等，基于此，北電數智將搭建平臺幫助機器人和實際場景相結合。

楊震進一步解釋了“搭平臺”的含義，就是提供從芯片、數據、服務、模型、應用層的服務，讓不同生態伙伴有機會接觸實際場景。

結語：AI落地加速，深度運營、持續增長、因地制宜成智算中心關鍵

AI正在加速落地各行各業，但不同企業的核心需求不同，為智算中心的建設提出了更高要求。

在業務布局上，北電數智圍繞一個AI底座以及傳統產業升級和新興產業加速兩大核心方向，構建起了一套完善的業務體系。楊震談道，北電數智的差異化定位和核心競爭優勢是，找產業鏈的卡點和斷點，從算力、算法、數據、模型服務、工具鏈等全面服務，滿足全生命周期需求。

在這個基礎上，北電數智構建智算中心的邏輯就是深度運營、持續增長，并根據當地產業結構，實行“一地一策”，與此同時，他們在深入當地時，又會聯動生態伙伴找到自己的商業機會，形成有當地產業結構特色的新興產業生態和集群。