如今，超70%的大中型企業(yè)的大模型項(xiàng)目正在因?yàn)樗懔芾淼托萑胪Ｔ谶@場(chǎng)AI競(jìng)速中，來自不同行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)與京東云合作，正通過實(shí)踐證明：構(gòu)建兼具彈性、效率和成本優(yōu)勢(shì)的智能算力底座，已經(jīng)成為企業(yè)“上車”大模型的第一步。
某國內(nèi)新能源車企面臨AI算力需求年增300%的挑戰(zhàn)，千卡級(jí)GPU集群利用率僅40%。資源調(diào)度黑箱化、工具鏈割裂、系統(tǒng)管理分散、設(shè)備運(yùn)維低效，企業(yè)每年因此產(chǎn)生的隱性成本相當(dāng)于新建兩座數(shù)據(jù)中心，智能座艙模型迭代需排隊(duì)兩周才能獲取算力。基于京東云言犀AI開發(fā)計(jì)算平臺(tái)，該汽車企業(yè)打造智能算力調(diào)度系統(tǒng)，分鐘級(jí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)+容器化錯(cuò)峰共享，讓幾百塊GPU在自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練中“隨叫隨到”，算力利用率躍升至89%；京東云全生命周期開發(fā)套件，預(yù)置200+AI工具“開箱即用”，模型特征工程從14天壓縮至3天，研發(fā)效率提升40%。
國內(nèi)某動(dòng)力電池龍頭企業(yè)在全球化進(jìn)程中面臨海量多模態(tài)數(shù)據(jù)(技術(shù)文檔/工藝圖譜等)整合困難、知識(shí)復(fù)用率低、跨地域協(xié)作效率不足等知識(shí)管理挑戰(zhàn)。京東云通過知識(shí)圖譜與大模型雙引擎，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)(Word/Excel/PDF/圖片等)智能解析與動(dòng)態(tài)本體構(gòu)建，知識(shí)抽取準(zhǔn)確率達(dá)92%；基于私域語料增強(qiáng)的對(duì)話系統(tǒng)，突破工藝推理、故障歸因等復(fù)雜場(chǎng)景，問答響應(yīng)速度達(dá)800ms/次；結(jié)合三維知識(shí)地圖與智能看板，關(guān)鍵知識(shí)檢索效率提升60%，年節(jié)省管理成本超千萬。
某全球領(lǐng)先的綜合通信解決方案提供商，在AI戰(zhàn)略深化中需構(gòu)建高效能、高擴(kuò)展性的智能算力平臺(tái)以支撐大模型研發(fā)，同時(shí)需突破算力利用率瓶頸、優(yōu)化訓(xùn)練成本并加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。京東云言犀AI開發(fā)計(jì)算平臺(tái)，整合超200種行業(yè)算法與全棧工具鏈，支持Llama、GLM等十余種主流開源框架，助力該通信解決方案提供商快速構(gòu)建通信領(lǐng)域?qū)俅竽Ｐ汀Ｍㄟ^全局萬卡級(jí)集群智能調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨地域異構(gòu)算力資源秒級(jí)編排，大模型訓(xùn)練算力利用率躍升至75%，單任務(wù)訓(xùn)練周期縮短40%。
企業(yè)大模型競(jìng)賽的下半場(chǎng)，本質(zhì)是智算底座的效能之爭(zhēng)。當(dāng)行業(yè)平均算力利用率不足40%時(shí)，89%的利用率意味著同等成本創(chuàng)造2.2倍價(jià)值。正如某新能源汽車企業(yè)CTO所言：“我們省下的不是成本，而是搶先抵達(dá)終點(diǎn)的關(guān)鍵時(shí)間窗口。”
