文 | 智慧相對論

作者 | 陳泊丞

儘管DeepSeek是以低成本、高效能的特性而走紅，但是其在應用落地中並未抑制算力需求，反而因更多用戶和場景的加入，推動了算力需求的指數級增長，讓算力的價值在產業鏈中不斷突顯。

雖說如此，事實上算力資源的“紙上談兵”現象卻是普遍存在——大量智慧算力因技術適配難、場景落地慢、生態協同弱而無法轉化為生產力，實際利用率並不高，從而導致企業大模型開發週期長、故障定位難、遷移成本高等問題成為行業發展的核心瓶頸。

如果無法解決好算力供給與服務問題，那麼再強大的大模型在當前的技術語境下也“無用武之地”——這是當前算力矛盾的本質。而在這個關鍵節點上，2025華為合作夥伴大會召開，崑崙技術試圖以成熟的商業體系來打造更系統的算力解決方案，進而在當前的AI浪潮里掀起一場意義非凡的產業革命。

這或許將是國產算力從“紙面算力”向“生產力轉化”跨越的“驚險一躍”。

國產算力“驚險一躍”的首要問題：向哪跳？如何跳？

“驚險一躍”的概念出自馬克思在《政治經濟學批判》和《資本論·政治經濟學批判》對商品向貨幣轉化的形象比喻，其核心在於強調產品的商業化價值。而算力的商業化價值釋放，則是由大模型的應用實踐所展現的。

也就是說，算力驅動大模型應用落地，服務好企業的業務場景，由此完成產業閉環，從而實現從“紙面算力”到“生產力轉化”的目標。在這個過程中，算力的“驚險一躍”首要就是聚焦大模型的應用實踐，做好兩大層面的工作。

先是“深蹲”，以系統的算力底座解決大模型本身的部署與遷移問題，進而才能讓更多的企業更好地用上大模型。

比如，北京移動的大模型應用拓展專案基於國產化伺服器開展部署工作，計劃在一周內完成llama2-13b、llama3-8b、Qwen1.5-7b、Qwen7b四大模型遷移部署。但是，在實際遷移過程中，由於國產化伺服器的異構硬體架構、定製化操作系統與原有技術棧存在深度差異，期間甚至還遭遇了算子缺失、權重轉移失敗、依賴庫相容異常等十余個阻塞性問題，模型遷移工作並沒有預想那麼簡單，面臨嚴峻挑戰。

為此北京移動引入崑崙技術團隊進行聯合調優，對離線部署流程的優化、採用容器化部署等手段，最終在限定時間內完成一系列模型的國產化遷移部署。經調優後的系統不僅支援高複雜度的大模型分散式訓練，還能滿足日均百萬級的即時推理請求，成功達到北京移動對算力資源利用率、服務回應延遲等嚴苛運行指標的要求。

再是“起跳”，進一步解決好大模型在實際應用場景里的落地問題，從而讓企業實現從“用上”到“用好”大模型的目標，真正實現數智化轉型。

不同的行業面臨著不同的痛點，國產算力的“起跳”需要精準落到行業的場景需求上。例如，在崑崙技術攜手興業銀行共同打造的金融垂域大模型一體化解決方案上，雙方就有針對性地對金融領域的反洗錢可疑分析場景作了研究，通過訓練反洗錢可疑案宗智慧生成模型，分析反洗錢可疑主體資訊、客戶行為和交易特徵，並智慧生成可疑交易報告，從而更好地識別潛在風險點。

在這個過程中，因為存在大量的專業的案宗數據需要識別和分析，所以高性能的計算能力是必要的，“對症下藥”的大模型專用訓練也同樣不可或缺，兩者共同結合最終成就企業“用好”大模型的願景。

由此，算力的“生產力轉化”在於驅動大模型應用實踐，完成價值釋放。在這個過程中，“驚險一躍”的本質即可理解為從技術可用性到商業可行性的系統性跨越。崑崙技術通過“深蹲”來幫助企業用上大模型，再通過“起跳”來讓企業用好大模型，雙重動作之下完成國產算力的產業閉環，從而促使企業的數智化轉型趨於成熟發展。

崑崙技術的“生產力轉化”範式：“技術+生態”雙腿發力

當國產算力完成先“深蹲”后“起跳”的“驚險一躍”，大模型應用實踐的算力閉環得以成型。而這樣的一個連續性動作並不簡單，“生產力轉化”的實現更離不開算力服務商的多重發力。崑崙技術通過技術攻堅與生態聚合的“雙腿發力”，正在成為這一範式躍遷的典型代表。

一、左腿發力：根技術攻堅。崑崙技術設立9大根技術實驗室，始終堅持深耕根技術創新，以技術創新來強化算力服務的品牌優勢。因此，在基礎領域，崑崙技術具備較強的自主可控優勢。

比如，其自研SSD硬碟，具備領先業界的讀寫性能，可實現平均無故障時間長達250萬小時，從而保障客戶業務連續不中斷。還有自研電源，功率密度比業界平均水準高15%，具備動態散熱調速功能，能在穩定狀態下找到整機的最低功耗點等等，這些自研成果綜合起來成為崑崙技術打造系統性算力底座的一大支撐。

二、右腿發力：強生態協同。崑崙技術打造了完善的生態體系，覆蓋售前售後服務、供應鏈、產業協同等模組，從而為行業企業提供全面且高質的算力解決方案，助力大模型應用實踐。

一方面，作為“華為昇騰萬里夥伴計劃-戰略級整機硬體夥伴”和“華為鯤鵬展翅夥伴計劃-領先級整機硬體夥伴”，崑崙技術深度融入昇騰萬里與鯤鵬展翅計劃，共用華為20多年技術積累，從而全面夯實自己的生態能力與資源。

在這個基礎上，崑崙技術搭建了獨具優勢的生態服務體系，比如依託300+服務專家、2000+ASP認證服務工程師、3000+CSP認證服務工程師所打造的強大售後服務體系，以及以客戶為中心的ITR（Issue to Resolution從問題到解決）流程，保證快速回應客戶需求。

另一方面，攜手生態夥伴共同發力，崑崙技術打造了諸多專業的行業解決方案，比如面向數位金融領域的崑崙技術和天璣資料庫雲聯合解決方案、崑崙技術和愛數備份一體機聯合解決方案、崑崙技術和智譜AI代碼生成一體機聯合解決方案等等。這些都是強生態協同的成果展現。

從結果反饋來看，崑崙技術的“雙腿發力”促使原本孤立或者說“強工具屬性”的算力基礎設施升維，成為與大模型深度耦合、強產業協同的數智化創新底座。與此同時，更多的企業基於這一底座快速完成大模型的部署與應用，在充分釋放算力價值的同時也促使自身的業務加速數智化轉型，成功實現算力與業務的雙重“生產力轉化”。

至此，算力就不再是“紙上談兵”的概念，而是真實落地的“生產力”。在以DeepSeek為代表的國產大模型爆發之際，這樣的“生產力轉化”尤為關鍵。目前，DeepSeek打破了“算力規模決定性能”的固有認知，在新的趨勢下，算力若能進一步提高利用率，強化與產業的協同，並降低應用門檻，便能以更高效、更全面的解決方案推動企業數智化轉型。

當算力突破應用瓶頸、深度融入千行百業時，這場以“生產力轉化”為導向的產業革命又將進一步改寫企業的數智化轉型進程。

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