人工智能時代，愛摸魚大模型的作寶智算發展帶來了智能算力需求的大爆發。

然而，蘭德企業AI算力管理卻陷入了三大困境：非核心時段利用率不足20%；賬單碎片化，平臺成本歸屬難追溯；擴容只能靠買新硬件，有何靈活性堪憂。殺招

在算力短缺且昂貴的愛摸魚當下，這無疑是作寶智算一種巨大的浪費。那么，蘭德究竟該如何提升算力的平臺有效利用率呢？

寶蘭德（688058）推出的AI智算平臺，能夠讓每張GPU迸發100%價值，有何幫助用戶實現“三省”：省錢，殺招硬件投入砍掉1/3，愛摸魚資源浪費清零；省心，作寶智算智能運維解放工程師雙手；省時，蘭德算力交付從“等一周”到“等一小時”。

GPU“摸魚”，IT人“上火”

OpenAI曾在2020年提出Scaling law定律。該定律指出，大模型的最終性能與計算量、模型參數量及訓練數據量的大小密切相關。

換言之，若要提升大模型的能力，就需要不斷增加模型參數和訓練數據量，這就需要部署大規模的訓練集群，隨著集群規模的不斷擴大，訓練成本也呈指數級增長。

據估算，自2012年以來，AI模型訓練算力需求每3～4個月就翻一番，每年訓練AI模型所需算力增長幅度高達10倍。

令很多IT人著急上火的是，企業在加大投入進行大模型訓練時，卻遇到了一個共性問題，那就是算力利用率很低。

GPU作為AI數據中心最核心且最貴的算力資產，其工作效率直接決定了數據中心的整體效能。然而，就像辦公室里總有員工“對著電腦瘋狂敲鍵盤實際卻在看劇”偷懶一樣，GPU工作時也會用“100%利用率”的假動作悄悄“摸魚”。

某頭部證券公司AI負責人坦言：“我們的數百張GPU卡，實際利用率不足30%，但業務部門仍在不斷要求擴容。”

一位銀行工程師分享道，“我們搭建的混合異構算力平臺，高峰期算力集群利用率能達到60%就已經算得上是優秀。”

在一些智算中心，由于使用的是相對落后的服務器或GPU卡，加之缺乏市場化運營思維與專業能力，算力利用率甚至不足20%，造成嚴重的資源浪費。

其背后的原因在于，傳統GPU資源分配模式存在諸多痛點：

一是算力資源利用率低。在AI大模型運行環境中，常規的GPU分配機制多采用獨占模式，導致計算資源空置問題突出。

二是資源共享力度不足。現有GPU資源調度方案通常局限于整卡分配，缺乏靈活的計算單元與顯存空間切分機制。

三是異構硬件適配困難。當前加速器市場呈現多元硬件生態，涵蓋GPU/NPU/及各類自研芯片，不同廠商設備存在兼容壁壘，導致上層應用面臨多平臺適配成本高企的挑戰。

算力調度版“滴滴”來了

“這就像買了一輛頂級跑車，但自己不太懂賽車技術，也沒有專業的賽車團隊來調試車輛和規劃最佳行駛路線，那就只能在普通道路上行駛。”

在行業專家看來，上述現象的產生，不僅是一個資源閑置問題，更是一個轉型機遇問題。行業需要的往往不是更多的算力供給，而是一個能精準調度現有資源的“算力分發工具”。

寶蘭德AI智算平臺是一個綜合性的解決方案，集成了算力資源池、算力中間件、大模型工場三大核心組件，提供算力租賃、大模型訓推、大模型API等多種服務，并持續提供算力及大模型的運營運維，保障AI資產的沉淀與迭代。

不僅如此，該平臺還聚焦于解決大模型應用中的高并發壓力和推理服務響應問題，并支持對模型進行微調，提升大模型在實際應用中的準確性和效果，旨在降低企業在大模型開發與部署過程中的成本與技術門檻，加速人工智能技術的落地和廣泛應用，解決算力瓶頸問題并推動行業數字化轉型。

更具體地說，寶蘭德AI智算平臺擁有三大核心技術：

一是資源超售黑科－－讓GPU“一變多”，包括虛擬化技術，單卡拆分多張邏輯卡，利用率飆升至80%+；彈性計費自由，包年包月（長周期降本）+按量付費（突發需求）模式隨心切換；效果對比，硬件采購成本降低，資源浪費清零。

二是智能調度指揮官－－算力分配的“最強大腦”，包括優先級算法，高優先級任務秒級搶占資源，SLA保障不掉線；成本透明賬單，部門/項目/時間多維拆分，每分錢花得明明白白；用戶見證，企業算力成本降低，賬單爭議大幅減少。

三是全生命周期管家－－7x24小時保駕護航，包括算力監控運維，GPU異常/網絡波動實時告警，問題快速修復；安全防護罩，從鏡像隔離到權限分級，AI資產0泄露；運維革命，人工干預減少，故障響應從小時級壓縮至分鐘級。

有此“利器”在手，IT人終于不用“著急上火”了。在解決CPU“摸魚”的同時，還大幅降低了算力成本，有望推動行業數字化轉型加速。

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