最近
圈里流传着这样一句话
“不搞大模型是「等死」
搞了大模型是「找死」”
这句话，话糙理不糙
点出了两个真相
⬇️
真相 ❶
对任何个人和企业来讲
大模型的机会都不可错过
更牛掰的是
大模型概念股火爆
连卖铲子的牛马们都赚大发了
总之，企业也好，个人也好
没人想错过这个风口
个人：做可以驾驭大模型人
企业：做被大模型赋能的企业
真相 ❷
想要跟上这个风口
用好大模型，真心不容易
尤其对于广大企业用户来讲
实在是太难了
一旦企业动了搞大模型的心思
从老板到小兵，人人变牛马
几轮折腾下来，你会发现
每一级“牛马”都不容易
现实的问题都摆在那里
每当这时候，就有人跳出来说
“可以试试公有云的MaaS啊”
虽然公有云MaaS服务看起来不错
但很多企业都会拒绝
只因对大多数企业来说
数据资产的处理和存储
必须完全控制在自己手中
私有化部署是绕不过去的坎
哪怎么办？难道无解了？
有一家公司，给出了解法
他们从自身的实践出发
告诉大家，大模型落地应该这么干
为什么我很看好这家公司呢？
主要有两个原因
首先
这是一家业务领域非常完整的公司
与市面上卖铲子的算力黄牛有本质区别
大模型香不香，自己先亲口吃
在自身不同的业务领域深度实践
正因为这公司的业务形态非常全
所以对各行各业的“牛马”们
都有示范和借鉴意义
不知道业务从哪里开始尝试？没关系！
搞研发、搞制造、搞营销、日常办公商财法
都能从中找到样本，迅速上手
第二，这家公司自身实践基础上
拿出了一整套大模型落地方案
从算力底座到模型工程到AI应用工程
一站式使能AI应用落地
核心就是要帮广大牛马解决
预算少、算力缺、时间紧的问题
接下来，我们来拆解下
这个从实践中来的一站式方案都有啥
先看最下面的「XPU资源池」
可以说，这是最重要的一层
相当于AI大厦的地基
这一层的牛掰之处在于
它能够以任意池化的方式
提供优质的、高性价比智算资源
如果把每张算力卡比作地基的一块砖
那么，这些砖都可以被“切碎”重组
“砖头”的切分粒度可以达到1%
切分池化后自由组合
既可以多聚一成为大力士
也可以一虚多化身小精灵
灵活适配各种规模的AI推理负载
利用率上去啦，成本下来啦
当然，这一层作为最重要的“底座”
开放性也很重要
上下都要协调好，不能建成“孤楼”
向下，兼容各种异构“算力砖头”
“国产砖”、“进口砖”通吃
把它们融合在一起
提供多模型多算力的算子加速适配
并且针对“国产算力砖”
还进行了专门的算子优化
进一步拉高“国产砖”的上限
让训推效率最大化
向上，兼容主流开源、商用模型
以及各种工具/框架
提前做好各种“建材、装饰材料”的验证
为打造坚固又灵活的上层建筑
做好铺垫工作
接下来就是“上层主体建筑”了
也就是模型工程层和应用工程层
这两层预置各种模型、数据、工具
同时，这些“材料“都经过了适配和优化
与底层XPU资源池磨合极好
如此，三层完美搭配，训推干活不累
再辅以专业服务和统一管理平台
只要把这套方案搬回家
使用门槛低，效果出得来
既有自身深度AI实践
又有一站式落地方案
这究竟是哪家神仙公司呢？
没错，这家公司就是「超聚变」
他们在自身实践基础上，推出了
【FusionOne AI 训推一体解决方案】
预算有限，怕烧钱？没事
时间有限，不想等？没事
超聚变提供「FunsionOne AI一体机」
单节点起配，快部署、简运维
训调推一体，短平快验证效果
业务落地难，找不着北？没事
首先，超聚变提供自身实践经验
并提供专业AI服务团队、AI工具
助力落地效果保障
第二，超聚变联合产业界伙伴
基于不同场景的最佳实践
推出“场景化AI一体机”
开箱即用，一步到位
后期要上量，怕不够？怕锁定？没事
一体机不是孤品，支持按需扩展
满足从尝鲜到上量的平滑过渡
并支持南北向超强兼容
（适配东西方算力卡、开闭源主流大模型）
同时，超聚变还提供FusionOne AI全量版
算、存、网、智、安多资源统一按需供应
三节点起步，一体化管理
一个资源池承载传统业务和AI原生业务
多种规格可选，全面融于生产
so，无论困于预算还是拙于经验
无论大模型尝鲜还是业务ALL IN
无论传统业务、经典AI还是生成式AI
这届牛马，全都有招啦！
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