一、算力布局：从“全国一盘棋”到“全球一张网”

1. 四级算力体系：
   • 中心级：在京津冀、长三角建成万卡级智能计算集群，支持千亿参数大模型训练。
   • 省级：31个省级数据中心实现“一省一池”，满足区域性AI推理需求。
   • 边缘级：部署5000+边缘节点，将算力下沉至城市、园区，支撑自动驾驶、工业质检等低时延场景。
   • 终端级：通过天翼AI云电脑，将云端算力延伸至手机、平板等终端，实现“算力随身行”。
2. 算力调度创新：
   • “息壤”平台：攻克算力插件、算力网关等关键技术，实现跨服务商、跨地域算力统一调度。例如，将东部某数据中心的算力调度至西部AI实验室，时延控制在毫秒级。
   • 算力市场：用户可按需选购GPU、CPU等资源，支持“算力即服务”（CaaS）模式。某互联网企业通过该模式，将3D渲染任务分配至闲置算力节点，成本降低60%。

二、平台能力：从“算力加速”到“全栈赋能”

1. “云骁”加速平台：
   • 集成异构计算、高速存储、无损网络等技术，为大模型训练提供超大规模集群管理能力。例如，支持某科研机构在1024张GPU上完成万亿参数模型训练，效率提升3倍。
   • 提供“训推一体”服务，同一集群可动态切换训练与推理任务，资源利用率提升40%。
2. “慧聚”服务平台：
   • 预置Llama2、Qwen等20余款主流大模型，支持异构算力无差别训练。某制造业企业通过该平台，在国产GPU上完成产品缺陷检测模型训练，精度达到进口芯片水平。
   • 提供断点续训、模型压缩等工具链，解决国产化算力稳定性问题。例如，某医院通过模型压缩技术，将医疗影像分析模型大小缩减80%，推理速度提升5倍。

三、数据与模型：从“资源整合”到“价值共创”

1. 数据生态：
   • 构建覆盖政务、金融、医疗等领域的多模态数据集，支持大模型预训练。例如，联合多家医院打造医疗影像数据集，包含超1000万份标注数据。
   • 通过隐私计算技术，实现数据“可用不可见”。在金融风控场景中，银行可通过联邦学习共享客户信用数据，无需泄露原始信息。
2. 模型生态：
   • 推出“模型伙伴繁荣计划”，吸引开源社区、生态厂商共建模型库。目前，平台已集成50余款行业大模型，覆盖政务、医疗、教育等场景。
   • 提供模型评估与优化服务。例如，为某政务大模型进行安全合规检测，识别并修复10余处隐私泄露风险点。