某头部证券企业成功构建了一个融合国际主流与国产 AI 芯片的异构算力平台。该项目的关键成果不仅是技术建设，更是打造一个战略性支撑平台，通过实现“模型即服务”（MaaS）的能力复用，赋能全业务线智能化升级。
目前，该平台已支撑企业数十个典型应用场景的智能能力打造，涵盖 AI 搜索、合规审查、智能客服、智能营销、研报分析与报告生成、代码生成等多个领域，服务 10,000+ 员工的日常工作需求，平台累计调用 Tokens 总量突破 1,000 亿。
直面挑战：算力、模型、效率等多重不确定
罗马非一日建成，一个真正支撑业务场景落地的 AI 基座平台亦非理所当然，需直面一系列挑战。
“有算力”不等于“用起来”。特别是国产算力，整个软件生态还不完善，并不能开箱即用，需解决一系列适配问题，才能确保芯片的可用性与兼容性。
“用起来”不等于“用得好”。在生产环境中保障算力的稳定运行并实现预期性价比，仍有诸多工程挑战。
算力底座就绪后，模型部署的难度远超预期。以 DeepSeek、Qwen 等主流大模型为例，将其部署到不同 GPU 资源上，需经历环境配置、参数调试、性能测试与优化等环节，单个模型部署周期常达数周乃至数月，难以快速响应业务需求。
模型部署上线仅是第一步，真正的挑战随之而来。员工使用过程中常遇到推理性能差、精度有问题、频繁报错等问题，导致负面反馈不断。
投入大量资源优化某一模型性能后，一旦模型发布新版本，所有工作几乎需从头开始，形成新一轮的迭代压力。
跨越鸿沟：从基建到应用的解决方案
勿在浮沙筑高楼，技术基石必须扎实建设。硅基流动私有化 MaaS 与客户携手，逐一攻克 AI 基建难题，系统性地解决具体问题，助力企业建设一个能够纳管异构算力、加速国产芯片、模型适配快、性能稳定高效、性价比高的模型能力底座平台。
硅基流动私有化 MaaS 为企业赋能：
• 异构算力快速部署：适配并高效利用多种国内外 AI 芯片（如 NVIDIA A100、昇腾 910B），自动完成资源映射与环境隔离，显著缩短模型上线周期。
• 多模型统一快速接入：与开源社区保持同步，1～2 天完成最新模型适配，1 周之内完成升级服务，快速接入并支持 DeepSeek、Qwen、Kimi 等主流语言及多模态大模型，确保模型迁移的平滑性。
• 高性能推理执行：依托专门的推理加速引擎深度优化性能，内置多种并行加速策略与智能调度系统，最大化提升推理吞吐率，降低响应延迟，实现 4～5 倍提速，提供稳定可靠的推理服务。
• 标准化服务封装：提供统一的大模型 API 接口，构建端到端的服务化能力，降低业务系统调用门槛。
• 未来规模化扩展：根据业务需求与算力资源情况，合理规划算力布局，提供 EP+PD 分离等部署方案，优化整个集群性能，实现弹性伸缩与按需扩展，最大化释放算力产能。
价值穿透：收获切实可见的业务突破
智能化业务跃迁体现在让金融业务真正跑在实时智能上，并带来场景突破：
稳定性：有力支撑大规模在线服务，如投顾咨询高峰、突发风控事件、研究查询爆量等高压力场景下，系统无阻塞、不降速。
准确性：长上下文处理能力使模型能够持续理解复杂的业务逻辑，实现跨文档信息整合，显著提升金融服务响应的准确性和专业性。
场景突破：比如智能财富管理 App 可在客户互动中秒级生成个性化资产配置建议，为投顾提供强力展业支持；“AI 数字员工”支撑全公司数万名员工同时使用，协同处理数据处理、深度研报、方案策略等具体任务；在债务融资领域，实现分钟级情境分析与风险提示，全面提升工作效率。
总结：一场围绕兼容性、速度与服务化的工程革命
当公众还在惊叹于模型的强大能力时，企业级规模化应用 AI 的战场早已转移。拥有强大模型仅是起点，能否通过工程化手段，实现模型的快速、可靠、稳定部署，并将其深入融合到真实业务场景，才是检验 AI 价值的关键试金石。
用好异构算力，如同指挥一支由不同乐器组成的交响乐团。平台需具备出色的适配与兼容能力，屏蔽底层硬件差异，灵活利用各类算力优势。
AI 部署速度直接关乎业务创新节奏。确保企业能够紧跟市场变化、敏捷响应业务需求，已成为赢得竞争优势的关键所在。
建设 AI 平台的目标，并非打造“超级计算机”，而是建设一座能持续、稳定、标准化产出 AI 能力的“智能工厂”。其核心理念是“模型即服务”（MaaS）与“智能即服务”，将复杂的模型推理能力封装成标准易用的 API 接口。当智能可以像水电煤一样按需取用时，才能充分激发组织创新活力，推动全面的数字化升级。
褪去 AI 的华丽外衣，其企业级落地的核心，是一场围绕兼容性、速度与服务化的系统性工程革命。真正的护城河，不在于拥有多少个先进模型，而在于是否构建起高效、稳健的“智能生产线”，能够持续将前沿智能技术，转化为切实可见的业务价值。
