人工智能时代，大模型的发展带来了智能算力需求的大爆发。
然而，企业 AI 算力管理却陷入了三大困境：非核心时段利用率不足 20%；账单碎片化，成本归属难追溯；扩容只能靠买新硬件，灵活性堪忧。
在算力短缺且昂贵的当下，这无疑是一种巨大的浪费。那么，究竟该如何提升算力的有效利用率呢？
宝兰德（688058）推出的 AI 智算平台，能够让每张 GPU 迸发 100% 价值，帮助用户实现 " 三省 "：省钱，硬件投入砍掉 1/3，资源浪费清零；省心，智能运维解放工程师双手；省时，算力交付从 " 等一周 " 到 " 等一小时 "。
OpenAI 曾在 2020 年提出 Scaling law 定律。该定律指出，大模型的最终性能与计算量、模型参数量及训练数据量的大小密切相关。
换言之，若要提升大模型的能力，就需要不断增加模型参数和训练数据量，这就需要部署大规模的训练集群，随着集群规模的不断扩大，训练成本也呈指数级增长。
据估算，自 2012 年以来，AI 模型训练算力需求每 3～4 个月就翻一番，每年训练 AI 模型所需算力增长幅度高达 10 倍。
令很多 IT 人着急上火的是，企业在加大投入进行大模型训练时，却遇到了一个共性问题，那就是算力利用率很低。
GPU 作为 AI 数据中心最核心且最贵的算力资产，其工作效率直接决定了数据中心的整体效能。然而，就像办公室里总有员工 " 对着电脑疯狂敲键盘实际却在看剧 " 偷懒一样，GPU 工作时也会用 "100% 利用率 " 的假动作悄悄 " 摸鱼 "。
某头部证券公司 AI 负责人坦言：" 我们的数百张 GPU 卡，实际利用率不足 30%，但业务部门仍在不断要求扩容。"
一位银行工程师分享道，" 我们搭建的混合异构算力平台，高峰期算力集群利用率能达到 60% 就已经算得上是优秀。"
在一些智算中心，由于使用的是相对落后的服务器或 GPU 卡，加之缺乏市场化运营思维与专业能力，算力利用率甚至不足 20%，造成严重的资源浪费。
其背后的原因在于，传统 GPU 资源分配模式存在诸多痛点：
一是算力资源利用率低。在 AI 大模型运行环境中，常规的 GPU 分配机制多采用独占模式，导致计算资源空置问题突出。
二是资源共享力度不足。现有 GPU 资源调度方案通常局限于整卡分配，缺乏灵活的计算单元与显存空间切分机制。
三是异构硬件适配困难。当前加速器市场呈现多元硬件生态，涵盖 GPU/NPU/ 及各类自研芯片，不同厂商设备存在兼容壁垒，导致上层应用面临多平台适配成本高企的挑战。
算力调度版 " 滴滴 " 来了
" 这就像买了一辆顶级跑车，但自己不太懂赛车技术，也没有专业的赛车团队来调试车辆和规划最佳行驶路线，那就只能在普通道路上行驶。"
在行业专家看来，上述现象的产生，不仅是一个资源闲置问题，更是一个转型机遇问题。行业需要的往往不是更多的算力供给，而是一个能精准调度现有资源的 " 算力分发工具 "。
宝兰德 AI 智算平台是一个综合性的解决方案，集成了算力资源池、算力中间件、大模型工场三大核心组件，提供算力租赁、大模型训推、大模型 API 等多种服务，并持续提供算力及大模型的运营运维，保障 AI 资产的沉淀与迭代。
不仅如此，该平台还聚焦于解决大模型应用中的高并发压力和推理服务响应问题，并支持对模型进行微调，提升大模型在实际应用中的准确性和效果，旨在降低企业在大模型开发与部署过程中的成本与技术门槛，加速人工智能技术的落地和广泛应用，解决算力瓶颈问题并推动行业数字化转型。
更具体地说，宝兰德 AI 智算平台拥有三大核心技术：
一是资源超售黑科－－让 GPU" 一变多 "，包括虚拟化技术，单卡拆分多张逻辑卡，利用率飙升至 80%+；弹性计费自由，包年包月（长周期降本）+ 按量付费（突发需求）模式随心切换；效果对比，硬件采购成本降低，资源浪费清零。
二是智能调度指挥官－－算力分配的 " 最强大脑 "，包括优先级算法，高优先级任务秒级抢占资源，SLA 保障不掉线；成本透明账单，部门 / 项目 / 时间多维拆分，每分钱花得明明白白；用户见证，企业算力成本降低，账单争议大幅减少。
三是全生命周期管家－－7x24 小时保驾护航，包括算力监控运维，GPU 异常 / 网络波动实时告警，问题快速修复；安全防护罩，从镜像隔离到权限分级，AI 资产 0 泄露；运维革命，人工干预减少，故障响应从小时级压缩至分钟级。
有此 " 利器 " 在手，IT 人终于不用 " 着急上火 " 了。在解决 CPU" 摸鱼 " 的同时，还大幅降低了算力成本，有望推动行业数字化转型加速。
