“在 AI领域，中间件不仅需要支撑 AI应用的运行与管理，还需要与各类算力资源、算法模型进行深度集成，以提供端到端的智能化解决方案，这正是宝兰德所擅长的领域，也是企业长期以来致力于探索的方向。”——宝兰德董事长易存道
出品丨自主可控新鲜事
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12月25日，由北京市经济和信息化局、北京经济技术开发区管委会联合工业和信息化部相关单位主办的2024通明湖论坛在北京隆重召开。作为领先的基础软件供应商，宝兰德受邀亮相由金融信创生态实验室组织的金融行业信息技术应用创新与发展分论坛。会上，宝兰德隆重推出AI领域最新产品-AI智算平台（BES AILink Computing），向与会嘉宾分享宝兰德在人工智能领域探索的最新成果与突破。
在 AIGC 时代，人工智能技术已经成为推动各行各业变革的核心力量。大模型作为新时代的技术底座，展现出强大的处理能力和广泛的应用前景。众所周知，金融业具备大规模、高质量的数据资源和多维度、多元化的应用场景，被视为大模型技术应用的最优行业之一。
当然，我们也看到大模型在落地上面临的诸多挑战，如算力需求高，成本难以承受；芯片短缺，硬件供不应求；硬件环境碎片化，兼容性差等。要充分释放大模型的潜力，必须针对性地解决这些挑战，为各行业的数字化转型和智能化注入更强劲的动力，真正实现人工智能技术的广泛应用和深度价值。
会上，售前技术总监徐清康向与会嘉宾正式介绍了宝兰德AI智算平台的核心功能、技术优势以及为金融行业带来的变革性影响，进一步展示了宝兰德在AI领域的前瞻布局及探索成果。
“宝兰德正是基于这些挑战和对AI技术规模化应用的期待，推出全新的AI产品-宝兰德AI智算平台。”徐清康 提到：“该平台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。”
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。同时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。
该平台应用范畴广泛，涵盖了算力资源的统一管理、大模型的训练与推理加速，以及大模型应用的快速部署等多个方面。在异构算力统一调度、多框架便捷支持、训练及推理加速、算力与应用高效连接及环境快速搭建等多方面具备显著优势：
实现英伟达、华为、海光等多厂商GPU的统一管理与调度，为上层应用提供强大算力；
针对AI算力、网络资源提供从物理到虚拟不同维度、不同粒度的灵活切分方案，支持更丰富的训推应用场景；
有效加速大模型训练与推理，提升同等算力条件下的速度与性能；
利用AI智算平台，无缝连接算力基础设施（包括算力资源与集群）、大模型及应用，增强生产环境的稳定可用性；
通过自动化部署工具，将环境搭建周期从周级别缩减至小时级别，提升平台构建效率；
不止于此，宝兰德AI智算平台还探索了不同的应用场景，包括算力互联、算力交易、大模型评测量化、大模型应用落地加速等，让我们共同期待宝兰德AI智算平台在推动业务数字化、智能化道路上的精彩表现。
随着AI智算平台的推出，宝兰德在AI领域的探索更进一步，极大丰富了公司产品线，拓展了业务版图。未来，宝兰德将继续在AI技术创新上深耕细作，不断推动技术迭代与升级，致力于为客户提供更加智能、高效的数字化解决方案，为千行百业注智赋能。
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