引言:算力即生产力,AI驱动企业数智化跃迁
在人工智能(AI)、大数据、云计算等技术的推动下,全球企业正加速向数字化转型。然而,随着AI大模型、工业数字孪生、智能制造等应用的爆发式增长,算力已成为企业最核心的生产要素之一。企业不仅需要强大的计算能力来支撑AI训练与推理,还面临着算力成本高、资源管理复杂、弹性扩展难等挑战。
在此背景下,国内领先的数字化供应链服务商数商云与字节跳动旗下企业级技术品牌火山引擎达成深度战略合作,整合火山引擎强大的GPU算力资源与数商云深厚的行业Know-How,共同推出“AI算力服务”解决方案,以“资源全聚合、智能调度、一站式服务、全栈安全合规”为核心优势,为企业提供低成本、高弹性、安全可靠的算力支持,助力千行百业加速数智化升级。
一、合作背景:技术底座×产业深耕,破解算力行业痛点
1. 企业算力需求呈现三大特征
当前,企业算力需求呈现“场景多元、弹性多变、技术复杂”三大特征:
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AI训练/推理、高性能计算(HPC)等场景需要海量GPU算力,而日常业务仅需基础CPU资源;
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电商大促、营销活动等业务高峰期需快速扩容,低谷期则面临资源闲置浪费;
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不同行业对芯片类型(GPU/CPU/FPGA)、网络带宽、存储性能的要求差异极大,企业自采需投入高昂适配成本。
 
2. 市场算力资源分散,管理难度高
市面上算力资源分散于阿里云、腾讯云、华为云、火山引擎、AWS等数十家云厂商,企业需自行比价、对接、测试,且面临:
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跨平台管理难度高:不同云厂商的API、计费模式、网络架构差异大,企业运维成本高;
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突发需求响应慢:业务高峰期难以快速获取所需算力,影响业务连续性;
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数据安全难保障:敏感数据(如金融、医疗、政务)需严格合规,企业对算力平台的信任度要求极高。
 
3. 数商云×火山引擎:技术底座与产业需求的完美互补
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火山引擎:依托字节跳动全球领先的互联网技术实践,构建了覆盖全球的算力网络,并以46.4%的市场份额稳居中国公有云大模型服务市场第一(IDC数据)。其自研的“豆包大模型”及多模态数据湖解决方案,已在汽车、金融、政务等领域验证了高性能与低成本的平衡能力。
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数商云:作为深耕企业级服务十余年的数字化解决方案专家,基于对供应链、零售、制造等行业的深度理解,发现企业亟需一个“懂业务、懂技术、懂成本”的算力伙伴。
 
此次合作,正是“技术底座+产业需求”的完美结合:火山引擎提供底层算力资源与AI能力,数商云则通过行业经验与全链路服务,将算力转化为企业可感知、可落地的价值。
二、数商云×火山引擎AI算力服务:四大核心优势,重构企业算力竞争力
1. 资源全聚合:覆盖主流算力类型,一键触达全球优质供给
数商云深度对接火山引擎云、阿里云、腾讯云、华为云等公有云厂商,以及行业专属算力平台,整合通用计算、GPU加速、AI训练集群、边缘计算节点等多类型资源,覆盖从轻量级应用到超大规模计算的场景需求:
(1)算力类型丰富
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GPU高性能算力:适配深度学习、图像渲染、大模型训练(如NVIDIA A100/H100、AMD MI300);
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CPU通用算力:支撑常规业务系统(如Web服务、数据库);
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FPGA定制化算力:针对特定算法优化(如金融风控模型加速)。
 
(2)地域灵活部署
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提供“中心云+区域云+边缘节点”多级方案,企业可按业务分布(如总部核心系统、分支机构本地化处理)就近选择节点,降低延迟。
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案例:某AI科技公司通过数商云算力服务,快速调用火山引擎的千卡级GPU集群,将大模型训练效率提升40%,成本降低35%。
 
(3)技术兼容性强
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全面适配TensorFlow、PyTorch等主流框架及企业级软件,无需额外改造即可快速接入。
 
2. 智能调度:动态匹配需求,成本与效率双优化
依托数商云自研的智能算力调度引擎,系统实时监测企业业务负载变化,结合历史数据与市场价格波动,自动匹配最优算力组合:
(1)弹性扩缩容
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支持按秒/分钟级快速扩容(如AI训练期间调用高配GPU),任务完成后无缝切换至低成本通用算力,避免资源闲置。
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案例:某电商平台在“双11”期间动态扩容10倍GPU集群,零宕机完成流量洪峰应对,活动结束后无缝释放资源,成本降低40%。
 
(2)成本智能优化
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通过比价算法与闲时资源整合(如优先调用合作云商的折扣算力),部分场景可节省30%~50%算力支出。
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案例:某AI训练客户单次大模型训练成本从120万元降至78万元,降幅达35%。
 
(3)高可用保障
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采用多可用区冗余部署与故障自动迁移技术,SLA承诺≥99.9%,确保业务连续性。
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案例:某银行通过实时风控算力平台,将欺诈检测准确率提升25%,系统响应速度提高50%。
 
3. 一站式服务:从咨询到运维,全链路专业护航
区别于单纯的资源转售,数商云提供“需求诊断-方案定制-资源交付-运维优化”全生命周期服务:
(1)需求诊断
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专业团队深入企业业务场景(如制造业CAE仿真、零售业用户行为分析),精准评估算力类型、规模及周期需求。
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案例:为某制造业企业设计“中心HPC集群+边缘实时检测”混合架构,算力资源利用率从18%提升至65%,年节省服务器采购成本2000万元。
 
(2)方案定制
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设计“公有云弹性算力+私有化专属资源”“中心训练+边缘推理”等混合架构方案,兼顾性能与合规要求。
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案例:某跨国企业通过“国内生产数据本地处理+海外研发模型云端训练”布局,跨境数据传输延迟降低80%。
 
(3)无忧运维
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提供7×24小时技术支持,覆盖资源开通、配置调优、故障排查全流程。
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案例:某金融机构因算力调度失误导致业务中断的损失从超千万降至零,运维成本下降60%。
 
4. 安全合规:严守数据底线,护航关键业务
针对金融、医疗、政务等对数据安全敏感的行业,数商云构建了多层次防护体系:
(1)资源隔离
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支持VPC专有网络、物理机独占方案,确保企业间数据互不干扰。
 
(2)传输加密
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全链路TLS加密通信,关键数据支持本地加密存储(符合GDPR、等保2.0)。
 
(3)合规认证
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所有合作算力服务商均通过国家信息安全等级保护三级认证,满足金融、医疗等行业严苛要求。
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案例:某三甲医院采用数商云医疗大模型方案,患者病历数据不出院区,训练效率提升3倍,年节省人力成本120万元。
 
三、行业赋能:从AI训练到智能制造,算力驱动全场景升级
1. AI与智能制造
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为制造业企业提供HPC算力,加速产品研发仿真(如汽车碰撞测试、芯片设计)。
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案例:某汽车零部件制造商通过边缘节点将设备数据分析延迟从500毫秒降至50毫秒,故障预警准确率提升至92%。
 
2. 电商与零售
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支撑大促期间高并发订单处理与用户画像分析,保障系统稳定。
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案例:某千万级月活平台大促零中断,综合成本降低40%。
 
3. 金融科技
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为银行、保险机构提供低延迟算力,支持实时风控与高频交易。
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案例:某银行欺诈交易拦截率提升至99.9%,响应速度提高50%。
 
4. 科研与教育
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为高校实验室提供高性能计算资源,助力生物制药、材料科学研究。
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案例:某高校分子模拟效率提升15倍,新药研发成本降低62%。
 
四、未来展望:共筑算力生态,加速千行百业数智化
随着合作的深入,数商云与火山引擎将持续深化三大方向:
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技术协同:联合优化火山引擎“豆包大模型”在供应链预测、智能客服等场景的应用;
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生态扩展:依托火山引擎“万有计划”,三年内联合超千家生态伙伴,服务十万家企业客户;
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行业深耕:针对教育、能源、环保等新兴领域,定制专属算力解决方案。
 
结语:算力赋能未来,数商云与火山引擎引领数智化变革
在数字化转型进入“深水区”的今天,算力已不再是简单的资源供给,而是企业竞争力的核心组成部分。数商云与火山引擎的强强联合,不仅为企业提供了“好用、敢用、用得起”的AI算力服务,更通过“技术+产业”的深度融合,重新定义了算力价值的释放方式。
未来,随着更多企业接入这一生态,数智化的浪潮将加速席卷千行百业,而数商云与火山引擎,无疑是这场变革中最坚实的技术伙伴!
立即行动:企业可通过数商云官方热线或官网预约咨询,获取专属算力优化方案!
                        
                        
                                        
                        
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                            
                            
                            
                            
                                
                            
                                                        
            
                
                
                
        
                                
                                
                                
                
                                
                
                
                
            
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