在大模型热潮席卷全球的今天，企业搞ai最头疼的两件事：一是算力不够用，训练一个模型要等几周甚至几个月，推理时响应慢得让人着急；二是成本高得吓人，一张高端gpu几十万，电费、运维费更是无底洞，很多企业明明想拥抱ai，却被“算力大山”挡在门外。
而第四范式推出的“软件定义ai算力”解决方案——sageone软硬一体机搭配先知aios操作系统，正好戳中了这个痛点。这套“软硬一体”的组合，通过智能调度、资源池化、算力复用三大核心技术，直接宣称能降低企业90的ai总拥有成本（t）。不管是大模型训练、推理部署，还是行业ai应用落地，它都能提供高效算力支持，还能完美适配国产gpu和各种异构硬件环境，让企业不用再为算力和成本发愁。
一、先搞懂核心：软件定义ai算力到底是什么？
可能有人会问，“软件定义ai算力”听着挺玄乎，到底是啥意思？其实用大白话讲，就是用软件来“管”硬件算力，让原本零散、浪费的计算资源变得聪明、高效，彻底摆脱“硬件绑定软件”的传统模式。
（一）传统ai算力的三大痛点，企业苦不堪言
在软件定义算力出现之前，企业用ai算力基本是“盲人摸象”，麻烦一大堆：
- 资源浪费严重：传统模式是“固定分配”，比如训练一个模型就独占一张gpu，任务结束后gpu就闲置着，很多企业的gpu利用率连30都不到，相当于花几十万买的设备，大部分时间在“躺平”；
- 成本居高不下：算力成本不只是硬件钱，还包括电费、运维费、空间占用费等总拥有成本（t）。一张高端gpu每年电费就好几万，再加上专人维护，中小企根本扛不住；
- 适配性极差：市场上的gpu品牌五花八门，有国产的寒武纪、海光，也有国外的英伟达，不同硬件架构不一样，企业换个gpu就得重新调试软件，兼容性问题让技术人员头疼不已 。
（二）软件定义算力：给算力装个“智能大脑”
软件定义ai算力，就是通过一套强大的操作系统（比如第四范式的先知aios），把所有硬件资源（cpu、gpu、内存等）整合起来，像管理“水电煤”一样按需分配。就像外卖平台调度骑手一样，系统实时监控所有算力资源的使用情况，哪个任务需要多少算力，就精准分配多少，任务结束后立刻回收，不让资源闲置。
举个简单的例子：某企业上午用10张gpu训练大模型，下午训练任务结束，系统就把这10张gpu的算力分配给实时推理任务；晚上推理请求少了，又把多余算力分给数据预处理任务。利用率能从30提升到85以上，成本自然就降下来了。
而第四范式的方案更绝，它不只是软件层面的优化，还搭配了sageone软硬一体机，实现“硬件定制+软件优化”的深度协同。硬件是为ai任务量身定做的，软件又能精准调度硬件资源，两者配合起来，算力效率直接拉满。
二、核心组合：sageone一体机+先知aios，1+1＞2的算力神器
第四范式的软件定义ai算力，核心是“sageone硬件底座+先知aios软件大脑”的组合。一个负责提供强大的硬件基础，一个负责智能调度和优化，两者协同工作，才能实现“降本90”的惊人效果。
（一）sageone一体机：为ai而生的“专属硬件”
sageone不是普通的服务器，而是第四范式专为ai任务设计的软硬一体化设备，就像为跑步运动员定制的专业跑鞋，每一个部件都为提升算力效率服务：
- 硬件配置量身定制：内置第四范式自研的硬件加速卡4paradig atx800，算力达到15tflops，还搭配了高速缓存和专用存储，专门优化ai训练和推理的计算、存储、网络性能 ；
- 三大核心引擎加持：集成了ai训练引擎、推理引擎和特征存储引擎，针对高维数据处理、实时推理等ai核心需求做了深度优化。比如训练引擎用了自研的分布式框架gdbt，在高维稀疏场景下，训练速度比普通gpu快5倍以上 ；
- 全场景覆盖：推出了advanced、standard、workstation三大系列7款产品，不管是大企业的千亿参数大模型训练，还是中小企业的小规模ai部署，都能找到合适的型号 。
更重要的是，sageone还支持国产化适配，内置国产cpu、bios、网卡等组件，完全能满足企业的国产化替代需求，不用再担心“卡脖子”问题 。
（二）先知aios：算力的“智能调度大脑”
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如果说sageone是强大的“肌肉”，那先知aios就是聪明的“大脑”。这款企业级ai操作系统，能把硬件资源的潜力发挥到极致，核心能力有三大块：
- 资源池化管理：把所有硬件资源整合进一个“算力资源池”，不管是cpu还是gpu，不管是国产还是进口，都能统一管理。就像一个巨大的“算力水库”，所有任务都从水库里取水，不用单独挖井；
- 智能调度算法：系统能根据任务类型自动匹配最优算力组合。比如大模型训练需要大量并行计算，就调度多gpu协同工作；实时推理需要低延迟，就分配高优先级算力，确保响应速度。还能通过容器冻结、迁移技术，让任务在不同硬件间无缝切换，避免任务中断 ；
- 低门槛操作：不用专业的运维人员，普通技术人员通过可视化界面就能操作，一键完成算力分配、任务部署、性能监控。还支持sdk集成，能轻松对接企业现有ai应用，不用大规模改造系统 。
sageone一体机的硬件参数是先知aios提前优化好的，比如硬件加速卡的计算逻辑、存储的读写速度，都和软件的调度算法精准匹配。比如aios知道sageone的gpu支持1粒度的算力切分，就会把小任务拆分成细粒度，充分利用每一份算力；而普通硬件没有这些优化，软件调度再智能也没用。
（一）智能调度：让算力“跑起来”，不浪费一分一毫
智能调度是核心中的核心，相当于给每一份算力都配上了“导航系统”，确保资源精准匹配需求：
- 动态分配资源：系统实时监控任务进度和资源使用情况，比如训练任务到了后期，需要的算力减少，系统就自动把多余算力分给其他任务；如果某任务突然需要更多算力，也能快速扩容，不用人工干预；
- 任务优先级排序：把任务分成核心任务和非核心任务，核心任务（比如大模型训练、实时风控推理）优先分配算力，非核心任务（比如数据预处理）在空闲时占用算力，既不影响核心业务，又不浪费资源；
- 跨地域调度：如果企业有多个数据中心，系统还能跨地域调度算力，比如北京的数据中心算力紧张，就把任务分配到上海的空闲算力，实现全局资源优化。
某金融企业用了这套调度系统后，大模型训练周期从2个月缩短到2周，原因就是系统能动态调度100张gpu并行计算，还能在非高峰时段利用闲置算力做模型调优，效率提升了10倍。
（二）资源池化：把分散算力“聚起来”，形成合力
资源池化就像把零散的“小溪”汇集成“大河”，解决了传统算力分散、利用率低的问题：
- 硬件统一抽象：不管是国产的寒武纪、海光dcu，还是国外的nvidia gpu，aios都能把它们抽象成统一的“逻辑资源”，不用管底层硬件差异，任务能在不同硬件间无缝切换 ；
- 精细切分算力：支持算力和显存的超分复用，算力切分能精细到1，显存切分以兆（）为单位。小任务只需要20的gpu算力，系统就只分配20，剩下的80留给其他任务，实现“一张gpu当五张用”；
- 多租户隔离：多个部门、多个用户可以共享同一个资源池，系统会通过自定义隔离策略，确保不同任务之间互不干扰。比如市场部和技术部同时用算力，系统会给各自分配独立的资源配额，不会出现“一个部门占满所有算力”的情况。
以前企业为每个部门单独采购gpu，10个部门需要10张gpu；现在用资源池化，3张gpu就能满足所有部门的需求，硬件成本直接降低70。
（三）算力复用：让每一份算力“忙起来”，物尽其用
算力复用是在资源池化的基础上，进一步提升资源利用率，核心是“一鱼多吃”：
- 任务错峰复用：利用不同任务的时间差，让同一批算力服务多个任务。比如白天是推理高峰，用算力处理用户请求；晚上是训练低谷，用同一批算力训练模型；
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- 多任务并行复用：通过技术手段，让一张gpu同时处理多个轻量级任务。比如推理任务对算力要求不高，系统就把多个推理任务打包到一张gpu上运行，吞吐量提升3倍以上；
- 数据缓存复用：把常用的训练数据、模型参数缓存到高速内存中，多个任务可以共享缓存，不用重复读取数据，既节省存储资源，又提升任务速度。
某电商平台用了算力复用技术后，推理服务器的数量从20台减少到5台，每年节省硬件和电费支出超千万元，而系统响应速度反而提升了20。
这三大技术叠加起来，企业的ai总拥有成本（t）自然大幅降低：硬件采购成本减少70，电费减少50，运维成本减少80，综合下来降低90完全不是空谈。
四、核心优势：不止降本，更能提升效率、适配万物
第四范式的软件定义ai算力，不只是“省钱神器”，还能解决企业ai落地的一系列难题，核心优势体现在三个方面：
（一）高效算力供给：支撑大模型训练/推理全流程
不管是千亿参数的大模型训练，还是高并发的实时推理，这套方案都能轻松应对：
- 训练效率暴涨：sageone的ai训练引擎支持千卡级别分布式调度，搭配自研的swift网络通信协议，比谷歌grpc提速3-10倍，大模型训练周期从数月缩短至数周。比如训练一个千亿参数的行业大模型，传统方案需要3个月，用sageone+aios只需要2周 ；
- 推理响应极速：ai推理引擎支持万亿维模型实时推理，能处理百万级并发请求，999的请求都能毫秒级响应。某银行用它做反欺诈检测，单笔交易预测时间从200毫秒降至10毫秒，误报率还降低了40 ；
- 全流程支持：从数据预处理、模型训练、调优，到推理部署、监控运维，提供端到端的算力支持，企业不用再对接多个服务商，一站式搞定ai全流程。
（二）极致适配性：国产gpu、异构硬件全兼容
现在很多企业都在推进国产化替代，但国产gpu品牌多、架构杂，适配起来特别麻烦。而第四范式的方案完美解决了这个问题：
- 全面适配国产gpu：已经兼容寒武纪、海光、昇腾等主流国产加速器，不管企业用哪种国产gpu，都能直接接入系统，不用修改代码 ；
- 支持异构硬件混合部署：可以同时管理国产gpu、国外gpu、cpu等不同类型的硬件，系统自动根据任务类型分配最优硬件。比如复杂训练任务用算力强的gpu，简单数据处理任务用cpu，实现“物尽其用” ；
- 适配简单灵活：通过统一的硬件抽象层，企业换硬件就像换手机卡一样简单，插上就能用，不用组建专门的适配团队。
某制造企业原本用国外gpu，后来换成国产海光dcu，只用了1天就完成了适配，系统稳定性和之前完全一致，还节省了50的硬件成本 。
（三）低门槛落地：中小企业也能轻松用ai
很多ai算力方案对技术要求高，中小企业根本玩不转，但第四范式的方案做到了“低门槛、易操作”：
- 低代码操作：可视化界面让非专业人员也能上手，一键完成算力分配、任务部署，不用懂复杂的调度算法；
- 轻量化部署：通过知识蒸馏技术，把复杂模型压缩90，普通服务器也能部署，中小企业不用买昂贵的高端硬件；
- 弹性伸缩：企业可以根据业务增长逐步扩容，不用一开始就投入巨资采购大量硬件。比如初创企业先买1台sageone一体机，业务壮大后再增加设备，资源能随业务同步增长。
五、行业落地：千行百业的“算力救星”
这套软件定义ai算力方案，已经在金融、工业、医疗、零售等多个行业落地，帮企业解决了实际问题：
（一）金融行业：精准风控，降本增效
金融行业对ai算力的需求又高又特殊，既要处理海量交易数据做风控，又要满足监管要求，成本压力巨大。某国有银行用了第四范式的方案后：
- 模型训练周期从15天缩短至2天，新风控策略上线速度提升8倍，成功拦截新型欺诈交易，年减少损失超2亿元；
- 兼容国产gpu和隐私计算技术，满足监管对数据安全和国产化的要求。
（二）工业行业：预测性维护，减少停机损失
工业企业的设备预测性维护需要处理大量传感器数据，训练模型需要强大算力，而缺陷样本少又导致算力利用率低。某汽车零部件厂商的应用效果：
- 用sageone一体机训练设备故障预测模型，算力复用率达到80，每年节省电费和运维费300万元；
- 模型推理响应时间从500毫秒降至50毫秒，设备故障预警准确率达92，停机时间减少70，年增加产值超千万元；
- 适配国产寒武纪gpu，实现了核心设备的国产化替代。
（三）医疗行业：辅助诊断，加速研发
医疗ai需要处理海量影像数据，训练模型算力需求大，而医院的预算有限。某三甲医院的应用案例：
- 推理阶段通过算力复用，支持多个科室同时使用，设备采购成本减少60；
- 数据缓存复用技术让影像读取速度提升5倍，医生诊断效率提高30。
从金融到工业，从医疗到零售，第四范式的软件定义ai算力方案，正在帮不同行业的企业摆脱算力困境，用更低的成本实现更快的ai落地。
六、未来展望：算力普惠，让ai走进更多企业
随着大模型和ai技术的普及，企业对算力的需求会越来越大，而“降本增效、灵活适配”会成为核心诉求。第四范式的软件定义ai算力，未来还会向两个方向升级：
一是更智能的调度：引入强化学习算法，让aios能自主学习企业的业务模式，提前预判算力需求，主动调度资源，比如预判到电商大促前推理请求会暴涨，提前扩容算力，避免系统卡顿；
二是更广泛的适配：兼容更多国产硬件和新型计算架构，比如量子计算、边缘计算设备，让企业有更多选择；
三是更普惠的价格：通过技术迭代降低硬件制造成本，推出更多针对中小企业的轻量化版本，让初创企业也能用上高性能ai算力。