AI的迅猛发展催生智能算力需求，智算中心基础设施及软硬件国产化需求也随之增长。有数据显示，2023年我国信创产业规模已达到20961.9亿元，2027年有望达到37011.3亿元。
在芯片层面，国产GPU厂商有20多家，这些厂商推出了不同代际、不同用途的AI芯片产品，软硬件之间不适配、不兼容问题有待优化；模型层“百模大战”不可开交，基础模型厂商在预训练模型和推理模型上持续发力，中间工具层和AI应用层玩家层出不穷；数据层也面临着中文开源数据的数据量不足的问题，且公共数据要素和行业数据要素分散在数据烟囱中，制约着AI大模型的发展。整个信创产业在某种程度上仍被服务器芯片、基础设施国产化和IT生态构建等问题“卡脖子”。北电数智认为：“做好人工智能的基础设施建设，不仅要完成算力层的建设，还需要在算法、数据服务上做布局。”
北京电子数智科技有限责任公司（以下简称“北电数智”），是北京电控旗下一家专注于原创性、颠覆性、引领性科技创新的人工智能科技企业。企业自2023年8月1日成立伊始，便以全栈AI能力布局算力、模型与数据领域，现有五大产品矩阵，包括推动国产芯片从可用到好用的“前进?AI异构计算平台”，提供模型适配与算力加速的高质量AI工具链“宝塔模型适配平台”，推动数据安全共享、可信流通的“红湖·可信数据空间”，服务国计民生的垂类模型矩阵，以及包含智算中心建设与运营、加速人工智能落地的AI工厂“星火?智算”。不仅如此，北电数智还持续承接北京市重点项目，如北京数字经济算力中心、先进计算迭代验证平台等，并入选北京市集成电路产业重点支持企业、工信部重点支持企业；先进计算迭代验证平台也经过批复列入北京60个核心重点项目。
多种国产算力混元，探索高效灵活且更具性价比的解决方案
近年来，虽然国产高性能GPU芯片发展迅速，多家公司的GPU产品已问世并落地，但产品在整体性能与国际芯片产品相比仍有明显差距，单一国产企业难以与国际企业长年积累的品牌效应和技术研发实力抗衡，智算集群建设势在必行。智算集群的算力并非单纯GPU算力整合，而是集成不同功能、特点的芯片进行统一调度，整合不同芯片的性能，探索更高效、灵活、且性价比更高的解决方案。北电数智前进·AI异构计算平台可将不同功能、特点的芯片进行集成并统一调度，再根据不同国产算力的产品性能，将计算任务分布到不同的GPU上，让特长芯片发挥细分性能优势，提升模型训练的整体效率。
在前进·AI异构计算平台的支持下，用户无需了解底层硬件细节，只需关注自己需要完成的任务；且算力收费以吞吐量计费，信创客户也可以享受到底层无感、价格优惠的国产算力。
以AI工具链打破“烟囱难题”，自由切换不同模型
从等级来看，模型分为通用基础模型、行业基础模型和场景模型，且不同等级的模型各有所长。目前，企业更加注重多样化选择，模型需要快速切换并根据需要部署到不同的应用程序中。这决定了具备高灵活性、能适配不同模型的AI产品，将影响并引领人工智能技术、产品和生态的新走向。 北电数智宝塔·模型适配平台能向上适配各类软件，兼容各大主流开发框架，降低企业和开发者使用门槛。得益于宝塔·模型适配平台，开发者既可以选择主流的基础大模型，也可以采用开源模型，从而打破算法层面的“烟囱难题”。
构建互联互通信息场域，让数据要素充分流通共享
现如今，我国正面临着高质量数据集获得难的挑战。相较于美国，我国的数据开源和市场流通较差，数据要素的挖掘和治理能力落后，优质的中文数据集依然稀缺，大量非结构化数据无法被算法模型训练所使用。为此，北电数智运用隐私计算、模型分层计算、数字沙箱、区块链存证等前沿技术和多层次解决方案，搭建了“红湖·可信数据空间”。红湖·可信数据空间能够实现数据要素的可信、可控、可用、可审计，有效应对数据安全与隐私保护、数据开放受限等合规性风险和技术挑战，实现对数据要素的可信开发利用。
针对当前算力、算法、数据三个层面的“烟囱难题”，北电数智均提出了行之有效的解决方案，这背后是前瞻性的战略眼光与深厚的技术积累。作为推动我国AI产业高质量发展的重要力量，未来北电数智也将继续秉承“建设数字中国”的使命，致力于以面向未来的AI计算基础设施和AI生产力引擎，推动下一代工业革命在中国加速到来，打造国企新质生产力典范。
