OpenAI训练GPT4算力的落地利用率大概是35%。

这是业内普遍的水平，对于许多企业而言，精度提升算力利用率就像中彩票一样难得。盲盒

AI训练面临的难题能解是算效彩票，AI推理落地面临着精度盲盒问题。全局

AI想要在垂直场景落地，智算模型的落地精度要达到95%以上，但因为各种因素的效彩影响，实际落地时的票和精度就像是开盲盒一样。

“大模型发展落地过程中，面临的难题能解万卡时代的算效彩票，深入行业的全局精度盲盒，以及高效调用的服务瓶颈，愈发需要系统性AI计算方案提供全方位、全周期支持。”宁畅总裁秦晓宁在2024年度战略发布会上宣布了全局智算的战略及新品。

宁畅总裁秦晓宁

秦晓宁介绍，宁畅的全局智算具备六大全特性，涵盖软硬件全体系及全液冷产品，提供从咨询到运维的全流程服务，满足全行业用户大模型开发、适配、部署的全场景需求，并按用户发展阶段，定制专业且性价比高的AI计算方案。

如今的全局智算战略，离不开宁畅成立之初义无反顾地研发当时不火的AI服务器。

从买更多服务器的百模大战，到需要软硬一体方案的商业化落地

去年最疯狂的时候，国内每隔一天就会有一个AI大模型出现。

在这个百模大战的时期，大模型公司的第一要务是购买更多更快更强的算力，也就是买更多GPU服务器。

当服务器集群数量达到万卡甚至十万卡，算力的净增长和服务器数量的增加不再是线性关系，需要从软件、算法以及整体的优化解决低算力利用率的问题。

“2024年，大模型从参数的竞赛走向了商业化、产业化的落地阶段。”秦晓宁说，“这个阶段不仅要提供算力硬件，大需要在算力、算法、数据三个维度来提供更需要更强的支撑。”

大模型的落地需要考虑的因素更加复杂，包括安全性、部署速度，稳定性等。

安全性关乎所有AI落地的场景，因为数据涉及到内部信息、客户数据等，这些数据高度敏感，需要考虑数据的安全合规性，只有做好高质量数据的治理、清洗、标注等一些列工作，才能让大模型在具体场景中落地时不是开盲盒。

保证安全的前提下，部署时间也非常关键。调查数据显示，超过64%的企业部署AI应用的时间周期是90天甚至更长。想要加速AI的落地，需要解决训练和推理之间团硬件数据无缝实时对接的问题，还需解决部署阶段的冗余等问题。

实际应用的阶段，稳定性非常关键，这要求有一个稳定的运行环境，同时对健康能耗状态全面的监管。

显然，应对大模型对算力的需求既不是简单的硬件堆叠，也不是单纯的硬件能力就能解决，需要的是软硬件的全栈能力。

所以宁畅推出全局智算战略。

“原来我们更多的精力是放在基础硬件架构上，是在某一个点上加深专业度，现在我们下定决心，要把所有东西整合在一起，这对宁畅的要求更高。”秦晓宁说，“但是我们可能给客户、最终行业带来的改变更大。”

全局智计算如何提升AI的算效和精度？

宁畅最新推出的全局智算战略，包含了六个层面。

最底层的硬件资源层，有通用的服务器、GPU、整机柜、存储、网络多种形态的产品。

“硬件层上面的集群设计层，不是将海量硬件简单连接堆叠就能服务客户的场景。宁畅会分析整个业务运行的特征和系统的量化需求，提供从微架构、网络、存储、AI模型特征等一系列的方案化的设计。”秦晓宁介绍。

再上一层是算子优化层，宁畅提供了AI算子自由化能力，目的是为了减少模型执行时间，降低资源消耗。

算子优化层之上是AI中台层，全面支持NVIDIA AI Enterprise（NVAIE），也有宁畅自己的中台NAIOM，可以提供基于AI算力系统深度整合的工作栈。

在AI中台层之上就是业务层和场景层。

宁畅CTO赵雷介绍，“我们的全局智算，包含的是硬实力（硬件）、软动力（软件）、服务力（服务）三部分，剩下的三部分是通过这三个能力实现。”

硬件一直以来都是宁畅擅长并且专业的部分，也是全局智算的硬实力，具体体现在可实现多种交付形态灵活组合。

其中，宁畅B8000液冷整机柜服务器作为AI算力栈最具亮点的交付形态，采用电、液、网三路全盲插设计，部署周期相较传统方式提升30倍。

在全局智算的软件层面，基于系统工程及算法模型，以AI算子全栈优化能力，为AI业务提供并行加速、性能分析、模型开发优化等服务支持，构建出从算力资源定制，到模型适配优化，再到高效部署落地的大模型算力服务闭环，帮助用户极速推进AI应用开发及管理。

“与以往不同，我们为什么要做软件？”赵雷分享，“我们需要计算能力分析，找到算力的缺口；也需要找到网络拥堵的地方升级网络；还需要根据AI应用，让机器的负载时最好的选择。这些都需要软件才能进一步提升AI的运算能力和产品使用率。”