文 | 智能相对论
作者 | 陈泊丞
尽管DeepSeek是以低成本、高效能的特性而走红，但是其在应用落地中并未抑制算力需求，反而因更多用户和场景的加入，推动了算力需求的指数级增长，让算力的价值在产业链中不断突显。
虽说如此，事实上算力资源的“纸上谈兵”现象却是普遍存在——大量智能算力因技术适配难、场景落地慢、生态协同弱而无法转化为生产力，实际利用率并不高，从而导致企业大模型开发周期长、故障定位难、迁移成本高等问题成为行业发展的核心瓶颈。
如果无法解决好算力供给与服务问题，那么再强大的大模型在当前的技术语境下也“无用武之地”——这是当前算力矛盾的本质。而在这个关键节点上，2025华为合作伙伴大会召开，昆仑技术试图以成熟的商业体系来打造更系统的算力解决方案，进而在当前的AI浪潮里掀起一场意义非凡的产业革命。
这或许将是国产算力从“纸面算力”向“生产力转化”跨越的“惊险一跃”。
国产算力“惊险一跃”的首要问题：向哪跳？如何跳？
“惊险一跃”的概念出自马克思在《政治经济学批判》和《资本论·政治经济学批判》对商品向货币转化的形象比喻，其核心在于强调产品的商业化价值。而算力的商业化价值释放，则是由大模型的应用实践所展现的。
也就是说，算力驱动大模型应用落地，服务好企业的业务场景，由此完成产业闭环，从而实现从“纸面算力”到“生产力转化”的目标。在这个过程中，算力的“惊险一跃”首要就是聚焦大模型的应用实践，做好两大层面的工作。
先是“深蹲”，以系统的算力底座解决大模型本身的部署与迁移问题，进而才能让更多的企业更好地用上大模型。
比如，北京移动的大模型应用拓展项目基于国产化服务器开展部署工作，计划在一周内完成llama2-13b、llama3-8b、Qwen1.5-7b、Qwen7b四大模型迁移部署。但是，在实际迁移过程中，由于国产化服务器的异构硬件架构、定制化操作系统与原有技术栈存在深度差异，期间甚至还遭遇了算子缺失、权重转移失败、依赖库兼容异常等十余个阻塞性问题，模型迁移工作并没有预想那么简单，面临严峻挑战。
为此北京移动引入昆仑技术团队进行联合调优，对离线部署流程的优化、采用容器化部署等手段，最终在限定时间内完成一系列模型的国产化迁移部署。经调优后的系统不仅支持高复杂度的大模型分布式训练，还能满足日均百万级的实时推理请求，成功达到北京移动对算力资源利用率、服务响应延迟等严苛运行指标的要求。
再是“起跳”，进一步解决好大模型在实际应用场景里的落地问题，从而让企业实现从“用上”到“用好”大模型的目标，真正实现数智化转型。
不同的行业面临着不同的痛点，国产算力的“起跳”需要精准落到行业的场景需求上。例如，在昆仑技术携手兴业银行共同打造的金融垂域大模型一体化解决方案上，双方就有针对性地对金融领域的反洗钱可疑分析场景作了研究，通过训练反洗钱可疑案宗智能生成模型，分析反洗钱可疑主体信息、客户行为和交易特征，并智能生成可疑交易报告，从而更好地识别潜在风险点。
在这个过程中，因为存在大量的专业的案宗数据需要识别和分析，所以高性能的计算能力是必要的，“对症下药”的大模型专用训练也同样不可或缺，两者共同结合最终成就企业“用好”大模型的愿景。
由此，算力的“生产力转化”在于驱动大模型应用实践，完成价值释放。在这个过程中，“惊险一跃”的本质即可理解为从技术可用性到商业可行性的系统性跨越。昆仑技术通过“深蹲”来帮助企业用上大模型，再通过“起跳”来让企业用好大模型，双重动作之下完成国产算力的产业闭环，从而促使企业的数智化转型趋于成熟发展。
昆仑技术的“生产力转化”范式：“技术+生态”双腿发力
当国产算力完成先“深蹲”后“起跳”的“惊险一跃”，大模型应用实践的算力闭环得以成型。而这样的一个连续性动作并不简单，“生产力转化”的实现更离不开算力服务商的多重发力。昆仑技术通过技术攻坚与生态聚合的“双腿发力”，正在成为这一范式跃迁的典型代表。
一、左腿发力：根技术攻坚。昆仑技术设立9大根技术实验室，始终坚持深耕根技术创新，以技术创新来强化算力服务的品牌优势。因此，在基础领域，昆仑技术具备较强的自主可控优势。
比如，其自研SSD硬盘，具备领先业界的读写性能，可实现平均无故障时间长达250万小时，从而保障客户业务连续不中断。还有自研电源，功率密度比业界平均水平高15%，具备动态散热调速功能，能在稳定状态下找到整机的最低功耗点等等，这些自研成果综合起来成为昆仑技术打造系统性算力底座的一大支撑。
二、右腿发力：强生态协同。昆仑技术打造了完善的生态体系，覆盖售前售后服务、供应链、产业协同等模块，从而为行业企业提供全面且高质的算力解决方案，助力大模型应用实践。
一方面，作为“华为昇腾万里伙伴计划-战略级整机硬件伙伴”和“华为鲲鹏展翅伙伴计划-领先级整机硬件伙伴”，昆仑技术深度融入昇腾万里与鲲鹏展翅计划，共享华为20多年技术积累，从而全面夯实自己的生态能力与资源。
在这个基础上，昆仑技术搭建了独具优势的生态服务体系，比如依托300+服务专家、2000+ASP认证服务工程师、3000+CSP认证服务工程师所打造的强大售后服务体系，以及以客户为中心的ITR（Issue to Resolution从问题到解决）流程，保证快速响应客户需求。
另一方面，携手生态伙伴共同发力，昆仑技术打造了诸多专业的行业解决方案，比如面向数字金融领域的昆仑技术和天玑数据库云联合解决方案、昆仑技术和爱数备份一体机联合解决方案、昆仑技术和智谱AI代码生成一体机联合解决方案等等。这些都是强生态协同的成果展现。
从结果反馈来看，昆仑技术的“双腿发力”促使原本孤立或者说“强工具属性”的算力基础设施升维，成为与大模型深度耦合、强产业协同的数智化创新底座。与此同时，更多的企业基于这一底座快速完成大模型的部署与应用，在充分释放算力价值的同时也促使自身的业务加速数智化转型，成功实现算力与业务的双重“生产力转化”。
至此，算力就不再是“纸上谈兵”的概念，而是真实落地的“生产力”。在以DeepSeek为代表的国产大模型爆发之际，这样的“生产力转化”尤为关键。目前，DeepSeek打破了“算力规模决定性能”的固有认知，在新的趋势下，算力若能进一步提高利用率，强化与产业的协同，并降低应用门槛，便能以更高效、更全面的解决方案推动企业数智化转型。
当算力突破应用瓶颈、深度融入千行百业时，这场以“生产力转化”为导向的产业革命又将进一步改写企业的数智化转型进程。
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