当AI模型参数从千亿迈向万亿，算力基础设施正经历一场深刻的变革。它不再是简单的“硬件堆砌”，而是成为了决定AI创新效率与成本的关键“动力引擎”。在这场变革中，如何解决GPU短缺、能效瓶颈和调度复杂性，成为所有玩家必须直面的挑战。

　　神州鲲泰副总裁、研发中心总经理周川

　　作为神州数码旗下自有品牌AI基础设施核心，神州鲲泰正试图给出自己的答案。近日，我们有幸采访了神州鲲泰副总裁、研发中心总经理周川，深入探讨了在AI Infra.变革浪潮下，算力基础设施的演进路径、国产芯片的机遇与挑战，以及如何通过技术创新实现算力的高效、绿色与普惠。

　　从“单一GPU”到“多元异构”：国产算力的破局之路

　　过去，千亿参数模型的训练几乎等同于“堆GPU”。但在全球GPU供应紧张和算力需求激增的背景下，这一模式正面临巨大挑战。

　　周川坦言，从单芯片算力来看，国产芯片与国际领先水平确实存在差距。然而，这并不意味着国产算力无法支撑起大模型的训练。“我们通过架构创新，特别是采用Scale-up总线互联技术，将多个小算力芯片组合成一个超级算力产品（超节点）。”周川强调，这种“以多胜少”的路径，使得整个计算集群在性能上可以与国外方案媲美，甚至在规模上还能实现超越。

　　这揭示了一个重要趋势：未来的算力竞争，不再是单芯片的“军备竞赛”，而是系统级架构的“组合创新”。神州鲲泰基于鲲鹏底座，正积极构建多元异构的计算体系。面对客户多样化的选择，如昇腾、寒武纪等，神州鲲泰的角色并非简单地提供硬件，而是通过技术手段，帮助客户解决异构算力带来的管理难题，将不同厂商的算力资源整合成高效、可用的“算力池”。

　　算力即服务：打破调度瓶颈，走向“智算架构”新时代

　　有了多元的算力硬件，如何将它们高效地调度起来，是另一个核心命题。尤其在混合云、多云环境下，面对训练任务的长周期和推理任务的低延迟要求，传统的调度系统已力不从心。

　　对此，神州鲲泰提出了“新智算架构”的解决思路。周川介绍，基于神州数码的平台资源，他们已打造了“异构智算调度运营平台（HISO）”和“异构智算加速平台（HICA）” 两大关键平台。

　　HISO 聚焦于“算力池化”，它像一位“资源管家”，将跨数据中心的异构GPU资源进行虚拟化、池化，实现统一调度，让用户像用电一样使用算力。

　　HICA 则像一个“翻译官”，屏蔽了底层不同算力卡的生态差异，对集群内的计算任务进行加速和优化，确保无论是大模型训练还是实时推理，都能获得最优的性能保障。

　　这种“双平台”的策略，实质上是在构建一个从宏观调度到微观加速的完整闭环。周川进一步解释，通过这样的架构，神州鲲泰能帮助客户构建出“高通量、高并行、高效率、低能耗”的智算中心，实现“快部署、低投入”地突破算力瓶颈。而这正是“算力即服务”理念的落地实践，将复杂的底层技术封装成简洁的、可被上层应用直接调用的服务。

　　绿色算力的实践：从PUE到“单位能耗任务量”的价值跃迁

　　AI数据中心的能耗问题，已成为社会关注的焦点。在“双碳”目标下，如何让算力走向“绿色”，不仅是社会责任，更是长期竞争力的体现。

　　周川认为，能效优化是一个系统工程，需要从电源、散热等多个维度同时发力。神州鲲泰的实践也印证了这一点：通过提升电源转换效率、采用高压电源技术来减少传输损耗，更重要的是，积极拥抱液冷技术。

　　在为中国移动打造的绿色智算方案中，神州鲲泰的KunTai Pod2000系列液冷整机柜产品表现亮眼。通过一体化冷板、智能流量调节等技术，成功将PUE（电源使用效率）降至1.15，实现节点能耗降低30%。周川现场算了一笔账：“相当于每个100P智算单元，每年可以节省约736万度电。”这不仅仅是技术指标，更是实实在在的经济效益。

　　更为前瞻的是，周川提出，算力效能的评估标准应从传统的FLOPS（每秒浮点运算次数）转向“单位能耗下的AI任务完成量”。他指出：“算力背后是能源，卖算力本身就是卖能源。每个Token产生的价值，都直接与能耗成本挂钩。”这意味着未来的AI应用不仅比拼速度，更比拼“能效比”，推动整个产业从单纯追求算力规模，转向追求算力效率与价值产出的精细化运营。

　　生态共建：软硬一体与场景落地的双向奔赴

　　算力最终是为应用服务的。如何降低部署复杂度，让AI应用真正在硬件上发挥出应有性能？

　　神州鲲泰的策略是“开放与合作”。周川明确表示，神州鲲泰更愿意与AI应用软件开发商（ISV）合作，共同推出针对特定场景的软硬一体机或解决方案。他解释道：“AI应用没有通用的操作系统层，必须与特定的AI算力产品做深度融合和调优。这种深度融合，正是智算一体机及解决方案的价值所在。”

　　这体现了神州鲲泰清晰的自我定位：专注做好基础算力底座，同时通过开放生态，与ISV伙伴共同完成“最后一公里”的优化，让算力真正落到实际的应用场景中，让AI实现价值创造。为此，神州鲲泰在2025年正式建立了“KunTai OpenLab”，以“技术赋能+联合创新+生态扩展”的模式，为近300家伙伴提供从硬件底座到平台服务的全链路技术支持。这种构建生态、赋能伙伴的做法，无疑将加速AI在千行万业的深度落地。

　　写在最后

　　在与周川总的交流中，我深刻感受到，神州鲲泰所扮演的角色已不再是单纯的硬件供应商，而是正在转型为智算基础设施的“解决方案架构师”。面对国产算力的挑战，他们没有选择“硬碰硬”的单点突破，而是通过系统级架构创新（如超节点）、平台级软件调度（如HISO/HICA）以及精细化能效管理（如液冷方案），构建了一套具有竞争力的智算“组合拳”。

　　同时，神州鲲泰对自身边界有着清醒的认知，在“软硬一体”的趋势中，选择与ISV伙伴深度合作，专注于硬件底层的优化，这不仅是一种务实的策略，更是构建开放、可持续生态的智慧之举。

　　当然，国产算力的道路依然漫长，生态兼容性、软件栈的成熟度仍是需要持续攻克的难题。但神州鲲泰的实践表明，通过技术创新与生态共建，我们完全有能力在AI算力基础设施这场深刻的变革中，走出一条属于自己的、高效且可持续的发展之路。这不仅是神州鲲泰的机会，也是整个中国AI产业的机会。