【中國(guó)】基于DeepX系列算力平臺(tái)的硬件實(shí)力、兼容特性與行業(yè)落地實(shí)踐，東方超算構(gòu)建的并非單一產(chǎn)品矩陣，而是一套“硬件承載-技術(shù)銜接-應(yīng)用流轉(zhuǎn)-價(jià)值閉環(huán)”的完整AI生態(tài)系統(tǒng)。該生態(tài)以真實(shí)落地?cái)?shù)據(jù)為根基，聚焦“降低門檻、提升效率、沉淀價(jià)值”三大核心，形成覆蓋用戶、企業(yè)、行業(yè)的多層級(jí)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)AI算力從“工具”升級(jí)為“生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施”。
一、生態(tài)核心架構(gòu)：三位一體的閉環(huán)體系
DeepX生態(tài)的核心，是由“硬件底座、兼容中樞、應(yīng)用生態(tài)”構(gòu)成的三位一體架構(gòu)，三者相互支撐、協(xié)同聯(lián)動(dòng)，共同定義生態(tài)的運(yùn)行邏輯。
1.硬件底座：生態(tài)的“算力入口”與“物理載體”
硬件是生態(tài)的根基，DeepX系列以“全場(chǎng)景適配”特性，成為生態(tài)觸達(dá)各行業(yè)的核心入口。
分層覆蓋需求：從入門級(jí)G20（798TOPS）到旗艦級(jí)G20ProMax（1824TOPS），滿足中小企業(yè)輕量化需求與大型企業(yè)高性能需求，覆蓋不同規(guī)模企業(yè)的算力門檻。
場(chǎng)景突破限制：1.68kg輕量化設(shè)計(jì)、2.7L緊湊體積與300W低功耗，打破AI算力對(duì)固定機(jī)房的依賴，使其能深入工地、會(huì)診室、交易室等場(chǎng)景，為應(yīng)用落地提供“移動(dòng)算力節(jié)點(diǎn)”。
性能保障體驗(yàn)：搭載RTXPRO系列專業(yè)顯卡（最高24GB顯存）、最高192GB內(nèi)存，支撐LLaMA13B（779tokens/s）、StableDiffusionXL（28img/min）等模型高效運(yùn)行，為應(yīng)用生態(tài)提供性能底氣。
2.兼容中樞：生態(tài)的“連接紐帶”與“協(xié)作基礎(chǔ)”
基于Intelx86架構(gòu)的全兼容特性，是生態(tài)打破技術(shù)壁壘、實(shí)現(xiàn)多方協(xié)作的核心。它解決了“生態(tài)參與門檻高”的關(guān)鍵痛點(diǎn)，讓不同角色能無縫融入。
對(duì)企業(yè)：零成本集成：100%兼容現(xiàn)有IT系統(tǒng)、Docker鏡像與ONNXRuntime模型，企業(yè)無需重構(gòu)技術(shù)體系，即可將DeepX接入現(xiàn)有工作流，降低生態(tài)接入的時(shí)間與資金成本。
對(duì)開發(fā)者：無阻礙創(chuàng)作：完美適配PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，開發(fā)者可基于熟悉工具鏈開發(fā)應(yīng)用，無需適配新硬件，大幅提升應(yīng)用產(chǎn)出效率。
對(duì)行業(yè)：跨平臺(tái)流轉(zhuǎn)：第三方成熟模型與行業(yè)方案可直接在DeepX運(yùn)行，無需二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)“一次開發(fā)、多端復(fù)用”，加速行業(yè)知識(shí)在生態(tài)內(nèi)的流轉(zhuǎn)。
3.應(yīng)用生態(tài)：生態(tài)的“價(jià)值載體”與“活力源泉”
應(yīng)用是生態(tài)價(jià)值的直接體現(xiàn)，DeepX生態(tài)圍繞“內(nèi)部沉淀+外部流通”構(gòu)建雙層應(yīng)用體系，讓應(yīng)用成為連接企業(yè)與行業(yè)的核心脈絡(luò)。
企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用層：企業(yè)可將自研模型、定制方案整合至DeepX，形成專屬“AI資產(chǎn)庫(kù)”，實(shí)現(xiàn)跨部門高效復(fù)用，解決傳統(tǒng)AI工具“分散、難管理”的問題，如深圳某量化私募的內(nèi)部交易策略部署。
行業(yè)公共應(yīng)用層：經(jīng)過500+企業(yè)驗(yàn)證的成熟方案（如醫(yī)療影像診斷、BIM渲染、工業(yè)質(zhì)檢），可在生態(tài)內(nèi)跨企業(yè)復(fù)用，同行業(yè)企業(yè)僅需適配自身數(shù)據(jù)即可快速落地，避免“重復(fù)造輪子”。
二、生態(tài)運(yùn)行邏輯：正向循環(huán)的價(jià)值增長(zhǎng)飛輪
DeepX生態(tài)通過“硬件普及→應(yīng)用豐富→價(jià)值提升→生態(tài)擴(kuò)張”的正向循環(huán)，實(shí)現(xiàn)自我迭代與規(guī)模增長(zhǎng)，其運(yùn)行邏輯可拆解為三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
1.硬件滲透：降低生態(tài)參與門檻
DeepX以“高性能+低成本+便攜性”打破企業(yè)使用AI算力的門檻，吸引更多企業(yè)成為生態(tài)用戶。隨著硬件出貨量增長(zhǎng)，生態(tài)的“算力節(jié)點(diǎn)”數(shù)量增加，為應(yīng)用生態(tài)提供更廣闊的落地場(chǎng)景。
2.應(yīng)用反哺：提升硬件核心價(jià)值
越多企業(yè)接入生態(tài)，產(chǎn)生的行業(yè)應(yīng)用與解決方案越豐富。這些經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證的應(yīng)用，反過來提升DeepX硬件的“使用價(jià)值”——對(duì)新用戶而言，購(gòu)買硬件即可獲得海量成熟應(yīng)用，硬件不再是“裸機(jī)”，而是“算力+應(yīng)用”的一體化解決方案，進(jìn)一步推動(dòng)硬件普及。
3.價(jià)值閉環(huán)：保障生態(tài)可持續(xù)性
生態(tài)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于“明確的價(jià)值回報(bào)”?；诰W(wǎng)站數(shù)據(jù)，接入生態(tài)的企業(yè)可實(shí)現(xiàn)：
降本：替代云GPU服務(wù)，年節(jié)省成本60-120萬，4-8個(gè)月回本，3年ROI超1000%。
增效：各行業(yè)效率提升4-12倍（醫(yī)療閱片4倍、工業(yè)質(zhì)檢12倍等），直接轉(zhuǎn)化為營(yíng)收增長(zhǎng)。
這種“投入即有回報(bào)”的價(jià)值閉環(huán)，讓企業(yè)愿意持續(xù)投入生態(tài)建設(shè)，同時(shí)吸引更多行業(yè)加入，推動(dòng)生態(tài)從“六大行業(yè)”向更多領(lǐng)域擴(kuò)張，形成規(guī)模效應(yīng)。
三、生態(tài)核心價(jià)值：重塑企業(yè)AI轉(zhuǎn)型路徑
DeepX生態(tài)的終極目標(biāo)，是通過系統(tǒng)協(xié)同，為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型提供“低門檻、高效率、可沉淀”的解決方案，其核心價(jià)值體現(xiàn)在三個(gè)維度。
1.對(duì)企業(yè)：從“技術(shù)焦慮”到“輕松落地”
生態(tài)解決了企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的核心痛點(diǎn)——無需擔(dān)心算力不足、技術(shù)不兼容、應(yīng)用難開發(fā)。企業(yè)只需聚焦自身業(yè)務(wù)，借助生態(tài)的硬件、兼容能力與成熟應(yīng)用，即可快速實(shí)現(xiàn)AI落地，將精力從“技術(shù)實(shí)現(xiàn)”轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)創(chuàng)新”。
2.對(duì)行業(yè)：從“單點(diǎn)突破”到“整體升級(jí)”
生態(tài)打破了行業(yè)內(nèi)企業(yè)“各自為戰(zhàn)”的局面，通過應(yīng)用復(fù)用與經(jīng)驗(yàn)共享，讓頭部企業(yè)的AI成果能快速賦能中小企業(yè)，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的AI滲透率提升，實(shí)現(xiàn)從“單點(diǎn)案例”到“行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)”的跨越。
3.對(duì)產(chǎn)業(yè)：從“分散算力”到“生態(tài)基建”
DeepX生態(tài)將分散的企業(yè)AI需求與算力資源整合，形成標(biāo)準(zhǔn)化的“算力服務(wù)生態(tài)”。隨著生態(tài)規(guī)模擴(kuò)大，DeepX有望成為企業(yè)級(jí)AI領(lǐng)域的“基礎(chǔ)設(shè)施”，為整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)提供穩(wěn)定、高效的落地載體，推動(dòng)AI從“實(shí)驗(yàn)室”走向“產(chǎn)業(yè)級(jí)應(yīng)用”。
未來，東方超算將繼續(xù)以硬件性能升級(jí)為基礎(chǔ)、兼容能力深化為紐帶、應(yīng)用生態(tài)擴(kuò)張為核心，持續(xù)完善生態(tài)閉環(huán)，讓DeepX生態(tài)成為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的“最優(yōu)解”。
責(zé)編：陳方
一審：陳方
二審：湯世明
三審：王超
來源：華聲在線
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