自适应分布式 AI 算力平台

① 背景（痛点） Background

• AI 大模型训练需要 超大规模算力，传统高端 GPU 集群成本过高。

• 中小企业难以进入 AI 研发赛道，缺乏算力和资金。

• 现有系统扩展性有限，动辄依赖 NVIDIA H100 等高端硬件，供应链受限。

② 解决方案 Solution

• 分布式计算平台

  • 通过自适应网格拓扑 + 计算网络融合，实现百万节点线性扩展。

  • 支持主流和消费级 GPU，显著降低硬件依赖与采购成本。

  • 原生支持 MoE（专家混合模型）等前沿架构，兼容主流 AI 工具链。

③ 核心优势 Advantages

• 高性价比：训练成本降低 3–5 倍，总拥有成本节省 40%+。

• 无限扩展：从实验室到百万节点集群，算力按需线性增长。

• 供应链韧性：支持多种 GPU，不再依赖单一厂商。

• 生态兼容：即插即用，兼容 CUDA、主流开源 LLM，无需二次开发。

• 运维友好：自愈能力 + 节能设计，无需液冷。

④ 落地应用 Applications

• 大语言模型（LLM）训练与推理

• 多模态 AI（语音、视觉、NLP）开发

• 金融、医疗、教育等行业的 AI 应用落地

• 政企级数据主权型 AI 基础设施建设

⑤ 团队与背景 Team

• 成立于 2019 年，北京 & 深圳

• 20+ 核心专利，20 年高性能网络研发经验

• 创始团队具备成功商业化与产业级产品开发经验

• 使命：让 AI 算力普惠化，重塑数字生态格局