某專注于集成電路的設計與研發的國產芯片廠商，隨著業務的不斷拓展，設計項目日益增多，計算資源的管理也變得愈發復雜，同時也敏銳地捕捉到 AI 在業務場景中的巨大潛力，因此期望通過系統的設計與建設，為未來發展打造一個堅實的數智化底座，有效解決算力不足、資源管理低效、成本壓力大的難題。

青云科技與該國產芯片廠商的技術人員密切溝通，通過詳細的需求調研和方案規劃，對企業現有的技術架構和業務流程進行了深入分析，制定了完整的智算解決方案。

資源池化，提供穩定算力支撐

青云為該芯片廠商構建起一個強大的算力資源池，合理配置算力資源，確保業務的穩定運行，例如，滿足芯片邏輯仿真、物理驗證以及性能優化等不同的業務場景需求，支持海量數據的處理和復雜算法的運行；再如，在芯片物理驗證階段，快速資源響應，將原本需要數天的驗證時間縮短至一天以內。

動態分配資源，有序推動業務

通過統一的管理平臺，該芯片廠商實現了資源管理的高度統一和協同，確保應用穩定高效運行的同時，實時監測算力使用情況，根據項目的優先級和需求動態分配資源，資源利用率提升 30% 以上，減少了不必要的硬件投入，有效降低了企業運營成本，更好地平衡了成本與效率，也避免了大量任務排隊與協調帶來的運維壓力。

高度標準化，業務集成更簡便

青云提供的 AI 智算平臺底層采用了標準的 K8s 容器技術，這與該芯片廠商原有的業務架構高度一致，實現現有業務與智算平臺功能的無縫對接。當代碼更新時，借助預先定制的容器鏡像模版，技術人員能夠快速部署業務，極大地提高了業務的靈活性和擴展性，提高了開發和運維的效率。

混合架構，實現極致靈活

得益于青云 AI 算力云與 AI 智算平臺采用統一技術架構，該芯片廠商可以按需選擇，將需要嚴格數據隱私保護的項目放在私有智算資源池，將其他非敏感數據測試等業務選擇性地放在青云 AI 算力云。既保障了企業核心數據的私密性，又能靈活應對算力波動，預估可降低約 40% 的突發算力采購成本，同時大幅提升了項目響應速度。

開放框架，面向 AI 場景變革

依托開放框架及豐富 API 接口，該芯片廠商快速落地了智能客服、長文本摘要總結等場景的 AI 應用：基于大語言模型、檢索增強式生成（RAG）等技術，根據自有產品資料提供客戶問答服務；基于內部數據，按月度以 workflow 編排的形式實現遞歸式長文本總結分析，并給出準確、精簡的總結。目前該芯片廠商也已開始代碼生成與優化的探索。

通過“混合智算”的建設，該芯片廠商擺脫了算力瓶頸與資源調配的困局，更是構建起 “彈性供給 + 安全可控” 的雙重護城河，成本優化與效率提升的協同效應，直接轉化為企業競爭優勢，奠定了堅實的數智化基石。青云科技期待與更多勇于探索、敢于創新的客戶攜手同行，共同挖掘 AI 技術在各行業的無限潛力，助力更多企業實現數智化轉型。