有分析人士判断，AI市场将会迎来一波长达十年以上的热潮，AIGC在企业IT中的占比投入一定会越来越高，AI对于需求的刺激将是之前10年的10倍-100倍，算力需求也将随之出现等量的增长。

以目前常见的几类AI用例需求而言，很多高校进行的传统科学计算类应用就需要HPC，才能完成如仿真、模拟、洋流预测、基因检测等工作；对于传统的政务云业务、传统CRM/ERP企业数字化应用则属于传统云计算需求，就需要调用CPU类资源；目前大热的涉及道路识别、车牌识别这样的智慧城市类应用则需要调用GPU的能力。业务的多元需求恰恰决定了对于多元算力的需求。

“投资建设一个平台后产生的效益取决于平台能力，因为平台能力越强，能支撑客户的业务种类就越多。客户越多，盈利模式越清晰。”参与服务国家超算济南中心的青云科技（qingcloud.com）CEO林源向媒体解释了缘何需要异构计算与多元算力。

据悉，三年前国家超算济南中心就已经拥有1000P算力与300PB以上的存储，是当时全亚洲最大的算力中心之一，包括了HPC超算、以CPU为主的传统云计算，以GPU为主的智算，其中智算兼顾了国产化需求，引入了一部分国产GPU，进而成为了一个既拥有多元算力，又具备异构算力能力的超算中心。

“我们已经在国家超算济南中心的实践成功，证明青云平台具备能力、干过，也干成了。”林源专门表达了对于该产品的信心。青云AI智算平台作为计算中心运营者的关键工具，可以建立从建设到运营的闭环，在国家超算济南中心的案例中，不仅三年前就成功进行了实践，还助力其不仅运营得好，还实现了盈利。

青云AI算智算平台可实现对于GPU算力、HPC算力、多存储系统、模型资源、数据资源的多元资源统一平台管理，实现算力平台自动资源。还可根据不同的行业需求，通过平台进行资源分发，具备分布式调度与管理能力，自动分配和管理算力资源，大幅缩短任务执行时间，提高工作效率，让客户专注于业务创新和应用开发。

平台的管理操作也易如反掌，通过统一运营和运维管理平台，实现多种服务场景的运营化服务的后时，规范化高效运维，帮助用户实现精细化运营。青云会为平台管理员交付一个可视化的大屏管理界面，可轻松浏览全国的上千台算力资源与存储，即通过一套运营运维平台，让其定价、打折、促销等，只需要在页面上点击按钮即可。以国家超算济南中心为例，后端其实只需要10-20人的团队，就能实现对于软件的运维，并解决客户的各类问题。

与此同时，青云AI智算平台还可帮助客户解决网络交换速度、环境搭建、多业务整合等问题。

除了大幅提升平台运维人员的管理能力外，对于平台用户而言，青云也能进一步提升AI落地的开发效率。面向算法工程师，青云提供的开发主机，已经内置了一些开发环境和IDE环境，工程师可将Python工程文件等直接传上去，在线写代码、调试、运行，立即找到所需的训练集群。推理完成后，还能实现算法调优，通过算力集群与模型不断优化代码。

另外，青云还提供了在线训练平台，将高性能计算、GPU卡等进行集成，在专属环境上，青云提供一个GPU服务器在线申请构建集群，所有的网络和环境均可一键生成。同时青云会根据行业内常用的模型和小工具进行集成。

容器推理平台支持一键部署高性能Kubernetes集群，在推理过程中，如果发生一些性能上的拥堵，可以实现负载均衡、弹性伸缩。

青云还提供了模型仓库，方便客户可以通过模型市场立即部署自己的模型，调用自身的服务。同时，还能给予模型进行微调，或在线通过云平台的形式一键获取。

总体而言，青云AI智算平台实现了像如同管理本地资源般的方式，来管理AI基础设施，提供多元算力的智能化调度，保证算力快速落地。