漕科创 AI 进化论 Vol.2 算力生态篇:大模型创业起跑线上,一座本地化算力平台的搭建与共生

这是入孵企业缔零科技去年的真实处境。去年，缔零科技接下一个内容安全审核的订单。客户出于合规要求，指定只能用国产算力卡。这种做法不能简单看作换一个零件：模型从英伟达生态搬到国产芯片上，要重写算子、适配框架、重新对齐精度，业内通常要三到四周。

他们找到了园区。不到一周，漕河泾开发区科技创业中心（以下简称“创业中心”）协助团队完成了沐曦算力卡的算子替换、精度对齐和双服务器联合训练，项目按期交付。这一单稳住了，后面又陆续拿下心动游戏、筑梦岛、联想。

帮助缔零科技赶在截止日期前把模型运行起来的，是园区里的一间机房。

“大模型创业，第一道坎不是算法，是算力。”

租公有云，麻烦有三个。

①慢——从商务洽谈到环境部署调试完成，通常要两三周，而创业公司最耗不起的就是这两三周。

②贵——训练和微调要的是集群，早期团队账上没那么多钱。

③心里不踏实——涉密数据和核心代码放到别人的云上，一旦泄露，损失就不只是钱。

第一次走进去，最直观的感受是：不同芯片混放在同一个环境里。多数云平台绑定单一芯片生态，团队想在不同架构上比较性能，就得在几家厂商之间反复切换、重新部署。这里同一个环境里集成了华为昇腾、沐曦、天数智芯、燧原四类国产主流芯片，以及国际先进算力。一次任务就能横向比较，选型当场就能得出结论。

第二个不一样：不只出租算力卡，还把配套都准备好了。平台搭了一套MaaS（模型即服务）体系，内置14款主流大模型，最高可提供2.5万亿Token的推理额度。企业不必从零部署环境，可以直接调用——相当于不仅提供了算力，还提供了模型调用能力。

第三个不一样：不用排队。平台算力规模持续扩容，总算力达50 PFlops，是同类产业园区普遍水平（10至20 PFlops）的两三倍。行业里GPU利用率通常只有两到三成，大量卡在空转；这里被拉到七成以上，核心服务可用率99.97%。对企业最实在的差别是时间：提交申请后，最快当天即可开始训练，常规等待不超过一周。

在孵企业超越对称就感受到了这个好处。研发BBT-12B-Science科学大模型时，团队需要在异构算力上快速开始训练，并比较不同适配方案。借助平台，拿到可用算力的时间缩短到一周以内，算力选型和训练一次完成。最终模型在科学数值计算任务上的表现超过国际主流模型，帮企业拿下多个客户订单，实现数百万元营收。

把模型从英伟达生态搬到国产芯片，眼下是很多AI企业的必答题。但这道题的工程量不小：算子替换、框架适配、精度对齐，这些环节相互关联，即便有原厂工程师支持，通常也要三到四周调试。

平台的解法是提前把迁移流程准备好。平台一方面自主开发异构算子迁移适配工具；另一方面与华为昇思创新中心深度合作，依托MindSpore生态和MSAdapter工具，实现95%以上的接口自动转换，让模型以接近零成本切换至昇腾生态。再配合预置的标准化镜像和持续迭代的工具链，企业研发环境的部署时间从两三天缩短到半天以内，整体迁移周期从近一个月缩短到一周左右。

截至目前，平台已完成8家厂商国产算力芯片、22种开源模型及AI框架的适配，覆盖大语言、多模态、代码生成等主流方向，帮企业把国产硬件迁移门槛降低约40%。

入孵企业燃棘科技迁移模型时，算子适配和精度对齐反复卡壳。驻场团队全程跟着调，一个问题一个问题往下解决。平台配了2名驻场技术人员和6名远程支持人员，技术需求2小时内响应——企业不必提交工单等回复，现场会有人和团队一起看日志、一起调试。

这一点，在孵化器行业里少见。这座平台并非由孵化器单方面采购建成。承担整体建设的，是在孵企业基流科技，做万卡集群统一通信系统；魔形智能和胜算云共同参与运维、提供Token供给；创业中心又联合伦敦大学学院（UCL）汪军教授团队共建了AIGA大模型创新中心。平台里还内置了全国孵化器业内首创的模型仓库与共享复用机制——后来的团队不必从零搭建，可以直接复用已验证的训练流程，准备周期平均缩短约28%。

“不是甲乙方关系，也不是服务与被服务的关系，而是互为底座。”

背后的逻辑并不复杂：早期，创业中心给资金、给场景，帮这些企业完成国产算力适配和产品验证；等平台建成，他们的技术能力沉淀成园区的基础设施，反过来支撑下一批校友企业做训练。

运行一年多，平台累计服务近20家企业，承接算力任务近40次，服务时长近万小时，推动多家企业走完了从Demo验证到生产部署、客户交付的关键跨越。围绕平台组建的“算力社区”也一直在持续运转，技术分享常态化，工程经验留在园区内部，不用每家企业从头再实践、解决相同的问题。

可技术走出实验室之后，还有一道更难的题：核心知识产权怎么护住，又怎么变成能拿去融资的信用？下一期，我们聊漕河泾开发区科技创业中心的“软资产”赋能。