近三年，中国云计算市场在多个维度同时发生着剧烈变化——疫情极大加速了全社会对于数字化的认知和接受程度；一系列云原生技术依托着开源和蓬勃的市场而迅速发展演变，更多产品和技术名词同时涌向市场；国际关系复杂化下的信创云浪潮扑面而来......
在这样一个技术和需求都在快速演变的供需环境中，云计算市场竞争走向存量市场的较量，留给所有玩家的空间都更加逼仄。对于已经穿越过十余年风浪的青云科技而言，如何在这些剧烈的变化中寻找新航道，再一次对其战略眼光提出了考验。
在9月19日的“AI算力发布会”上，青云科技（qingcloud.com）宣布了全新的战略方向——发力AI算力，与生态圈共建，以满足企业复杂的AI需求。
令人好奇的是，打出的“AI算力牌”，能否成为青云科技备战下一个10年的重要支撑？
AI是云计算竞争的新机会
当下最火热的技术莫过于AI，随着ChatGPT成功带来的新一代AI浪潮，引发了全球科技巨头在AI大模型层面的“军备竞赛”。作为AI大模型的发展基石，AI算力的需求也得到大幅提升——无论是基于通用大模型微调的行业应用，还是垂直行业的大模型训练，都需要大量的AI算力进行支撑，其规模还在随着大模型的成熟落地而不断攀升。
而在AI大模型热潮涌现之前，AI作为一种新的生产力工具已经在各行业场景中发挥作用。伴随AI技术的迅速发展，算力基础设施由通用算力为主，向通算、智算、超算一体化演进，市场对AI算力乃至多元算力的需求愈加强烈。
一个明显的变化是，在国家政策的大力倡导下，全国各地都在积极打造大型智算中心，以推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台的建设。同时，“东数西算”工程也推动着各地包括智算中心、超算中心在内的算力中心建设，以提升国家整体算力水平。
中国信通院《中国综合算力指数（2023年）》显示，近5年我国人工智能算力在整个算力结构中的占比已经超过25%，同比增加60%。未来算力仍会保持高速发展，尤其是智能算力将成为未来算力增长的主要动力。
毫无疑问，云计算作为AI算力不可或缺的基础设施，AI算力需求的爆发正在为云计算市场带来更多增量。有业内人士认为，随着企业对AI投入占比的持续增加，对于底层算力的需求，会带来10倍乃至100倍的市场规模增长。
在青云科技总裁林源看来，AI为云计算打开了全新的增量市场，并且会带来一波长达10年以上的市场需求，这正是青云新一轮竞争的机会。
但机会总是伴随着挑战，AI技术催生的新市场，从客户需求到对算力、应用、底层架构的要求，都发生了巨大的变化：
过去数字化转型，企业应用以传统应用为主，如今以云原生和AI应用为主；过去企业对于底层算力以CPU为主，如今变成了CPU、GPU异构多元算力；过去互联网业务主要是延迟敏感型应用，但如今企业会兼顾成本型应用，业态变得更加丰富。
这些变化对技术和平台挑战越来越多，也让几乎所有的云服务商重新回到同一起跑线，争夺AI算力这一新增市场。
那么对于青云科技来说，发力AI算力，到底有多少胜算？
“AI算力调度平台”抢跑AI算力赛道
自2022年国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》以来，重点提到要推进云网协同和算网融合发展，促进智能计算中心构建，目前智算中心已成为各地政府的重点项目。据不完全统计，全国至少有30座城市已经建成或正在建设智算中心，这还不包括企业自主建设的智算中心。
可以说现阶段是一个算力集中建设的时期，但无论是地方政府、国央企，还是地方AI集成商，想要建设好一个智算中心都面临着巨大的挑战。
一方面，智算中心投资巨大，能否盈利取决于运营效率和平台能力；另一方面，相比于建设，中后期的运营则更为复杂，要面对更为现实的技术和应用落地问题，比如：云计算、超算、智算等多元算力如何统一调度？传统应用、云原生应用、AI应用如何同时兼顾？如何支持异构CPU/GPU、提供高效的网络与存储？大规模智算中心如何高效的运维和运营？
在智算中心高速扩张的早期阶段，由于缺少统筹规划和技术经验，项目失败不在少数。某大厂斥巨资建设的智算中心，由于只支持国产GPU，上线时发现很多应用根本无法支撑，导致整个智算中心无法投入运营。与之类似的还有超算中心想要兼顾智算中心的功能，虽然超级计算机提供高精度算力，但却是为科学计算、超算等场景而生的，对于AI所需要的大规模、低精度算力并不适用，因此这一想法也并不现实。
不难发现，智算中心并不缺建设者，关键挑战反而是在建设后的运营阶段，谁能更好地解决这一难题，谁就能优先拿到AI算力的门票，而青云科技无疑是其中的佼佼者。
2019年，国家超级计算济南中心实施规划——打造全新的百亿亿次异构融合算力平台，以满足日益旺盛的“新基建”需求。青云科技作为唯一的算力调度平台供应商，为国家超算济南中心提供了“一个平台纳管多种算力服务、一站式统一管理、跨平台便捷应用部署”的算力运营服务。
作为当时全亚洲最大的计算中心之一，国家超算济南中心拥有1000P的算力、超 300 PB的存储，打造的算力服务包括HPC超算、传统云计算（以CPU为主）、智算（兼顾国外及国产 GPU），是一个名副其实的多元且异构的算力中心。
这样一个庞大的复杂体系，必然对平台建设方和运营方提出了极高的要求。据林源回忆，当时从底层的芯片、服务器、存储、交换机、安全设备到上层的云平台，业内几乎所有顶尖的厂商都参与其中，但整个项目的算力调度运营平台是由青云独家供应的。
在算力调度上，青云科技屏蔽了超算服务器、AI服务器、通用服务器等多种异构基础设施的差异，向下接驳异构化的算力和硬件平台，实现对算力的统一纳管、调度、配给和全生命周期管理，进而向上支撑各种行业应用，为传统HPC科研计算、政务云、智慧城市等AI应用提供完整的算力服务。
如今，国家超算济南中心已稳定运营3年，且已经开始盈利，成为国内多元算力中心成功运营的典范。尽管这种成功看起来毫不费力，但背后其实凝结了青云科技长期以来的技术积累和运营经验。
作为中国最早一批推出公有云服务的云服务商，青云科技在算力的调度、运维、运营等方面，已历经了十多年的大规模市场验证。2020年在洞察到国家“新基建”政策背后的算力中心和多元算力的需求后，青云科技提前三年就开始布局算力领域，从而具备了服务算力中心建设三要素（架构/能耗管理、多元算力操作系统以及多算力集群运营）的能力。
据青云科技产品经理苗慧介绍，青云AI算力调度平台具备九大关键能力——多区多业务资源整合、高速并行存储、混合组网、分布式调度与管理、灵活调度、容器推理服务平台、算法开发支持、模型仓库（MaaS）、AI训练平台。
例如，在资源调度上，青云科技在多个方面进行了优化：为了适应AI行业特点，实现了立即调度扩容数万卡资源；在通信链路上，所有的节点、服务器、存储都打上了路径标签，可计算调度最短链路，让数据不绕路；支持异构平台，加速国产GPU芯片替代；使用“K8s+Slurm”对作业感知的管理，实现最大系统利用率；广泛的调度选项、动态灵活的资源调度可配置，使得运营管理员可以通过排队、调度、手动调度等方式，解决AI系统中最具挑战性的优先事项。
在混合组网上，青云科技也基于传统的云计算领域，增加了高速网络，在多区域（AZ）构建了统一服务计算平台，能够支持跨区域高速网络互联、不同类型资源池互联、独立计算和存储IB网、专属访问存储高速网络、业务网络互连下发任务等。用户在申请资源时，无论是按卡还是按节点申请，都能保证数据的安全隔离。
在AI训练平台上，青云科技集成了常用的训练模型框架，并提供GPU服务器在线申请、自动调度的集群，使得AI训练的所有网络和环境都可以一键生成。
整体而言，青云科技在AI算力领域的成功并非偶然，而是在AI算力调度和运营方面下了“狠功夫”的必然结果。目前，除了国家超算济南中心，青云AI算力调度平台还应用在清华天津电子院智算科研教学平台、上海科发SciPlus科研云等算力融合创新场景中，成为各类算力中心运营者的关键工具，助力算力中心建立从建设到运营的闭环。
AI算力云服务走向AI共赢
事实上，不仅是智算中心的运营者需要面对AI算力的挑战，AI作为一个非常宽泛的领域，产业链各方对于AI算力都有着复杂且多样的需求。
从最终用户角度看，企业、科研机构在进行AI大模型训练和推理时需要巨大的计算量，他们渴望更低成本的AI算力资源；同时，AI训练和推理的响应效率，会影响业务应用实时响应和决策的速度，他们渴望稳定的、优质的底层基础设施，提供更加高效便捷的AI算力资源；AI的高技术门槛，让很多企业对技术的使用产生了极大阻力，他们渴望AI算力服务能够进一步降低AI技术的使用门槛......
对此，青云科技依然发挥了自身在云服务上的优势，打造和持续升级了一系列高性能、弹性敏捷、安全可靠的算力产品及服务，以满足企业通算、超算、智算等多样化的算力需求。
目前，青云科技已基于完整的算力基础设施，能够为工业仿真、大气环境、医疗医药、教育科研、交通物流、自动驾驶、智慧政务等领域企业提供蓬勃算力，驱动业务创新。
青云科技2023年半年度报告显示，归属于云服务业务的AI算力云服务，上半年已经成为公司非常重要的新增长点，实现收入突破，收入规模为2651万元。
有别于互联网大厂在AI大模型和算力建设上的“高举高打”，青云科技反其道而行之，在AI算力云服务上走出了一条“轻资产”的道路。
众所周知，公有云服务一向是投入高、盈利难的业务，但青云科技在过去几年已确立了“精品化创新，高质量发展”的长期战略，更加注重盈利能力的建设。因此，重金自建公有云不再是青云科技的选择，对于AI算力云服务的建设也同样遵循这一原则：一是不自建AI大模型；二是通过“生态同盟”的方式共同建设和运营AI算力云服务。
在青云科技总裁林源看来，“生态同盟”是AI时代的必然产物，企业一定是通过算力服务、算法和模型、高价值的数据来实现智能化，这也是AI生态体系的价值所在。
“最终用户要的是一个完整的解决方案，包括：机房、底层算力基础设施、算力调度平台、模型驱动、上层应用等等，每一层都需要专业的供应商投入大量的技术和时间才能建设好，所以我们认为AI领域会比以往更需要生态，而不是依靠一家独立的公司从下至上全部自建”，林源表示。
因此，在青云科技AI算力的生态同盟中，从底层算力基础设施方、中层大模型资源方、数据资源方，到上层算力运营方、行业应用方一应俱全，生态里的每位参与者都是专业且彼此需要的，大家以开放合作的心态一起实现整体能力的整合，从而走向AI共赢。
比如，青云科技会与专业的大模型厂商或AI团队联合，针对客户AI相关业务提供场景化方案，协助客户完成数据采集、算力平台建设、模型训练和推理、定制化模型、公私混合云部署等，最终构建或落地符合真实需求的AI应用。
AI算力“双轮驱动”备战下一个十年
整体来看，青云科技以AI算力调度平台和AI算力云服务为“双轮驱动”，共同支撑其“AI算力战略”的发展。
在AI算力运营方面，青云科技基于开放的、成熟的、可运营的AI算力调度平台，与大型政企、科研机构、运营商等智算中心建设方与运营方相互配合，扮演好算力运营技术服务商的角色。
在AI算力云服务方面，青云科技基于公有云能力打造了全面的算力基础设施，与生态同盟一起通力合作，为企业提供多样化的算力服务支撑，承担起AI算力云服务商的责任。
在青云科技总裁林源看来，AI算力未来一定会成为青云科技主营的业务模式，这是由市场决定的，“不管是互联网客户，还是传统行业客户，大家都在转向AI，所以我们的生意模式也是这么驱动的”。
而打造AI算力恰恰是青云科技最为擅长的。在过去云计算十余年的发展浪潮中，青云科技从公有云、私有云、混合云到云原生、信创云，一次次历练着自身云平台的能力。随着AI时代来临，与青云云平台一脉相承的AI算力调度平台得以乘风而上，多年积累的技术实力让对手难以望其项背，很大程度上成为抢跑AI算力赛道的“杀手锏”。
同时，青云科技作为一个中立的服务商，既能满足客户不被绑定、赋能其独立运营的核心需求，也拥有大规模市场验证过的技术实力。即便众多厂商都想进入AI算力运营这一赛道，但青云科技凭借自身清晰的定位和过硬的技术实力，在AI算力运营上拥有了无可比拟的差异化竞争优势。
如今，坚持“轻资产”路线、拥抱生态的青云科技，再次轻装上阵，全力奔向下一个十年。在走向AI星辰大海的路上，青云科技或将迎来自己新的黄金时代。
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