数智化转型不再卡壳！你的 AI Infra 需要更灵活

某医疗科技公司开展影像 AI 项目时，由于算力无法按需扩展，导致项目进度延误数月。随着越来越多的企业推动 AI 战略落地，这样的情况并非孤例。

架构灵活：打破技术升级迭代的“重建陷阱”

企业的 AI 应用场景复杂多变，技术更新迭代频繁。如果 AI 基础设施采用高度耦合的架构，软件平台与硬件、算法框架和数据处理模块紧密捆绑，将会导致企业在引入新技术时举步维艰。软硬件的高度解耦，可以让企业硬件采购、应用重构都变得更加灵活。

通过解耦设计，青云 AI 智算平台将硬件资源池、算法框架层、数据处理等模块彻底分离，形成独立且可自由组合的模块，企业可以像搭积木一样自由组合资源。企业可以在业务初期选择基础的功能模块，根据业务的发展选择添加更多功能模块。

而可插拔架构则更进一步，赋予企业 “即插即用” 的能力，让应用可以更快速接入平台。青云 AI 智算平台基于自研的可插拔云原生架构，稳定性已经过验证，能够让技术迭代成本平均降低 35%，项目交付周期缩短 40%，让企业能专注于核心技术创新，无需为底层架构的适配问题耗费精力。

规模灵活：满足全周期需求，不浪费不闲置

企业在不同发展阶段、不同业务场景下，对算力的需求差异巨大。初创企业往往面临资金压力，初期仅需少量算力进行产品原型开发；而大型企业在开展如自动驾驶仿真测试、药物分子模拟等复杂项目时，对算力的需求呈指数级增长。

青云 AI 智算平台实现了从小节点到超大规模的无缝扩展。小型企业可从基础计算节点起步，以较低成本搭建智算环境。随着业务发展，可以快速接入新硬件，最终可以实现千卡万卡集群的统一调度与管理。这种灵活性可以帮助初创企业降低 80% 的初期算力投入，大型企业减少 30% 的闲置资源浪费，让企业每一分算力投入都能精准转化为业务价值。

部署灵活：混合智算，兼顾安全、成本与效率

在部署和使用层面，企业同样面临多重难题。对数据安全要求极高的金融、医疗企业，担心数据泄露风险；而不少企业则因预算等限制，难以承担构建大规模私有云的高额成本。安全与成本如何兼顾成了大问题。

据调研，采用租赁模式的企业，初期 IT 投入成本可减少 70% 以上，并且无需承担硬件折旧、维护费用。除了为企业提供算力直接租赁的模式，青云科技能够提供公私一致体验的“混合智算”：企业可将核心数据处理、敏感业务分析部署在私有云，确保数据主权；对弹性要求高的业务部署在公有云或专属云，利用公有云的弹性资源快速响应需求。

在 AI 技术快速发展的今天，智算平台的灵活性，正在助力企业突破发展瓶颈。青云通过解耦可插拔架构、弹性扩展能力和多元部署模式，让企业不仅能够降低技术升级成本、优化算力资源配置，还能在数据安全与成本控制之间找到最佳平衡点。