通過“1個AI底座+2大產業平臺”的創新模式，北電數智展示了其在AI基礎設施、模型開發和場景驗證上的全鏈條服務能力。

作者｜趙健???

編輯｜王博

這幾天，2025中關村論壇年會是科技行業熱議的活動。

除了關注重磅成果發布之外，和很多現場觀眾一樣，「甲子光年」也期待在現場看到更多的科技產業新風向。

在3月29日下午舉行的2025年中關村論壇年會“人工智能主題日”主論壇未來人工智能先鋒論壇上，我們就注意到了算力領域的一項成果發布——北京人工智能公共算力平臺生態網絡。

北京人工智能公共算力平臺生態網絡的前身是北京人工智能公共算力平臺，這次發布尤其突出了“生態網絡”。

“生態網絡”并非一個新概念，但想要做好并不容易，一方面自身要具備強大的技術能力，一方面也要有連接和賦能產業的能力。

在本次論壇上，創新工場董事長兼零一萬物CEO李開復就直言，AI推動人類社會進步，而我們要“Make AI Work”。

而“Work”就離不開“Factory”，也就是AI工廠。

這也是英偉達正在布局的事情。

去年的英偉達GTC，英偉達創始人、CEO黃仁勛就提出：“未來，數據中心將成為AI工廠。AI 工廠的使命是創造收入，同時也創造智能。”

而在今年的英偉達GTC上，黃仁勛更是重新定義了英偉達，他很直接地說：“我們不是一家芯片公司，而是一家算法公司。”

這個表態很有意思，這說明，除了在技術和產品層面繼續推出高性能芯片來打造AI工廠之外，黃仁勛更多考慮的是生態與合作。

他認為，英偉達在整個技術棧和各個行業中提供基礎技術，雖然英偉達構建了完整的技術體系，但英偉達始終以客戶希望的方式將其提供給世界，“我們不是一家解決方案公司，我們提供核心技術，并與生態系統合作創建解決方案。”

在2025中關村論壇年會期間，「甲子光年」在一家北京國企——北電數智的身上看到了AI產業服務商的特質。

我們一直對北電數智有關注。在2023年成立之初，北電數智就提出打造AI工廠。

去年的中關村論壇年會，北電數智展示了北京數字經濟算力中心項目、先進計算迭代驗證平臺、可信數據空間三大重點項目。當時，北電數智董事長荊磊就做了一個形象的比喻，AI工廠、AI場景和AI可信三塊業務分別是北電數智碗里、鍋里和田里的業務。

時隔一年再次亮相，北電數智這一次帶來了全新的運營模式——“1個AI底座+2大產業平臺”。

具體來說，“1個AI底座”是聚集了算力、算法、數據等全棧AI能力，以及AI可信數據服務相結合的AI基礎設施；“2大產業平臺”是在AI底座的基礎上所形成的產品與解決方案的綜合服務平臺，一是面向政務政務、醫療、金融、文化、工業制造等傳統行業的賦能平臺，二是面向低空經濟、具身智能、AI4S（AI for Science）等新興產業的加速平臺。

不難看出，AI底座指向技術創新，而兩大產業平臺則是技術能力在不同垂直產業的落地實踐。

基于“1個AI底座+2大產業平臺”，北電數智規劃設計與建設運營的北京數字經濟算力中心在上個月正式落地。這個坐落于朝陽區酒仙橋的智算中心，是北京市五環內唯一一個千P（PFlops）以上算力的商用智算中心，是北京乃至全國范圍內智算中心的旗艦標桿項目。

盡管中國算力服務企業發展迅速，但在核心技術自主可控、區域協調發展、綠色低碳轉型、應用生態構建以及安全可靠性等方面仍然面臨不少挑戰，這也是必須要面對的客觀事實。

2024年中央經濟工作會議指出要“推動科技創新和產業創新融合發展”，并將“以科技創新引領新質生產力發展，建設現代化產業體系”作為部署的重點任務之一。

如果說去年的北電數智在探索算力服務“最優解”，那么今年的北電數智就是在打造中國特色的新型AI工廠。

1.從算力中心到AI工廠

「甲子光年」一直在關注北電數智，這次北電數智新提出的“1個AI底座+2大產業平臺”也引發了我們的興趣。

我們了解到，北電數智之所以要提出“1個AI底座+2大產業平臺”的創新運營模式，是因為人工智能技術與產業的融合面臨著現實的挑戰，這些挑戰來自于人工智能三要素——算力、算法與數據的各個層面。

第一重挑戰來自于算力基礎設施，傳統的粗放式管理的算力中心建設模式已經不再適應新質生產力的需求。

在2023年之前的傳統數據中心，主要依賴通用型CPU作為核心算力芯片，側重于穩定、可靠的IT服務，如數據存儲、分發和基礎云計算，其任務多為線性邏輯運算，比如金融交易處理、企業ERP系統，對并行計算需求較低；而此后興起的智算中心則以GPU、TPU、NPU等專用AI芯片為核心，專注于AI模型的訓練與推理，需處理海量非結構化數據，比如圖像、語音、視頻等。

智算中心的升級不只是從CPU到GPU的升級，而是包含整個中心的架構設計、硬件基礎設施、軟件工具鏈等全產業鏈的升級。今天市場上很多算力中心，仍然在用傳統模式建設，導致利用率很低。有數據顯示，2024年，中國新建成了200多個算力中心，點亮率卻不足20%。

第二重挑戰來自于AI大模型部署與應用的供需錯位。

比如DeepSeek一體機，因為能夠預裝優化后的模型與工具鏈，部分滿足數據敏感行業快速接入DeepSeek進行智能化嘗試的階段性需求，因而在市場上非常火爆。

但是，北電數智CTO謝東指出，實際上一體機并不適用基于MoE架構的DeepSeek模型。一體機的單個節點，通常僅8張卡，只能勉強裝下不同的專家，會限制MoE模型實力的發揮。

謝東告訴「甲子光年」：“一體機能快速幫助數據敏感企業進行智能化嘗鮮，但對企業和政府而言，需要的并不是一個聊天機器人，更重要的是AI系統。一體機所能提供的功能多為單點應用，距離系統應用有較大差距，無法覆蓋數智化轉型的整個工作流程。”

第三重挑戰在于數據，數據是AI發展必不可少的“燃料”，但也面臨數據孤島、數據安全等方面的難題。

北電數智調研發現，國內數據生態構成較為復雜，主要分為三類：首先是政府管理的社會運行數據；其次是能源、制造等核心產業大型國企積累的專有數據；第三是互聯網企業所掌握的龐大用戶數據集。這三者如同各自為營的信息煙囪，彼此間缺乏有效的互通。同時，在國際環境日趨復雜的今天，企業對數據安全和獨立性的考量愈發嚴格，進一步限制了數據的流動。

北電數智CMO楊震如此總結：“數據挖掘價值的四大痛點是‘供不出、流不動、用不好，風險大’。”

面對以上種種挑戰，AI技術與產業應該如何發展？

作為一家AI原生的企業，北電數智需要對過去的經驗進行迭代與刷新。在2023年成立之初，北電數智就提出打造面向未來AI產業的新物種。北電數智將這一新物種定義為——AI工廠。

什么是AI工廠？如果把AI看作商品，AI工廠要出售的不只是常見的算力，而是包含了算力、模型、數據以及行業解決方案在內的全棧能力。因為單獨的算力、模型或者數據服務，往往無法支撐一個完備的AI產業生態集群的發展需求。

英偉達這兩年一直在強調AI工廠的概念。英偉達認為，如同工業革命時期的工廠一樣，AI工廠將大規模生產token——人工智能的基本構成單元，這些token將被重構為音樂、文字、視頻、研究成果、化學物質或蛋白質，驅動各種智能應用。

從英偉達到北電數智，AI工廠正在逐漸成為業內共識。不過，AI工廠本身也在迭代中，結合中國AI產業實際，打造中國特色的新型AI工廠就是北電數智在做的事情，這其中的方法論，就是北電數智所提出的“1個AI底座+2大產業平臺”。

2.打造中國特色新型AI工廠的技術底座

北電數智CTO謝東告訴「甲子光年」，北電數智的“1個AI底座+2大產業平臺”不是一個簡單的技術棧，而是一個可以不斷演進、持續學習、可被廣泛調用的智能中樞。

AI底座就是AI大腦，是這套智能中樞的地基，包括算力、算法與數據等全棧AI基礎設施與AI工具。

該AI底座的最大創新點，在于它是一次全國產芯片方案的“證明之戰”，證明了國產芯片不僅能達到行業SOTA（最先進的）水平，而且做到了價格實惠。

這是中國算力服務企業和海外算力服務企業面臨的最大不同點，也是中國算力服務企業必須要解的題目。

北電數智給出了這樣的答案。

在算力層，北電數智可以提供國產的混元芯片方案，目前已經建成了全國最大的國產多芯片異構集群，并納管3000卡規模，覆蓋了30多款國內主流芯片評測，完成9款芯片測試。

異構集群芯片方案必須要捅破工程優化的技術天花板。因為不同的芯片之間有不同的軟件、不同的工具鏈、不同的功耗、不同的算子等等，需要一個大一統的調度平臺。

北電數智CMO楊震告訴「甲子光年」：“我們通過大量的統一的通信庫和算子補齊工作，實現了不同芯片之間的協同作戰，整體提高了芯片的性能使用率。我們通過軟件加速基本能讓國產芯片的性能普遍提升2-3倍，吞吐量提升7-8倍。不管使用哪個模型方案，客戶完全感覺不到差異。”

混元異構集群的組建只是邁出了技術落地產業的第一步，主要滿足模型的訓練需求，為部分中大型AI企業提供模型訓練、微調等算力服務。而更廣闊的中小企業與個人開發者市場，需要的往往不是一個巨大的芯片集群，而是在芯片集群之上部署的AI模型推理服務。

因此，北電數智需要將市場主流模型與國產芯片集群進行一一適配。北電數智提供的AI工具鏈“寶塔·模型適配平臺”，向下兼容多種硬件架構，解耦芯片與大模型，使大模型能夠在不同的AI芯片上高效運行；向上支持各大主流開發框架，降低企業和開發者的使用門檻，提供更大的靈活性。開發者既可以選擇主流的基礎大模型，也可以采用開源模型，打破算法層面的“煙囪難題”，實現不同模型間的自由切換。

以DeepSeek為例，雖然這是性能領先全球的模型，但同時這也是一個部署起來相當復雜的模型。在DeepSeek爆火之后，北電數智也第一時間實現了DeepSeek-V3/R1全尺寸模型與海光DCU、華為、壁仞科技、沐曦等國產芯片的混元算力適配，為開發者帶來更多算力選擇。

在算力與模型的極致工程化之后，北電數智也探索出了新的商業模式——token as a service，按照token消耗量計費。北電數智不僅做到了推理服務的按token收費，也做到了訓練服務（主要是后訓練與微調），也按照token收費。

這種模式對于算力服務商提出了極致的高要求，需要對算力集群進行精細化運營，最大化利用每一分算力。AI行業有一個模型算力利用率的指標MFU，行業的平均水平大概在30%左右。北電數智在混合推理的時候，MFU能夠達到60%左右。換句話說，這是一張卡當兩張來賣了。

楊震表示：“我們等于是把不同的集群打散，形成一塊巨大的虛擬GPU，并通過云服務的方式，按效果計費（token式），客戶只需關注自己的業務需求，無需關心底層的技術細節。”這種模式對中腰部客戶和個人開發者尤為友好，不僅提高了客戶的使用體驗，也大大降低了他們的使用成本。

除了算力與模型，北電數智AI底座的另一個核心要素是數據。

2024年1月，北電數智開始打造一款名為可信數據空間的數據產品，并在7月的全球數字經濟大會上向市場發布。兩個月之后，國家數據局在數博會上提出可信數據空間，并在11月發布《可信數據空間發展行動計劃（2024—2028年）》。從時間線上來看，北電數智的可信數據空間是一個超前于市場的產品。

今年，可信數據空間進一步升級為全棧信創的可信數據服務，包括可信的數據空間、數據產品、數據托管等全方位的服務。該產品想要解決數據要素真正能夠流動、交易與使用的問題，讓過去沉睡的數據真正在產業內發揮價值。

在千P高性能混元算力集群全棧服務基礎上，整合算力、算法、數據全棧AI能力和AI工具，配合可信數據服務，共同構成了北電數智的AI底座。

3.AI如何Work起來？

有了強大的技術底座，還需要回答一個問題：“AI的價值如何落地？”

這就是北電數智打造“傳統產業賦能平臺”和“新興產業加速平臺”這兩大產業平臺的初心。北電數智CMO楊震表示，之所以要以產業平臺的模式來運營，核心目的還是要為市場提供全方位的支持，而不同的企業會有不同的需求。

首先看傳統產業賦能平臺，這是北電數智面向制造、金融、政務、醫療等傳統行業打造的能力轉化平臺，以垂類模型矩陣賦能傳統產業。此舉的目標很明確——讓AI真正成為企業降本增效、提質增能的工具。

在醫療行業，北電數智為中日友好醫院提供了涵蓋算力、算法、數據的全棧AI基礎設施底座平臺和數據可信應用平臺，打造出了面向醫療行業智能化轉型需求的垂類行業解決方案“星火·醫療底座”。在這一垂類場景下，通過“星火·醫療底座”開發工具鏈，北電數智與中日友好醫院共同構建了院內專屬的大模型智能體平臺“中日櫻智Agent開發平臺”。同時，北電數智深入推進大模型技術與臨床應用融合，釋放AI醫療潛能。

在影視文化產業，北電數智為北京市朝陽區AIGC視聽產業創新中心搭建國產人工智能算力平臺并提供運營服務，以行業模型賦能數字創意、影視制作等AI應用，讓影視大模型能夠在國產芯片上高效部署與運行，進而打造AIGC視聽平臺標桿。

北電數智CTO謝東表示，北電數智不是簡單做“AI+”，而是通過對行業流程、知識體系的深度嵌入，實現從手工到智能的流程重構、從經驗到數據驅動的決策輔助、從單點到端到端的服務再造，跟傳統企業一起從“信息化”走向“智能化”。

其次是新興產業領域，這也是新質生產力的代表企業，包括具身智能、低空經濟、生物科技、AIfor Science等領域。

這些新興產業有一個重要的共同點：節奏快，變化快。針對快速變化的市場需求，北電數智將聚焦構建共性技術體系，通過物理直覺模型、虛擬仿真環境、通用開發組件及智能數據工具鏈等核心能力，為智能體感知決策、人機協作、復雜系統建模等關鍵環節提供技術支撐。

比如面向具身智能，北電數智通過提供數據開發平臺，以基于真實應用場景的行業產線和應用場景的數據，構建精準且具有物理真實性的仿真環境，為具身智能企業提供應用訓練場。

謝東表示，北電數智不做“代替者”，而是要做加速器——讓新產業從“想得到”到“做得成”，更快，更穩。

4.一家北京國企的底氣與局氣

北電數智是一家AI原生的國有企業，隸屬于北京電控。北京電控是北京市最大的市屬高科技企業，立足于“新中國電子工業搖籃”的酒仙橋，從上世紀50年代新中國成立初期的技術起步，到80年代改革開放初期的國際合作，北京電控始終站在技術發展的前沿，不斷引領技術創新，推動產業繁榮。這種創新的內驅力依然在AI時代延續。

這是北電數智的底氣。

作為北京的國企，北電數智還有局氣的一面——豪爽、正直和守規矩，更通俗地說就是“有理有面兒”。

「甲子光年」之前曾曝光算力行業亂象，一些智算中心和利益相關方通過假租約、套補貼、賣綠電等方式獲得不當利益，這其實影響了國內算力生態的健康發展。

北電數智也注意到了這些行業亂象，他們深知AI產業的發展并非靠一家公司的一己之力，所以在推動產業生態共生共建的協同發展方面，北電數智投入了越來越多的精力，這也體現了一家國企的責任和擔當，用北京話說就是“局氣”。

值得一提的是，北電數智在運營智算中心時的“在地運營思維”。

在北電數智看來，當下火熱的智算中心建設中，各地真正需要建設的并不只是一個智算中心，而是以智算中心為核心，輻射產業鏈上下游，聚集產、學、研融合的產業集群，形成具有各地特色的人工智能產業生態。

北電數智的人才和業務布局強調既要懂芯片、也要懂模型、還要懂數據，進行全棧布局，同時針對不僅是大廠客戶，還有中腰部和小客戶也都能提供“建、運、管”全生命周期的運營能力和產業協同能力，讓智算中心成為真正的生產力中心。

為了打造既要懂技術、又要懂行業的人才鐵軍，北電數智把人才培養定為“1號位工程”。目前，北電數智打造了一批由產業專家、行業專家、管理專家構成的專家人才網絡，BATH人才含量已超70%，包括IBM原全球副總裁、大中華區首席技術官謝東博士、著名人工智能領域專家竇德景教授、原百川智能副總裁鄧江等均已加盟。

如今，北電數智已經走出北京，走向了更廣闊的華南、華東市場。

今年2月，北電數智中標佛山人工智能智算中心項目。北電數智以“全棧AI工廠”理念突破傳統算力中心僅關注硬件算效與能效局限，集成算力、模型和數據全棧能力，能夠為智算中心打通從要素聚集到場景應用閉環，使之成為區域新質生產力發展中心。

同時，以傳統產業賦能平臺為依托，通過深度介入泛家居產業從產品設計、柔性生產，到供應鏈管理的全價值鏈環節，致力于推動其實現設計智能化、生產制造智能化、產業基因智能化，助力佛山泛家居產業全方位煥新提質。

截至目前，北電數智已有AI產業生態伙伴千余家，廣泛覆蓋了醫療、工業制造、影視、政務等傳統行業，以及AI輔助藥物研發、通用機器人與具身智能、無人駕駛、輔助診療AI智能體等明星賽道和高潛領域。

在今年的中關村論壇年會上，北電數智通過“1個AI底座+2大產業平臺”的創新模式，展示了其在AI基礎設施、模型開發和場景驗證上的全鏈條服務能力。特別是“北京數字經濟算力中心”作為城市級AI底座的代表，已經完成驗收并成為北京市“三個100”重點項目，進一步鞏固了北電數智在AI領域的技術領先地位。

與此同時，北電數智為傳統產業和新興產業提供了可復制的AI解決方案，不僅加速了“產業AI化”和“AI產業化”的進程，還為其他地區和企業提供了一個可借鑒的實踐路徑，有助于推動AI技術的普惠。

打造中國特色的新型AI工廠是北電數智現在正在做的事情，我們也很想知道驅動這家企業和員工的精神內核是什么。在采訪結束后，我們發現在北電數智的辦公區內有一面白板墻，上面畫著北電數智從成立到現在的各種里程碑時刻和難忘瞬間，中間寫著六個字：“建設數字中國。”

我們找到了答案。

（封面圖及文中配圖來源：北電數智）