近年来，人工智能（AI）领域涌现出许多创新技术，其中DeepSeek以其低成本和高效能的优势迅速崭露头角。然而，DeepSeek等大模型的广泛应用也带来了算力需求的激增，凸显了算力在产业链中的核心地位。值得注意的是，目前算力资源的有效利用率并不高，这已经成为制约AI产业发展的关键瓶颈。由于技术适配难度、应用场景落地缓慢以及生态协同不够完善等因素，大量智能算力未能转化为实际生产力，导致资源浪费，并且延长了大模型的开发周期，增加了故障定位和迁移成本。据相关行业报告显示，目前国内智能算力整体利用率不足30%，优化算力资源配置迫在眉睫。
面对算力供需矛盾和利用率低下的挑战，即将到来的2025年华为合作伙伴大会或将为行业带来新的解决方案。据透露，昆仑技术将在大会上分享其打造系统算力解决方案的构想，旨在推动国产算力从“纸面算力”向“实际生产力”的转变，引领一场深刻的产业变革。这一目标能否实现，关键在于如何有效地将算力应用于大模型，并最终服务于企业的实际业务场景，形成完整的产业闭环。
昆仑技术提出的策略可以概括为“深蹲蓄力，然后起跳突破”。首先，“深蹲”意味着夯实算力底座，解决大模型部署和迁移过程中的各种技术难题，降低企业使用大模型的门槛。一个成功的案例是北京移动在大模型应用拓展项目中，通过与昆仑技术团队的合作，有效解决了国产化服务器迁移过程中遇到的挑战。他们不仅成功完成了四大模型的国产化部署，还显著提升了系统性能和算力资源的利用率。这表明，通过技术合作和优化，国产算力完全可以胜任复杂的大模型应用。
其次，“起跳”则强调大模型在实际应用场景的有效落地，助力企业实现从“用上大模型”到“用好大模型”的转变，最终推动企业数智化转型。昆仑技术与兴业银行的合作便是一个典型的例子。双方针对金融反洗钱可疑分析的特定场景，共同开发了智能生成模型，能够有效识别潜在的风险点。这个案例不仅体现了高性能计算能力在金融领域的价值，也强调了针对特定场景进行大模型专用训练的重要性。这也进一步说明了算力并非简单的硬件堆砌，而是需要结合具体应用场景进行深度优化和定制。
昆仑技术通过“深蹲”与“起跳”的双重策略，旨在构建一个完整的国产算力产业闭环，促进企业数智化转型的成熟发展。其成功的关键在于“技术创新+生态协同”的双重发力。在技术层面，昆仑技术设立了九大根技术实验室，专注于技术创新，例如自主研发SSD硬盘和电源等关键部件，为算力服务提供坚实的技术支撑。在生态层面，昆仑技术积极融入华为昇腾万里和鲲鹏展翅计划，共享华为的技术积累，同时搭建生态服务体系，与生态伙伴携手打造专业的行业解决方案。例如，与天玑数据库云、爱数备份一体机等企业的合作，充分展现了强生态协同的优势和成果。通过与不同领域的技术厂商合作，可以更好地将算力与行业应用相结合，从而解决实际问题。
昆仑技术的“双腿发力”策略，使得原本孤立的算力基础设施升级为与大模型深度耦合、强产业协同的数智化创新底座。这为更多企业基于该底座快速部署和应用大模型，充分释放算力价值，加速数智化转型进程提供了可能。曾经停留在“纸上谈兵”阶段的算力概念，正在逐渐转化为驱动产业变革的真正“生产力”，并有望在未来释放更大的潜力。
