企业智能化转型面临的挑战
算力效率低
多品牌 GPU、多区域集群并存，资源分散、调度粗放，算力投入高，但实际利用率与 Token 产出不足。
推理成本高
长上下文、高并发、多模型调用持续推高成本，服务延迟、吞吐与 SLA 难以同时兼顾。
Token 治理散
公有云模型、自建模型、第三方 API 分散采购，存在账单不清、重复投入、权限失控和成本难归集等问题。
生产运营难
缺乏统一监控、审计、预算、容灾与智能运维能力，AI 系统难以稳定支撑企业级生产业务。
构建一体化企业 AI 基础设施底座
统一算力底座
少买卡、少闲置， 让每一张 GPU 产生更多 Token
- 统一纳管英伟达、国产 GPU、及多云多集群算力，依托全球领先的调度能力，实现 GPU 显存与计算单元颗粒化调度。
- 支持单卡多模型、多卡分布式推理和闲置资源复用，GPU利用率提升至 80% 以上。
全栈推理优化
同样的算力， 承载更多请求，输出更多 Token
- 基于 VLLM、SGLang、NVIDIA Dynamo 等主流技术积淀协同优化推理引擎、调度、缓存、存储与网络。
- 通过 P/D 分离、KV Cache 复用、智能批处理和弹性扩缩容，提升吞吐、降低延迟，稳定支撑长上下文与高并发。
全链路 Token 治理
Token 用到哪里、花了多少钱、 产生多少价值，一目了然
- 统一纳管公有云模型、自建模型和第三方 API，形成统一 Token 服务入口。
- 按部门、用户、应用、模型和项目，实现用量计量、预算配额成本分摊与智能路由，并对调用全程留痕、审计和追溯。
多模型服务平台
模型即服务， 应用按需构建，业务快速上线
- 汇聚 Deepseek、GLM 等主流开源模型，并兼容企业自研模型、商业模型及第三方 API。
- 通过标准 API、模型评测、服务编排和自助部署，持续输出稳定、低延迟的模型服务，快速支撑知识问答、智能客服、研发助手、生产质检和经营分析等场景。
智能运营驾驶舱
看得见、管得住、调得优， 让 AI 基础设施持续进化
- 企业 AI 智能管家 d.run Copilot 通过对话即可生成算力预测、容量规划、成本分析和调优建议，辅助完成故障定位、资源优化与运营决策
- 多维度可视化呈现算力利用率、Token 消耗、调用成本、模型性能、服务 SLA 与业务使用情况，自动识别异常并触发预警。
