算力资源分散
不同机房、云与芯片资源缺少统一描述、资源池和服务等级,容量难以形成可交付产品。
→企业 AI 进入生产后,问题不再只是模型能否运行,而是算力、服务、客户、治理和成本能否形成统一运营体系。
不同机房、云与芯片资源缺少统一描述、资源池和服务等级,容量难以形成可交付产品。
→发布、灰度、弹性、升级、回滚和可观测仍依赖碎片化工具,生产责任难以闭环。
→请求、Token、GPU、租户、成本和 SLA 缺少同一套计量审计事实源。
→从模型目录、统一 API 到异构调度、计量审计,一套平台覆盖模型服务的完整生产生命周期。
从 Hugging Face Hub、企业 Registry 或离线包同步模型,经过准入后以稳定 API 向业务系统供给。
查看核心产品↗纳管不同芯片、不同区域与不同安全域中的资源池,按服务策略编排模型副本。
将租户、身份、配额、项目空间、审计和数据边界纳入同一控制体系。
从请求到 GPU 建立一致指标,持续管理用量、容量、成本、SLA 与健康度。
可订阅 Hugging Face Hub 上游变化,选择同步指定 revision 或经审核的最新版本,也支持企业私有 Registry 与离线镜像包;模型须经过许可证、安全、芯片与运行时兼容、质量评测后进入服务目录。以下名称仅为生态示例。
磐算以 Private MaaS 为核心,向下承接算力运营,向上衔接企业 AI 应用和伙伴交付。
知识库、Agent、行业应用、权限与业务效果进入统一项目空间,支持伙伴交付与持续服务。
模型目录、统一 API、推理运行时、部署编排、计量审计、租户治理与服务可观测。
跨集群资源池、异构芯片、配额调度、容量、故障、能耗、SLA 与经营指标。
不同客户边界、交付责任和资源使用方式,对应不同的解决方案;磐算提供统一产品与运营事实源。
部署在客户机房或智算中心专属区,提供独立资源、统一模型 API、权限、审计和自主治理。
查看 NEXORA 方案↗把平台部署、模型上线、持续运维、SLA、计量和审计凭证打包为托管服务。
查看托管服务↗以共享 API 和弹性算力服务开发者与中小团队,同时为资源方提供可计量的运营出口。
查看燧石云方案↗中央运营控制面管理客户、服务目录、部署指令和脱敏运营事件;模型推理在客户指定安全域内完成,不让中央平台进入业务请求热路径。
依据客户的基础设施、数据驻留、运维责任和商业模式,选择本地部署、专属资源池或混合多地域管理。
平台、模型与运行数据部署在客户控制边界内,可适配离线环境和既有安全体系。
比较部署方式↗在合作智算中心建立企业专属资源区,由磐算提供平台部署、模型服务与持续运营。
按区域政策、芯片条件和服务能力独立部署执行节点,以统一运营标准跨域管理。
不是再增加一个模型入口,
而是建立一套企业模型运营系统。
磐算把技术控制面、商业控制面和数据安全边界放在同一架构中,让 Private MaaS 从项目交付变成持续运营能力。