企业自建云，门槛较高；并且，在一般情况下，因为规模化优势，大企业的单位算力成本远低于中小企业。中小企业如何才能享受到低门槛且低成本的算力服务，从而实现算力普惠？

KubeCASH具有非常强的扩展性和自适应性能力，既可以支持大规模/超大规模的云服务，也可以支持中小规模的超融合。而且会针对不同规模企业的情况，自适应的选择最优的技术路径，确保各项性能指标满足要求的情况下最低的成本。

交钥匙方案

• 硬件方案

跟知名厂家合作，为企业云提供整机柜级服务器交付方案。内部所有的硬件，从CPU、内存到网络、存储，均可配置，更贴合企业需求。

• 丰富的算力资源选择

不管是自建硬件基础设施，还是寻求算力中心或公有云算力资源支持，以及其他各种单类或多类算力资源来源，KubeCASH都能够很好的支持。

• 系统弹性

企业是发展的，KubeCASH的强大可扩展能力，可以支持企业从小到大的发展过程，支持企业业务系统迭代升级。

算力中心聚焦有竞争优势的标准算力供应，以及支撑创新业务发展的先进算力供应。与数据中心出租机架的模式相比，算力中心出租的是基于云计算模式的算力服务。

算力中心还需要通过底层软硬件优化，提供极致性能和成本的算力。算力中心的业务模式是，针对大客户的算力出租，以及闲置算力的运营，尽可能减少资源闲置。

帮助算力中心客户

• 算力优化

实现算力的充分利用，和算力价值的深度挖掘；全方位降低算力成本，综合算力价值提升30%以上。通过多异构融合和云边端融合，实现同成本条件下，算力提升10+倍。

• 算力营销

帮助算力中心“一键”接入各大算力网络，拓展更多商机。同时，针对KubeCASH的企业大客户，优先推荐KubeCASH支持的算力资源。

• 算力运营

算力中心云服务平台，弹性算力供应。定制开发硬件和软件，协助构建运营团队或代运营。

从云计算到算力网络，最主要是构建后台算力中心和前台算力运营的分工解耦的新业务模式。算力中心专注于算力基础设施建设，专注于算力的最优性能和最低成本；而算力运营商，则轻资产运行，聚焦服务客户。

赋能算力运营

• 算力供应

协助对接西部超大规模算力中心算力，极低成本、极低延迟的海量算力供应。

• 技术服务

提供基于KubeCASH的云服务平台，协助构建运营团队。创新的基于KubeCASH的融合计算解决方案，定制开发软硬件，帮助算力运营商构建具有竞争力的特色产品服务。

• 业务对接

KubeCASH团队作为ISV角色，跟算力运营商深度合作，产品和服务深度协同，共同服务好企业业务需求。

从私有云到公有云/混合云，再到多云MSP，进一步的，随着算力网络发展，以及更多云边端业务落地，企业IT环境越来越庞大，越来越复杂。

算力来源

• 云计算算力

MSP核心能力，基于多云的计算资源，构建企业的业务系统。

• 算力网络算力

从算力网络或直接从算力中心拿到批量算力，根据算力资源特点，区分集中云算力和边缘算力。

• 企业自建算力中心算力

企业自建算力中心算力，通常为集中云的算力，部分情况可能为边缘算力。

• 终端算力

终端设备纳管，终端算力参与云边端业务协同。终端分为企业所属和终端用户所属，需要不同的网络和安全策略。

核心优势

核心优势主要体现在通过软硬件综合解决方案，帮助用户业务规模化落地。

• 算力采购

帮助用户获取海量、优质、多样、极低成本的算力，帮助用户化优选最合适的算力资源。

• 业务支撑

支持多类型算力集群的新一代企业数字化云边端管理平台；低成本的边缘和终端硬件解决方案，云边端融合解决方案，解决终端算力瓶颈问题。

• 业务加速

打通软硬件壁垒，加速企业大算力业务场景的规模化落地。

AGI大模型超大规模集群训练，对网络的要求很高。构建均衡、高效、低成本的高性能网络方案。极限利用GPU算力的同时，尽可能最低的成本。

均衡高效大模型训练

• 专用AI大模型训练的弹性GPU算力集群。
• 支持IB/RoCEv2等高性能网络协议，计算和网络传输更均衡，提升GPU计算效率。
• 容器化大模型训练平台，训练更稳定更高效。
• 一站式AI大模型训练。
• 丰富的数据集接入资源，海量数据集。

大模型训练的成本如此之高，大模型推理的成本更会是天文数字。需要针对大模型推理，构建极低成本的云边端综合方案。

极低成本大模型推理

• 云边端软硬件一体化，极低成本。
• 二八定律：20%的热点场景占据80%计算量。其他品牌算力芯片聚焦20%热点场景（约80%计算量）,NVIDIA GPU兜底，负责剩余场景（约20%计算量）。
• 全场景覆盖（有NVIDIA GPU兜底），最大程度降低成本（计算的主力为其他算力芯片，及边缘/终端单芯片SOC），可以部分解决算力芯片卡脖子问题。

AIGC，生成式人工智能，是AGI目前发展最好也最广泛的领域。

AIGC典型应用场景有：聊天机器人、智能写作、辅助编程、图片/音频/视频生成、办公助手等。

极低成本实现AGI普惠

• 极低成本的云边端多层次推理服务解决方案。
• AGI很重要，但围绕着AGI，还有很多其他类型的计算。通过强大的调度系统，实现更高效的加速计算，更高效的任务协同。从而进一步优化推理的成本。
• 云边端融合推理，进一步降低终端和推理的成本。

单体智能 vs 群体智能：单芯片性能不如国外，可以通过云边端融合，实现单个系统的海量算力。

打通云边端，为AGI终端提供极低成本海量算力；为算力网络提供更多落地场景，算力网络成功的必由之路。

典型场景

• 工业MEC

极低成本的智能MEC设备，极低成本的大模型推理平台，云边端一体协同。

• 高阶智驾

高阶智驾需要AGI大模型和上万TOPS算力，主流控制器算力100TOPS，打通云边端，提供20000+TOPS算力。

• 人形机器人

人形机器人也需要AGI大模型和大算力。海量算力支持，帮助大模型在人形机器人顺利落地，降低机器人的智能化成本。

• XR元宇宙

为XR设备企业，提供云边端一体化解决方案和海量算力。

• 其他AGI智能终端场景

基于云边端深度融合AGI解决方案，为AGI智能终端的规模化落地，提供低成本算力基础设施综合解决方案。