在人工智能迈入大模型时代的今天，智算平台正经历前所未有的技术重构。面对千亿级参数、数万张加速卡、数月Kaiyun官方入口训练周期的挑战，传统算力基础设施已难以满足需求。通过对行业实践的深入观察，我们梳理出智算平台发展的核心脉络与突破方向。

　　当模型规模从ResNet50的2500万参数跃升至GPT-4的1.8万亿参数，算力需求呈现指数级增长：

　　训练成本剧增：GPT-4训练成本达2150万美元，是小型模型的百万倍级差距

　　这一变化催生了三大核心诉求：提升资源利用率（尤其对小规模集群）、加速训练推理过程、以及保障超长周期任务的稳定性。

　　混合芯片调度：通过“性能系数”统一管理不同架构芯片（如国产卡与NV卡），实现异构开云网站算力池化，通信拓扑自动优化

　　大模型正在重塑算力基础设施的技术范式。智算平台通过混合调度突破资源边界，通过软硬协同攻克性能瓶颈，通过智能运维保障长期稳定——这不仅是技术升级，更是AI产业化的基石。随着平台开放性与智能化程度的提升，中小规模企业将能以更低门槛拥抱大模型，推动AI技术从实验室走向规模化落地。这场静悄悄的算力革命，终将重塑人工智能的应用疆界。