當企業(yè)每天處理的AI數(shù)據(jù)量堪比3個國家圖書館，價值數(shù)億的千卡GPU集群卻閑置超60%；當算力需求以300%的年增速狂飆，CTO們?nèi)栽跒?ldquo;兩周才能等到訓練資源”而焦頭爛額。這暴露了一個殘酷現(xiàn)實：算力堆砌≠智能轉(zhuǎn)型。

如今，超70%的大中型企業(yè)的大模型項目正在因為算力管理低效陷入停滯。在這場AI競速中，來自不同行業(yè)的領軍企業(yè)與京東云合作，正通過實踐證明：構建兼具彈性、效率和成本優(yōu)勢的智能算力底座，已經(jīng)成為企業(yè)“上車”大模型的第一步。

某國內(nèi)新能源車企面臨AI算力需求年增300%的挑戰(zhàn)，千卡級GPU集群利用率僅40%。資源調(diào)度黑箱化、工具鏈割裂、系統(tǒng)管理分散、設備運維低效，企業(yè)每年因此產(chǎn)生的隱性成本相當于新建兩座數(shù)據(jù)中心，智能座艙模型迭代需排隊兩周才能獲取算力。基于京東云言犀AI開發(fā)計算平臺，該汽車企業(yè)打造智能算力調(diào)度系統(tǒng)，分鐘級精準預測+容器化錯峰共享，讓幾百塊GPU在自動駕駛模型訓練中“隨叫隨到”，算力利用率躍升至89%；京東云全生命周期開發(fā)套件，預置200+AI工具“開箱即用”，模型特征工程從14天壓縮至3天，研發(fā)效率提升40%。

國內(nèi)某動力電池龍頭企業(yè)在全球化進程中面臨海量多模態(tài)數(shù)據(jù)(技術文檔/工藝圖譜等)整合困難、知識復用率低、跨地域協(xié)作效率不足等知識管理挑戰(zhàn)。京東云通過知識圖譜與大模型雙引擎，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)(Word/Excel/PDF/圖片等)智能解析與動態(tài)本體構建，知識抽取準確率達92%；基于私域語料增強的對話系統(tǒng)，突破工藝推理、故障歸因等復雜場景，問答響應速度達800ms/次；結(jié)合三維知識地圖與智能看板，關鍵知識檢索效率提升60%，年節(jié)省管理成本超千萬。

某全球領先的綜合通信解決方案提供商，在AI戰(zhàn)略深化中需構建高效能、高擴展性的智能算力平臺以支撐大模型研發(fā)，同時需突破算力利用率瓶頸、優(yōu)化訓練成本并加速業(yè)務創(chuàng)新。京東云言犀AI開發(fā)計算平臺，整合超200種行業(yè)算法與全棧工具鏈，支持Llama、GLM等十余種主流開源框架，助力該通信解決方案提供商快速構建通信領域?qū)俅竽Ｐ汀Ｍㄟ^全局萬卡級集群智能調(diào)度技術，實現(xiàn)跨地域異構算力資源秒級編排，大模型訓練算力利用率躍升至75%，單任務訓練周期縮短40%。

企業(yè)大模型競賽的下半場，本質(zhì)是智算底座的效能之爭。當行業(yè)平均算力利用率不足40%時，89%的利用率意味著同等成本創(chuàng)造2.2倍價值。正如某新能源汽車企業(yè)CTO所言：“我們省下的不是成本，而是搶先抵達終點的關鍵時間窗口。”

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