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中文(ZH) 从“算力”到“Token 生产力”,硅基流动助力央国企大模型规模化落地

硅基流科技赋能央国企大模型部署

专注于AI基础设施的硅基流科技公司,正在帮助中国的国有企业(SOEs)大规模部署大语言模型。他们通过自主研发的推理引擎,专注于优化算力向“Token生产力”的转化。该方法涉及算力资源的统一管理、高效的模型部署和智能调度,以降低成本并提高硬件利用率。该公司在一个案例研究中展示了成功,其中一个国有企业集团通过整合模型和优化资源配置,显著降低了每百万Token的成本,并启用了新的业务场景。 AI

影响 优化企业的AI基础设施,可能降低成本并促进大语言模型的广泛应用。

排序理由 本文讨论了一家公司部署大语言模型的解决方案,属于AI相关工具而非核心AI发布。

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硅基流科技赋能央国企大模型部署

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报道来源 [1]

  1. 雷峰网 (Leiphone) TIER_1 中文(ZH) ·

    From "Computing Power" to "Token Productivity", Silicon-based Flow Empowers Central and State-owned Enterprises to Scale Large Models

    <p>在企业网 D1net 主办的 2026 秋季央国企 CIO 及数科公司高管峰会(第 19 届)上,硅基流动解决方案总监唐安波出席峰会并作主题分享:《从“算力”到“Token 生产力”:央国企大模型规模化落地的推理基础设施与 ROI 实践》。以下为分享内容精华。</p><p>当下,AI 应用正处于爆发式增长的早期阶段,Token 消耗量呈指数级增长。这背后,模型架构持续演进,版本更新节奏快速;同时,算力架构也在不断演进。模型与算力之间,是相互推动的迭代过程。对于企业来说,一方面要适配这些变化,另一方面又要面向自己的业务场景提供多元化模型服务,还要把成…