在AI浪潮席卷之下，众多企业正面临算力管理的严峻挑战。尽管每日处理的AI数据量庞大，堪比三个国家图书馆的藏书量，但价值数亿的GPU集群却常常闲置超过六成。与此同时，算力需求正以惊人的300%年增速飙升，CTO们却常常因为训练资源紧缺而苦恼，有时甚至需要等待两周才能获得所需的算力。
这一现状揭示了一个不容忽视的事实：单纯的算力堆砌并不能等同于智能转型的成功。目前，超过70%的大中型企业在大模型项目上因算力管理低效而陷入停滞状态。然而，在这场激烈的AI竞赛中，一些领军企业通过与京东云的合作，找到了破解之道——构建具备弹性、高效且成本优势的智能算力底座，成为了企业加速大模型应用的关键一步。
以某国内新能源车企为例，其AI算力需求每年激增300%，但千卡级GPU集群的利用率却仅为40%。资源调度不透明、工具链割裂、系统管理分散以及设备运维效率低下等问题，导致企业每年因此产生的隐性成本相当于新建两座数据中心。智能座舱模型的迭代更是需要排队两周才能获得算力。通过与京东云言犀AI开发计算平台的合作，该企业成功打造了智能算力调度系统，实现了分钟级精准预测和容器化错峰共享，使得几百块GPU在自动驾驶模型训练中能够“随叫随到”，算力利用率大幅提升至89%。同时，京东云提供的全生命周期开发套件，预置了200多种AI工具，使得模型特征工程的研发周期从14天缩短至3天，研发效率提升了40%。
同样面临挑战的还有国内某动力电池龙头企业。在全球化进程中，该企业面临着海量多模态数据整合困难、知识复用率低以及跨地域协作效率不足等问题。京东云利用知识图谱与大模型双引擎，实现了多模态数据的智能解析与动态本体构建，知识抽取准确率高达92%。基于私域语料增强的对话系统，成功突破了工艺推理、故障归因等复杂场景，问答响应速度达到800毫秒/次。结合三维知识地图与智能看板，关键知识检索效率提升了60%，年节省管理成本超过千万元。
某全球领先的综合通信解决方案提供商也在AI战略深化中遇到了算力平台构建的挑战。为了支撑大模型的研发，该企业需要构建高效能、高扩展性的智能算力平台，并突破算力利用率瓶颈、优化训练成本以及加速业务创新。京东云言犀AI开发计算平台整合了超过200种行业算法与全栈工具链，支持十余种主流开源框架，助力该企业快速构建了通信领域专属大模型。通过全局万卡级集群智能调度技术，实现了跨地域异构算力资源的秒级编排，大模型训练算力利用率跃升至75%，单任务训练周期缩短了40%。
企业大模型竞赛的下半场，实际上已经演变为智算底座效能的较量。当行业平均算力利用率不足40%时，高达89%的利用率意味着在同等成本下能够创造2.2倍的价值。正如某新能源汽车企业的CTO所言：“我们节省的不仅仅是成本，更是抢占市场先机的关键时间窗口。”
