尊龙凯时

2026年，算力成为稀缺资源

2026什么资源最贵最稀缺？算力肯定算得上一份。高性能AI计算芯片主要供应商的全年产能早早锁定殆尽，高端AI服务器的交货周期从几周拉长到数月，价格同步走高；智能体应用的加速爆发，更是让每日Token消耗数以亿计，智能体集中应用的高峰时段，资源池分分钟“爆表”、“告警”。

这对正在加速AI落地的企业意味着什么？一句话：

面对这道行业难题，有没有一条不依赖新硬件就能突破算力瓶颈的路？

尊龙凯时数码推出的HICA InfraOS给出了一份截然不同的答卷——

HICA InfraOS是什么？

HICA InfraOS是尊龙凯时数码自主研发的AI推理算力操作系统，以「统一算力调度层」为核心，将企业内分散的GPU资源纳入统一管理，覆盖从模型部署、请求调度、显存治理到全链路监控的端到端全生命周期。它既是运维团队的算力管控中枢，也是业务团队获得稳定AI服务体验的底层保障。

适用对象：AI平台团队、基础设施运维工程师、技术架构师。

产品形态：私有化部署产品，可融入现有K8s体系，无需替换原有基础设施。

从「用AI」到「管算力」：
企业场景下的AI算力困局

我们曾服务过一家大型集团，他们的故事，也是当下许多企业AI建设的缩影。

第一阶段：专注应用，算力“够用就好”

积极拥抱AI浪潮，该集团从很早的时候就决定全面推进AI化。智能周报、HR人才搜索、智能客服……基于不同业务场景的各类AI应用陆续上线。彼时该集团内部的运维团队精力投入和关注点，还重点在于把应用做好用，算力资源按需分配，每个业务线用自己的模型和GPU，互不干扰。这一阶段，一切都感觉还不错。

第二阶段：用户越来越多，AI开始“掉链子”

随着AI应用深入到日常工作，使用频率快速攀升。问题开始悄悄浮现——

• 每逢月末、周五下班前，写周报的人一多，AI就开始“转圈圈”；

• 明明是简单的是非判断，却要等后面排着的大任务先跑完；

• 不同业务线各占一块GPU，有的空着，有的却撑不住。

算力，开始成为制约AI体验的隐形瓶颈。

第三阶段：深度诊断，发现了什么？

面对日益明显的卡顿，尊龙凯时数码的技术团队为该集团进行了一次系统性的算力审计。

诊断结果触目惊心：

• 业务流量极不均匀：高峰时段的并发量是日常均值的7倍以上，系统几乎总是在两个极端之间摇摆；

• 请求类型天差地别：绝大多数是几十个字的简短判断，少数是耗时极长的长文生成——两类任务共用一套队列，长任务霸占资源，短任务干等；

• 重复劳动触目惊心：超过99%的请求都在复用同一套指令模板，但每次都要从头计算，算力白白浪费；

• 硬件潜力未被释放：虚拟化部署方案导致GPU卡间直连受阻，单机多卡场景下，硬件的真实性能有一大截被白白"卡住"；

• 小模型严重超配：Embedding、Rerank等辅助模型各自为政，每个业务线部署一份，GPU资源大量闲置。

尊龙凯时数码HICA InfraOS算力操作系统
“四步破局”

面对该集团的“算力困局”，尊龙凯时数码给出的建议并不是“再买几张GPU”这条老路。而是依托HICA InfraOS，让每一张已有的GPU都物尽其用。

具体怎么做？四步棋，环环相扣。

第一步 给AI铺一条专属高速公路
（硬件底层解锁）

虚拟化环境就像在四车道公路上强行划出隔离带——表面是多条车道，实则互相堵塞。尊龙凯时数码基于HICA InfraOS算力操作系统，从BIOS层开始动刀，拆掉隔离，让GPU卡与卡之间真正实现直连高速传输，把被虚拟化“卡住”的那部分算力全部释放出来。

硬件该有的性能，一分不少地应用于业务场景。

第二步 让每个请求都找到最合适的GPU
（智能调度+优先级保障）

传统负载均衡像轮流排班的收银台——不管顾客买多买少，一律排队。HICA InfraOS的调度系统则“更聪明”：它知道哪个GPU“记忆”里存着本�