然而，混合AI算力的构建面临诸多挑战，包括算力利用率低下、异构资源管理困难、国产化替代进程 加速等现实问题，正成为制约大模型规模化落地的核心瓶颈。京东云vGPU AI算力平台，以创新性的 GPU算力池化技术和异构算力统一管理，助力企业快速构建异构AI算力基础设施，重塑AI生产力。 一、大模型落地面临三重算力困局 随着海外AI算力供应链不确定性增加，面对强势的大模型训练推理需求，国产AI芯片迎来发展新机 遇。而80%的算力需求正在向推理场景集中，由于推理场景对GPU峰值性能的要求相对放低，更多规格 国产GPU已具备支持大模型应用的能力，推动海外AI芯片与国产芯片混合部署成为企业AI算力新常 态。 当前，众多智算中心面临一个严峻的现实，购买了昂贵的GPU卡，但集群MFU(模型算力利用率)却很 低。某头部证券公司AI负责人坦言："我们的数百张GPU卡，实际利用率不足30%，但业务部门仍在不 断要求扩容。" 行业普遍面临三大核心痛点。首先是GPU资源空转闲置：传统物理卡部署模式下，推理任务往往占用不 到30%的算力，却需独占整张显卡。其次是异构资源管理困难：同时存在英伟达、昇腾等多类加速卡， 不同芯片需要独立运维体系 ...