都2025了，还不快试试“精装算力”

新年新气象，2025年伊始小编也拥有了“幸福的烦恼”，精装房或毛坯房到底该选哪一个？真是让人纠结啊。

选精装还是毛坯

宁畅让你不再纠结

有过购房或装修经验的朋友应该都知道，精装房和毛坯房的优缺点鲜明且对立。精装房省时省力，免去了自行装修的麻烦可以拎包入住，节省了大量时间和精力，不过整体风格过于统一，硬装修和软装修的质量也难以把控，房价也会较高；毛坯房耗时耗力，自己装修不知道要踩多少坑，但可以个性化设计，硬装修和软装修也可以亲自选材，房价相对较低但要承担装修和家具的费用。

如果说，精装房在硬装修和软装修方面有了极高的质量保证，还可以满足定制化的个性需求，更无需担忧价格问题。相信所有人都不会再有选择的顾虑。

随着 AI 大模型的蓬勃发展，宁畅给众多想要拥抱AI的企业提供了一个新选择——“精装算力”，让企业不再为“幸福的烦恼”而纠结。

什么是“精装算力”？

这是在不久前举办的2024年世界互联网大会·乌镇峰会上，宁畅提出的全新概念，所谓精装算力就是依托宁畅的定制化与全栈全液能力，以算力栈为交付形态，从用户的需求与体验出发，所提供的全体系软硬协同的精细化算力服务。一经发布就在行业内外引发了热议。

精装算力从硬装修、软装修、优质服务和交付形态这四个维度体现了宁畅自身的强大能力和独特优势。

硬装修不仅体现在全算力覆盖的云-边-端全系产品上，还涵盖了宁畅的原生全液能力——液冷算力解决方案，包含冷板液冷服务器、浸没液冷服务器、液冷整机柜服务器、风液CDU套件的全栈液冷产品。

软装修则凸显宁畅注重软硬协同，建立了与算力应用场景匹配的全栈软件体系，覆盖集群环境搭建、NVAIE平台、AI开发/算力调度、分布式存储、集群运维管理、算力运营等环节。

值得一提的是，软装修中支持NVAIE（NVIDIA AI Enterprise）平台，能够加速数据科学工作流，并简化生成AI、计算机视觉和语音AI等模型的开发和部署。运用AI开展业务的企业可以借助NVIDIA AI Enterprise来提高AI团队的工作效率，并更快地获得业务见解。

在服务方面，宁畅提供完善的算力服务体系，覆盖项目定制、规划设计、系统调优、集群运维全环节，实现全方位的优质服务。

最后的交付形态是大家熟悉的宁畅算力栈，自开放免费试用以来，在提高算力利用率、加快推训速度等方面展现了显著成效。同时，宁畅基于算力栈还提供了多种行业级的解决方案。

不难看出，作为国内提供优质算力服务的第一梯队代表，宁畅提出的精装算力可以为企业带来交付、部署、应用、运维等全方位价值。

能落地的才是好AI

宁畅助你开启业务N倍速

都说能落地的AI才是好AI，大模型亦是如此。从无到有，最终落地开花。无非不是一个挖坑、踩坑、填坑的过程。人人都说AI大模型好，人人也说应用落地难。甚至有人把AI大模型的现状编成了顺口溜：

AI超级酷，AI超级秀，

个人能力被升级，

硬件厂商乐开颜，

企业落地看不到，

搭个环境超级贵，

企业看着挺喜欢，一到掏钱就没有，

AI到底能干啥，AI之路无尽头。

大部分人认为，大模型应用落地最大的困难就是硬件贵和人才贵，但企业咬牙堆算卡、堆规模之后才发现缺少成体系的支撑能力，才是大模型难以落地的关键。结合应用场景、定制化算力服务、结合软硬全栈的支撑能力，这正是宁畅的“精装算力”为企业提供的精细化算力服务，也是提升算力质量的有效途径。

宁畅专注于定制企业级算力中心及行业级解决方案，自2024年初全局智算战略发布后，积极践行落地，软硬全栈的定制化算力服务也逐步获得了企业客户的认可，涌现出众多成果案例，覆盖互联网、汽车制造、金融服务、科研、教育、医疗等领域。

以互联网企业为例，通过宁畅算力栈提高大模型的训练速度，帮助企业加速创新步伐，保持市场竞争优势。算力栈通过高效算力管理和GPU加速技术，帮助某互联网企业缩短了模型训练周期、加速产品迭代，并提升了20%的算力利用率，有效加速了企业业务的创新发展。

针对算力中心，算力栈以其高可用的算力集群，助力了某算力中心性能线性度实现高达97%的数值，显著减少了性能损耗。通过引入算力栈，该算力中心在GPU云计算、安全以及云桌面等复杂计算场景的应用均得到了显著提升。

自落地以来，宁畅算力栈不仅为企业客户带来了实实在在的效率提升，更成为发展新质生产力的引擎，助力企业开启业务N倍速！

大模型迎来新趋势

“精装算力”成破题最优解之一

有人预测，2025年大模型将呈现出三大发展趋势。

其一，智能体这种应用形态将风起云涌。在2024年，智能体已开始被各大科技公司重视起来。而到2025年，智能体将迎来大发展。

其二，是多模态市场的增长。多模态是人类世界的本来样貌，通用人工智能的发展趋势一定是朝向多模态的。技术将实现从文本、图像、视频，再到声、光、电，甚至分子、原子等各类模态，而且具备跨模态迁移的特性。

其三，大模型更加普惠便捷。大模型天然是一个应用导向的技术，有两条大的发展曲线：一条曲线是能力上升，一条曲线是成本下降，带来技术能力快速地落地和应用。

“红衣教主”周鸿祎在2025年初发表“大模型时代，企业该做些什么”的言论引起了行业内外的广泛关注。他指出，当前大模型产业演化出两条发展路线，一条是依靠卷算力、卷数据、卷参数，探索全面超越人类的超级人工智能的ASI之路；另一条则是放弃打造全能大模型的执念，让一个大模型干一件事，向场景化、应用化、专业化、垂直化方向发展，意味着模型更小、算力更少、成本更低，解决单一任务即可，相当于让大模型从“原子弹”变成“茶叶蛋”的应用之路。

但不管是“原子弹”还是“茶叶蛋”，都要先解决落地难的问题，这也是企业将大模型进入核心生产环节后，所要面对的计算场景复杂化、业务多元化、任务差异化等等问题。

要解决这些难题，宁畅的“精装算力”显然已成为破题的最优解之一。