大模型时代，宝兰德如何让算力“跑起来”？

2025年12月10日，第二十届中国IDC产业年度大典（IDCC2025）在北京首钢园国际会展中心启幕。本次大会以“重塑算力破界而生”为主题，举行了超155场与“算力”有关的专业议题。

在过去的一年里，围绕“算力”的争夺已经从芯片之争，走向架构、软件乃至生态之争。与此同时，企业AI规模化落地正遭遇前所未有的瓶颈，不少企业正陷入“部署难、管理乱、利用率低”的困境。

宝兰德（688058.SH）作为智能时代承上启下的“赋能者”，一方面不断夯实中间件等基础软件的“数字根基”，另一方面全力推进AI等创新技术的“汇智”应用，让企业真正“跑满算力”。

AI落地遭遇核心瓶颈

对于企业而言，AI的规模化落地不仅是提升效率的工具，更是重塑竞争力、构建未来护城河的必由之路。

根据麦肯锡2025年调研数据，78%的中国企业已在至少一个业务职能中部署Al技术，较2024年初的72%及2023年的55%实现持续跃升，其中生成式Al的应用增速尤为显著——71%的企业定期在业务场景中使用生成式AI，主要集中于营销销售（36%）、IT运维（36%）和产品开发（28%）三大领域。

从行业分布看，AI渗透率呈现“头部集中、阶梯分布”特征。IDC 2025年数据显示，金融（92%）、制造（65%）、医疗（58%）位居前三，教育行业（32%）相对滞后；若聚焦生成式Al领域，金融仍以92%领先，教育渗透率提升至68%。

但同时，AI落地也面临一系列挑战。大量企业虽然在AI算力、模型训练和智能体研发方面投入不菲，但在算力调度、模型可控性、多智能体协作、与现有IT系统集成及推理成本优化等方面遇到系统性障碍，导致AI项目难以从零散试点迈向全面业务赋能。

如何让算力更便宜、更快、更可控？越来越多的工程团队也意识到：大模型之所以“跑不满”，并不是硬件不够强，而是系统软件栈在编译、调度、算子库、框架协同上存在大量结构性瓶颈。

宝兰德提供了解决方案。它是一家专注于基础软件中间件、智能运维及“大数据+人工智能”三大核心领域的高新技术企业。公司在AI领域坚持前瞻性与系统性布局，目前已形成覆盖异构算力调度、全流程开发工具链及场景化应用落地的完整技术体系，相关AI产品和解决方案已在运营商、金融、能源、教育等多个行业成功落地。

激活AI时代的“创新引擎”

宝兰德AI汇智平台解决方案，堪称激活AI时代的“创新引擎”，旨在降低AI应用的门槛，赋能企业快速构建和部署智能应用，将AI能力“汇智”成企业核心竞争力。

该解决方案能够对智算算力进行集中化的统一管理、灵活调度以及高效运营，确保资源的最大化利用，同时提供算力中间件，有效促进了算力资源与大模型之间的无缝互联，从而在同等算力条件下实现了更为卓越的性能表现。

此外，宝兰德AI汇智平台还提供了一整套针对大型AI模型的工具链，涵盖模型训练、部署、评测以及体验中心等多个关键环节，极大地简化了大模型的开发与应用流程。同时，还创新性地推出了智能体创新工厂，专门用于根据企业实际需求定制加工智能体，可极大地加速企业的数智化转型步伐。

以金融行业为例，宝兰德依托昇腾NPU硬件底座与CANN异构计算架构，构建了一套全链条的精细化管控平台，通过算力虚拟化、资源池化、分时复用与智能调度，显著提升算力利用率。

目前，该解决方案已在多家金融机构成功落地。例如，在某城商行AI中台项目中，宝兰德帮助客户实现昇腾NPU与其它算力统一调度，资源利用率大幅提升；在某车贷AI创新助手项目中，基于昇腾910B集群构建的智能审核系统，覆盖信审、额度评估、合同审查全流程，显著提升放贷效率与合规水平。

近日，在备受瞩目的昇腾AI创新大赛2025北京区域赛中，宝兰德《金融行业智算与AI模型全栈精细化管控解决方案》脱颖而出，成功斩获企业赛道铜奖。这也是业界对宝兰德技术实力的高度认可。