“孔明”智能算力平臺和“AstraFlow星圖”一站式AI開發與模型調用平臺，形成了從底層算力調度到上層模型應用的完整閉環。

文｜王玉冰

ID | BMR2004

隨著AI大模型爆發式發展，算力的需求也在呈指數級增長。

但目前我國算力市場正面臨供需錯配的難題，例如大量中小企業擁有閑置的算力資源無法有效利用，而急需算力進行模型訓練的企業又面臨獲取門檻高、成本不透明、跨區域調度困難等問題；與此同時，另一個亟待解決的問題是算力資源分散在不同廠商、不同地域，缺乏統一的納管與調度機制，導致整體利用率低下。

為破解以上難題，推動算力從“資源”走向“資產”，2026年4月2日，工信部首次提出“算力銀行”“算力超市”創新業務模式，鼓勵將閑置算力“存入”平臺，通過跨區域、跨周期的調度來實現算力的靈活取用，并匯聚各類算力服務供企業按需選用。

“算力超市+算力銀行”本質上是算力調度和模型應用的結合。面對工信部提出的創新算力業務模式，優刻得科技股份有限公司（以下簡稱“優刻得”）憑借自主研發的“孔明”智能算力平臺與企業級一站式AI開發平臺“AstraFlow星圖”，已完成“算力銀行+算力超市”的雙平臺完整布局，助力千行百業加速智能化轉型。

01

孔明管算力，星圖管模型

“孔明”與“星圖”是“算力銀行”與“算力超市”的一體化協同。

優刻得是國內首家科創板上市的云計算服務商，近年來已從傳統云計算服務商向智算服務商全面轉型。

針對AI大模型時代的企業需求，優刻得計算產品線總經理鐘春山在接受《商學院》采訪時表示：“我們自主研發了‘孔明’智能算力平臺和‘AstraFlow星圖’一站式AI開發與模型調用平臺，這兩大平臺分別對應‘算力銀行’和‘算力超市’的核心功能，形成了從底層算力調度到上層模型應用的完整閉環。”

2023年10月，優刻得正式推出“孔明”智能算力平臺。作為業界較早的異構算力納管平臺，“孔明”最初聚焦于算力統一調度與大模型訓練的斷點續訓功能，隨后擴展為面向中大型企業，打造整合算力、數據、智能體的一站式AI開發平臺。

鐘春山介紹道，“孔明”的技術架構分為三層：底層是算力基建層，兼容各類國產與國際算力設備；中層是算力調度層，負責異構算力納管、標簽、評測與跨區域調度；上層是算力運營層，呈現算力利用率、收益等運營數據。“‘孔明’的功能就是為AI算法工程師做好底層算力調優工作，為企業管理者呈現算力使用數據，為應用端提供推理服務并輸出詞元，成為‘算力超市’的重要一環。”

拿“算力銀行”的存貸調度來說，鐘春山解釋道：“‘孔明’已經納管了上千P閑置資源，‘存’是包裝資產單元，把各地閑置算力包裝成標準化算力資產，屏蔽底層差異；‘貸’是按需計費，支持按小時或按月靈活計費；‘調度’是秒級跨區調度，基于模型與算法需求最小化任務排隊時間。”

與“孔明”形成上下聯動的，是優刻得在不久前發布的“AstraFlow星圖”平臺。

鐘春山在采訪中強調，“星圖”主要具備四大差異化優勢：一是模型規模大、更新快，涵蓋200多個主流大模型，支持多模態，并且能夠快速接入新模型；二是計費精度高，支持API Key級獨立計費，可設置限額、預算，實現企業級的精細化成本管理；三是模型切換便捷，通過統一網關可任意切換模型，無須繁瑣配置；四是中立性保障數據安全，不觸碰客戶數據、無業務競爭，適配數據敏感型企業。此外，“星圖”平臺還搭載了AI安全網關，能夠全面保障客戶的數據隱私與網絡安全。

鐘春山指出：“‘星圖’的精細化計費是把AI算力調用從模糊支出變成可計量、可治理的數字資產。”通過按項目、團隊、應用拆分API Key成本，按模型統計消耗，并支持預算預警、自動限流、異常攔截等功能，“星圖”幫助企業實現了AI成本的“可視、可控、可優化”。

具體來說，鐘春山解釋道：“在可視化方面，我們會通過API Key的管理，可以按照項目、團隊或者應用去對應不同的Key，同時基于模型級別的消耗，輸出實時的賬單，來進行成本分析，實現算力的成本透明；在可控層面，通過讓企業經營者做預算設置、額度預警和自動限流，對一些異常調用去做攔截，進行賬號盜刷管理來控制預算；在可優化層面，‘星圖’會將模型與場景進行匹配分析，讓客戶調用最優性價比的模型，還可以通過一些緩存的方式去減少一些無效詞元的消耗。”

“孔明”與“星圖”是“算力銀行”與“算力超市”的一體化協同。

鐘春山提到了一個案例：“我們有一個智能制造領域的客戶，企業本身具有自有算力，需要把硬件設備轉化為智能體開發。我們就會先通過‘孔明’智算平臺，把這些硬件設備統一納管過來，通過資源調度實現算力調優，然后將算力輸入到‘星圖’平臺，實現詞元的能耗管理，降低使用成本，最終賦能到智能體業務，通過這兩個產品就把硬件設備從底層基礎設施到應用之間完美地結合起來，從而形成整個生產力的高效運作。”

02

打造開放的詞元生態平臺

開發者可以在優刻得平臺上用詞元、產詞元，把產品轉化為詞元。

在商業模式上，優刻得針對“孔明”和“星圖”兩大平臺，分別設計了公有云與企業私有化兩套路徑。

鐘春山介紹道，“孔明”平臺的公有云模式主要面向兩類客戶：算力供給方可以通過接入閑置算力實現收益分成；算力需求方則按卡時或算力單位進行租賃計費，并疊加增值服務。“星圖”平臺則以詞元調用量的精細化計費為核心，同時提供模型微調、企業安全管控等增值服務。

“此外，像一些傳統企業，比如金融行業，其數據無法出境，但它天然有自己的算力和AI業務部門，我們會把‘孔明’和‘星圖’以類似私有化產品形態打包給企業，賦能企業去做AI轉型。”鐘春山說。

鐘春山特別提到：“我們的響應速度非常快，舉例來說，優刻得是國內首家云端部署OpenClaw的云廠商。客戶需要什么，我們通過技術滿足什么。”

比如，在云計算時代，優刻得率先在業界推出了內核熱補丁技術，能夠在不重啟服務器、不中斷客戶業務的情況下，對云服務器的底層操作系統進行漏洞修復或性能升級。

對于云服務廠商而言，云平臺上往往運行著成千上萬家企業的業務，任何一次重啟都意味著服務中斷和客戶損失。有了內核熱補丁，云廠商可以在用戶毫無感知的情況下完成底層修復，既保障了業務的連續性，也提升了平臺的穩定性和安全性。

而混合云架構則允許企業同時使用私有云和公有云，將核心數據留在自家機房，將可調度的算力放在公有云上，同時兼顧安全與成本；裸金屬架構則去掉了虛擬化層，讓物理服務器的性能完全釋放給客戶，滿足數據庫、高性能計算等對算力要求極高的場景需求。因此，優刻得的這一技術實現了讓云服務“更穩、更快、更靈活”的目標。

在生態建設方面，優刻得還推出了“優云智算平臺”，面向開發者提供Coding Plan、算力租賃、智能體等功能，開發者可以在平臺上貢獻自己的開發成果，甚至搭建智能體交易平臺，實現詞元的使用與產出。

在開源策略上，公司積極擁抱開源生態，廣泛接入DeepSeek、千問、智譜、MiniMax等開源模型，同時持續向開源社區貢獻內核、智能體等代碼，支持開源項目發展。鐘春山表示：“開發者可以在我們的平臺上用詞元、產詞元，把產品轉化為詞元。”這種開放的生態策略，為優刻得匯聚了越來越多的開發者和合作伙伴。

目前，優刻得的客戶已覆蓋多個領域，包括智譜、MiniMax等大模型公司，制造業、汽車、手機、金融、安防等傳統行業企業，以及大量的互聯網游戲客戶和出海企業。

03

中立性成差異化“護城河”

優刻得從不開展與客戶競爭的業務，也不觸碰客戶數據，這一屬性贏得了大量客戶的深度信任。

鐘春山指出，近期工信部提出的政策大幅降低了中小企業獲取算力的門檻，而優刻得本身已擁有超過6萬家TO B中小企業客戶，政策的落地將極大拓寬公司的客群基礎，公司正通過參與算力券試點、中小企業扶持計劃等方式，持續降低企業算力成本。

鐘春山說，自2012年成立以來，優刻得從不開展與客戶競爭的業務，也不觸碰客戶數據，這一屬性贏得了大量客戶的深度信任。

在算力供給端，通過“孔明”平臺的技術能力，優刻得能夠對不同廠商的GPU資源、各地數據中心的閑置算力進行異構納管與統一調度，實現類似“算力銀行”的匯聚與再分配。無論是算力提供方還是需求方，都愿意將資源接入這個中立的平臺。

而在服務那些與互聯網大廠存在天然競爭關系的AI創業公司時，中立性更成為優刻得不可替代的“護城河”。“像智譜、MiniMax這些模型公司，天然跟大廠有競爭關系。他們選擇優刻得，就是因為我們是中立的，不觸碰客戶數據。”鐘春山舉例說道。

這類企業往往將核心的訓練和推理任務部署在優刻得平臺上，客戶信任度與業務黏性顯著提升。不僅如此，優刻得與沐曦、天數、摩爾、寒武紀等多家國產芯片廠商達成了深度合作。“這些廠商愿意將芯片交給優刻得進行適配，而平臺上的客戶則可以便捷地使用國產算力資源。”鐘春山總結道，“中立性是我們自創立以來的戰略選擇，在AI時代，這是我們最具差異化的核心競爭力。”

04

詞元出海，聚焦“AI+全球化”

國內兩大數據中心主要負責承擔大規模、高成本的模型訓練任務，訓練完成的模型或推理任務則可以部署在哈薩克斯坦節點，就近服務中亞及周邊用戶。

鐘春山提出：“今年我們的重點戰略將聚焦在AI+全球化，并堅持做中立領先的AI智創云服務商，打造優刻得詞元工廠。”

自2013年響應“一帶一路”倡議出海以來，優刻得已陸續在北美、東南亞等多個地區部署數據中心。

2026年4月14日，位于哈薩克斯坦最大城市的首個中亞公有云節點阿拉木圖可用區正式上線，優刻得也成為國內首個在中亞部署公有云基礎設施的云廠商。該節點同步開放了云主機、云存儲、云上網絡、數據庫及安全防護等全棧云產品能力，致力于為中亞及歐亞地區的企業提供更高性能、更低時延的本地化云計算服務。

談及為何選擇哈薩克斯坦作為中亞突破口，鐘春山表示：“第一是跟著國家的戰略方向走，中亞是‘一帶一路’的國家戰略方向；第二是真實的客戶需求，有很多客戶希望我們去那邊快速建點。”

哈薩克斯坦作為連接中國、歐洲與中東的“一帶一路”關鍵樞紐，數字經濟快速發展，但本地算力供給相對不足，金融科技、互聯網等企業對合規、穩定、本地化的算力需求持續釋放。此外，鐘春山透露，烏茲別克斯坦節點正在積極籌備中，未來將與哈薩克斯坦形成中亞雙中心協同，進一步強化面向歐亞市場的整體服務能力。

此外，優刻得還在國內布局了烏蘭察布（西部節點，適合大模型訓練）和上海青浦（東部節點，適合推理等低時延業務）兩大自建智算中心。鐘春山指出：“在烏蘭察布做訓練，在哈薩克斯坦節點做本地化推理，滿足數據本地化和實時性要求，符合詞元的出海方向。”

具體而言，國內兩大數據中心主要負責承擔大規模、高成本的模型訓練任務，訓練完成的模型或推理任務則可以部署在哈薩克斯坦節點，就近服務中亞及周邊用戶，既滿足了當地數據合規要求，又大幅降低了跨境訪問時延。此外，部分跨境數據可在哈薩克斯坦本地處理，而國內數據則存儲在“東數西算”節點中，實現了數據合規與業務需求的兼顧。

面向未來的產品規劃，鐘春山指出：“一是圍繞上海和烏蘭察布兩大智算中心，通過做到算電協同來擴大算力規模，建立持久的算力優勢；二是引入更多模型，加大對AI的研發投入，打造優刻得自己的詞元工廠。”