大模型企业
面向已进入规模化推理阶段的基座模型与垂直大模型团队
核心挑战
推理成本居高不下
自建集群利用率低、峰谷差大，单 Token 成本难以下降
高峰期资源不足
新模型发布或流量突增时扩容跟不上，排队与超时影响口碑
长上下文拖慢首字
多轮对话与 Agent 场景反复计算相同前缀，首 Token 时延与吞吐双双受压
多芯片难统一
英伟达与国产卡混用，引擎、版本、驱动各一套，运维成本高
芯齐方案
专属推理集群
按模型与 SLO 独立分池，独享算力、隔离部署
KV 命中感知路由
会话亲和加分布式 KV 缓存，复用前缀计算，降低首 Token 时延
异构芯片统一纳管
NVIDIA、国产 GPU、NPU 一套平台调度，按性价比放置
弹性扩缩与灰度
按负载自动扩缩，新版本灰度发布、一键回滚
AI 应用服务商
面向做 AI 助手、编程工具、Agent、内容生成等应用，不想自建算力的团队
核心挑战
自建门槛高
GPU 采购、机房、驱动与引擎调优都要专人，团队精力被基础设施占用
多模型接入繁琐
各家接口、鉴权、计费方式不同，切换模型就要改代码
成本不可控
用量随业务波动，包年包月容易浪费，按量计费又怕账单失控
稳定性难保障
单一供应商故障或限流，直接影响线上业务
芯齐方案
兼容主流接口
OpenAI / Anthropic 格式，现有 SDK 与编程工具改个地址即可接入
统一模型目录
一把 Key 调用多个模型，按场景切换无需改代码
团队额度与计量
按团队、项目分配额度，用量与费用实时可查
全链路追踪
每个请求可追溯，延迟、错误、用量一目了然
地方园区 / 政府
面向拥有土地、电力与产业政策，希望建设区域智算中心、带动 AI 产业落地的园区与平台公司
（国产 + 英伟达）
核心挑战
缺专业团队
智算中心涉及电力、液冷、网络与 GPU 集群，地方缺少懂建设与运营的团队
建成即闲置
只建不运营，缺少稳定的算力需求方，上架率低
技术路线难选
英伟达与国产芯片如何配比、如何满足信创要求，选错代价高
产业带动难
算力中心与本地 AI 企业、产业链之间缺少连接
全周期服务
规划设计
需求测算、选址与能耗评估、芯片选型与可研报告
建设交付
AIDC 机房工程、液冷系统集成、GPU 集群部署与验收
运营托管
7×24 运维、算力调度平台，对外输出 Token 服务
产业招商
对接模型与应用企业入驻，打造 AI 产业集聚平台
产业投资方
面向计划配置算力资产的产业资本、国资平台与基金
核心挑战
资产重、回报周期长
GPU 与机房投入大，回收周期依赖长期稳定的客户需求
缺专业运营方
买了卡没人运营，利用率低，资产快速贬值
收益不透明
出租收入、利用率、运维成本难以按月核算
技术迭代快
GPU 代际更替快，选型与更新策略直接影响回报
投资合作模型
资产形态
GPU 集群与智算中心，资产归属清晰，可共建、代建或自持
收益结构
算力租赁与 Token 服务双收入，按月出具运营报表
风险控制
需求前置锁定客户、分期投入，7×24 运维保障可用性
运营托管
芯齐负责调度、运维与客户运营，提升资产利用率
合作流程
- 01
需求沟通
1 个工作日内响应，了解业务与算力需求
- 02
方案设计
给出架构、配置与报价
- 03
测试验证
Token 试用或项目可研测算
- 04
签约交付
按里程碑部署上线
- 05
持续运营
7×24 运维与用量、收益报表
常见问题
支持哪些接入方式？
兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口格式，主流 SDK、编程工具和 Agent 框架改个地址即可接入。
可以私有化部署吗？
可以。支持独立算力集群驻场交付，数据不出域，适合金融、政务等合规场景。
怎么计费？
公有 API 按 Token 计量付费；私有集群与智算中心合作按项目报价。
支持国产芯片吗？
支持。平台统一纳管英伟达、昇腾、曙光、摩尔线程等芯片，可按信创要求配置。
智算中心有哪些合作模式？
投资共建、代建交付、算力租赁运营三种，可按资金与运营诉求组合。
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