- Kubernetes
- YuniKorn
- vLLM
- SGLang
- Ray
- Prometheus
- CUDA
- CANN
算力竞争，正从“建得多”，转向“用得好”。
推理成为主负载、供给持续扩张，单纯扩容的边际回报下降——利用率，正在成为算力资产的核心经营指标。
一套工程能力，覆盖算力到业务的全链路。
不是标准化软件售卖，而是针对真实负载、真实集群与真实交付环境的工程服务——向下治理算力，向上把大模型接入业务。
算力调度
把分散算力治理为可运营的资源池，训练、批量与在线推理同集群运行。
- SLA-aware scheduling
- Multi-tenant governance
- Elastic reclaim
推理优化
基于 vLLM / SGLang，为大规模 MoE 与多卡部署收敛单位成本和尾延迟。
- Engine & kernel tuning
- Multi-GPU topology
- Token economics
企业 AI 平台
面向政企与制造业，交付离线、信创兼容、可治理的私有化平台底座。
- Air-gapped deployment
- Domestic-stack ready
- Access & audit
AI 智能体
把大模型接入真实业务流程：知识问答、文档处理、流程自动化与系统集成。
- RAG & knowledge base
- Workflow orchestration
- System integration
无论你在链路的哪一端，我们都从效率进入。
智算中心、GPU 云、企业自建集群——算力分散、长期闲置、缺少可运营的调度与计量口径。我们从一次利用率盘点进入，把闲置转成可交付、可计价的产能。
正在跑大模型推理的团队——单位成本高、尾延迟不稳、扩容换不来吞吐。我们从引擎、并行拓扑与 KV Cache 入手，把 token 经济学做实。
需要离线、信创兼容、可治理的私有化 AI 平台与业务智能体。我们交付能在客户现场长期运行的平台底座：权限、审计、升级路径都留在你这边。
让大模型，真正在业务里干活。
不是又一个对话框，而是接入知识库、工具与企业系统的业务智能体——面向制造与政企的真实流程，可私有化、可审计。
不是单点工具，而是全栈工程闭环。
从推理请求进入，到资源分配、执行、观测与持续优化，完整贯穿这四层。
能力经过大规模生产环境验证。
* 数据为核心团队成员曾在 Apple 等企业 AI/ML 基础设施部门取得的实测结果。
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 集群利用率 | 40% | 70 |
| 作业排队时间 | 6h | 20 |
| 混合负载 | 隔离运行 | 三类同集群 |
| 平台规模 | — | 550 |
先用数字建立信任，再进入平台交付。
效率诊断
梳理集群、负载和推理链路，量化效率空间与优先级。
小范围试点
以可回滚、可测量的方式验证利用率、延迟与成本改善。
平台级交付
完成平台建设、迁移与长期优化，让能力留在客户现场。
做过超大规模系统，也能走进真实交付现场。
核心团队来自北美一线科技企业与开源社区，曾在 Apple 等企业的 AI/ML 基础设施部门承担关键工程职责，长期深耕大规模训推平台、集群调度与推理系统。