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随着年初国产大模型DeepSeek的爆火，大模型技术正加速渗透千行百业，但算力资源的结构性矛盾日益凸显。2025年全国两会，全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏关注算力基础设施建设，提交了一份关于“推进异构算力基础设施建设”的建议。
曹鹏聚焦大模型应用落地中的算力门槛、技术复杂性与成本高等问题，提出从自主可控的异构算力基础设施升级、智能体创新应用、算力资源共享机制等方面破局，为实体经济智能化转型提供“用得上、用得起”的解决方案。
“当前，企业落地AI应用过程中，面临两大困境：一方面，GPU等高性能算力成本高昂，且系统互不兼容，造成显卡资源浪费；另一方面，安全和效率很难兼顾，担心数据泄露的同时，又怕推理速度耽误业务进度。”曹鹏向证券时报记者表示。
对此，曹鹏建议，建设全国一体化的异构算力基础设施，通过统一调度多元算力资源，打破地域与架构壁垒，从而降低智算成本，让企业都“用得起”。
据曹鹏介绍，近期京东云推出了八大智算产品，其中vGPU AI算力平台，能够实现异构算力的智能调度：一边自动分配多元算力，实时响应业务需求，把GPU利用率提上来；另一边创建全生命周期AI开发环境，开箱即用，大幅压缩大模型训练周期。“目前，这个平台支持企业智能驾驶、人形机器人等20多个场景，精细化管理千卡AI算力集群，预计1年内，省下的算力相当于一两座数据中心的算力。”
如何让算力从“稀缺资源”变为“普惠服务”？曹鹏提出“链主企业+云平台”的共享模式：链主企业和云平台开放智算配额，向中小企业提供低成本、高质量的智算服务，将先进技术通过产品化、平台化、普惠化地对外开放，降低应用和部署门槛，打造开箱即用的产品服务，在产业场景中发挥价值。
基础设施方面，除了算力之外，曹鹏还强调了存储的重要作用。据《金融行业先进AI存力报告》，在同样的GPU算力规模下，存储性能的高低可能造成模型训练周期出现3倍的差异。“只有存储与算力协同并重，才能在降低能耗的同时进一步提升系统性能，助力智算进一步普及。”曹鹏表示。
对于大模型的落地，他认为，如何平衡极致性能和极致性价比，是大模型落地的关键，当下智能体作为大模型最轻量化的落地形式，已成为大模型落地的热点。曹鹏建议，要抓住这轮大模型发展的契机，鼓励企业在实际业务中探索智能体、应用智能体，推动智能体技术与各行业深度融合，以加速产业转型和智能化进程。
据了解，目前京东自有的多场景中，已落地超1万个智能体，累计提升人效上亿元。基于此，京东云作为京东集团对外输出技术与服务的核心平台，根据京东智能体实战经验，总结出五大核心场景：协同办公、专业助手、客户服务、营销推广和数据应用。“这些场景已在京东内部发挥巨大业务价值。”曹鹏说。
在人工智能竞争全球化的背景下，曹鹏提案将技术突破与产业需求深度融合股票配资炒股交流，为算力普惠化提供了切实路径。
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