生成式AI行业正经历爆发式增长，但算力瓶颈成为制约发展的关键因素。红杉美国在《生成式AI的第二幕》中指出，GPU资源紧张已成为许多AI公司的”天花板”。由于GPU等待时间居高不下，一种新的商业模式应运而生——通过支付订阅费优先使用高性能模型。大模型训练中参数规模的指数级增长，导致训练成本急剧上升，如何高效利用GPU资源成为行业核心议题。
AI开发计算平台应运而生，为大模型开发者提供一站式解决方案。京东云言犀AI开发计算平台可在一周内完成数据准备、模型训练到部署的全流程，将原本需要10余人的团队工作简化为1-2名算法人员即可完成，并通过模型加速工具将推理成本降低90%。该平台同时赋能算法开发者和应用开发者，支持低代码开发模式，使产业大模型开发门槛大幅降低。
大模型时代需要全新的数字基础设施。缺乏AI开发计算平台的企业，需要自行搭建GPU算力调度、存储网络等复杂系统，开发过程原始且门槛极高。对于正在推进大模型行业应用的公司而言，这意味着成本飙升和训练效率难以保证。金融、营销、汽车等百行千业正加速与大模型融合，谁能更快找到业务结合点并高效落地，谁就能在重构竞争格局中占据先机。
产业大模型发展面临多重挑战：数据准备周期长、多模态数据高效加载、训练环境稳定性、算力调度效率等。京东云实践表明，技术本身并非最大障碍，如何平衡成本、效率与体验才是行业落地的关键。大模型时代对开发基础设施提出全新要求：高成本GPU（如A100、A800）成为必需，但如何极致压榨性能至关重要；大模型训练需要千万级IOPS、百微秒级延迟的高性能存储；千亿级参数模型需要千卡规模并行训练，对开发经验提出极高要求。
京东云言犀AI开发计算平台全面解决上述痛点。平台覆盖数据管理、分布式训练、无代码开发等全链路能力，内置主流开源及商业化大模型，并提供100多种推理工具和框架。在性能方面，平台通过GPU算力统筹调度、RDMA网络优化、云海分布式存储等技术突破，实现算力最大支持数十万GPU节点，网络带宽达3.2Tbps，延迟低至2us，存储IOPS达千万级，延迟百微秒级。
言犀平台在数据管理环节提供智能标注、数据增强等工具，解决数据分散、格式不一等问题；分布式训练环节支持国产硬件适配，简化任务管理；无代码开发支持直接选择模型、上传数据、配置参数，一键部署。平台内置言犀、星火等商业模型及开源模型，并补充中文、数学等增强能力，同时提供问答、文档分析等场景的专有模型。
言犀平台提供三种交付方式：MaaS按量付费、公有云SaaS及私有化交付，满足不同客户需求。未来将进一步完善国产硬件覆盖、模型生态合作等功能，体系化解决大模型开发实施中的各类难题。京东云技术委员会主席曹鹏表示，高性能易用的AI开发平台将降低行业参与门槛，加速大模型在千行百业的普及。
以名创优品为例，京东言犀系列产品上线后，日均咨询服务量达近1万次，在线客服机器人应答准确率超97%，降低服务成本40%。类似案例将加速涌现，随着新型数字基础设施的普及，大模型应用将呈现爆发式增长，成本效率与创新空间将迎来更广阔的发展前景。
