MWC，全球最具影响力的移动通信领域展览会，相信不少和果子同样的科技数码爱好者都有在关注吧？
今年这一国际盛会上，足足给AI势头又狠狠添加一把火。有了更多关于云计算、AI大模型和各类智能化的解决方案。
科技巨头的争相押宝，AI毫无疑问，是未来数字化生活的全新前景。
在这个神仙打架的背景下，一个国人都熟知、坐拥九亿用户的品牌带来的产品引起了果子关注。它就是中国联通云智算。
这个AI产品（技术），既能为大型企业提供一站式的AI应用开发服务，也能为创新型的小企业乃至小型工作室提供基础资源到进阶应用。
简单来说属性上是灵活多变、适应性强，业务上是企业和个人全都要。
而它还有些技术非常有意思，挺值得分享，在这个普通人多多少少都会了解AI技术的大环境下，多汲取一些AI上的新兴应用，肯定不是件坏事。而如果是行业相关从业者，就更应该了解一下了。
首先，咱们要讲的就是联通云智算的架构，毕竟一个完善的架构，是赋予AI强大运算和调度能力的基础。
“1+N+X”，是联通提出的一个智算能力梯次布局。“1”就是搞一个公司级单体超大规模智算中心，人工智能的根基是训练，中心的体量越大数据量越多。而更值得一提的是，训练中心优先选择西部自然资源丰富地区，响应“东数西算”政策号召，主打一个绿色低碳，在责任担当这块，你可以永远相信国企。
那“N”就是优先选择人工智能产业和市场的热点区域，比如广东、上海临港，这些地方在基于训练中心成果的情况下，建立当地的AI训推一体服务供给。
而当“N”作为关键枢纽，进一步辐射到周边更多地方的同时，“X”自然呼之欲出了，它以“一市一池”为基础，来实现属地化下沉和低延迟的推理决策。由此，我们便能看到一个巨大的算力网络布局在地图上展开。
它们之间的关系，就好比训练中心是一个超大型仓库，N是根据各地区特色建成的中转站，山西多煤，山西这边就多放挖煤的相关工具，新疆搞风电发电，那就放对应的维护设备，最后在大的方向上一步步细分到各个城市，不同需求就提供不同的服务配给。由此我们就不难看出“1+N+X”所具备的几个优点：集中训练、分布推理、统一管控、弹性调度。
战略这块弄好了，与之对应的便是智算中心整体架构的支撑。
AI这个东西，我们作为用户操作起来很简单，输入一段话或者上传图片来告诉模型你想要什么，就能得到结果。
但是在大模型这边，它涉及诸多底层，比如使用什么样的网络更低延更多路？驱动和固件和调度层的优化、不同的大模型的适配，乃至应用场景的考量等等。
太复杂的果子也不懂，但联通云算力对中心整体架构的描述果子还是能理解的：自底向上做资源建设，结合自顶向下规划与业务场景结合。
自底向上这四个字很关键。有了它，联通云智算才有强大的调度能力和话语权，同时也避免了在某一环被卡脖子的可能，自主可控的重要性，不需要果子过多强调。
把算力布局和安全自主这两块基石放平稳，我们就可以更深层次了解联通云智算的特点。这里为了节约读者时间，以下就简单总结我认为比较有意思的三点。
1是AI原生存储
在整个模型训练和推理场景中，AI原生存储与AI算力平台在各个流程上的联动，将AI训练、推理等需要的数据提前加载到GPU节点，有效的降低了 GPU的空闲时间，发挥GPU投资的最大价值。
2是一站式开发和模型AI训练
面向企业，联通云智算提供了一站式的AI应用开发服务，具备弹性调度的异构算力资源和覆盖数据-算力-算法的全流程开发服务，为AI开发者降低开发成本，提升AI开发效率。
而在模型开发训练上，提供简单易用的交互式开发调试工具JupyterLab Notebook，支持Pytorch、Tensorflow等多种主流深度学习框架，支持CPU、GPU和NPU等多种异构算力规格和国产芯片，诸多方案皆为适应不同需求。
3是断点续训能力
就像打游戏有存档点一样。如果你在长时间训练大模型时遇到故障、断电等因素，可以基于上一轮数据，重启继续训练，节约时间和算力成本，提高效率。
这些特征，皆为利好企业与开发者。而在实际使用中，云智算又能实现怎样的落地？对普通消费者的生活有何影响？
首先便是云桌面，作为用户，你可以从任何地方、任何设备通过网络远程访问自己的云桌面，可以跨平台、跨地域的灵活办公。云桌面也能方便管理员集中管理和配置，同时保障数据的安全性。
其次就是云渲染，这里举两个例子，首先在电影《流浪地球2》中，大量特效镜头的渲染工作便是由云渲染平台完成，这样做的好处在于解决大规模渲染需要庞大资源的问题，进度更高效。
而在VR/AR领域，目前的头显设备芯片限于体积、续航、散热等因素，性能不可能过强，而云渲染技术可以提供足够的计算能力和高效的图形处理能力，云游戏方面也是同理。
当然，这些应用在AI领域并不算稀奇。更值得一提的是联通云智算的扩展能力。
我们可以试想一个场景：
交警查酒驾时，执法记录仪可以实时将工作流程上传网络，防止内存卡损失导致数据丢失的风险，同时，可以将车主的人脸信息进行识别上传对比（但不做保存，仅作对比），通过和现有数据库比对可以知道对方是否是犯罪潜逃人员。如果核实为是，AI会提供应对措施，如将潜逃人员的相关信息和地点发送至就近的警察局的工作人员，以此辅助下一步的行动。
你看，这就是智算大模型高效协同体系可以预见的能带来的直观好处。
而在新能源这块，又和算力、智能息息相关。我们都知道拥有L2智驾能力的车可以在特定条件下对转向、加减速及路径规划等进行自主控制。但哪怕未来某一天高速上的全部汽车都拥有智驾能力也无法避免堵车。
因为堵车的根本原因在于，前车与后车的操作性不一致，前车刹车后，后车才开始刹车，前车起步后，后车才开始起步，从宏观上看，这就相当于出现一个小卡顿，持续被传导下去，也就造成车流停堵。这个时候，如果有一个以算力为基础构建的“车 - 路 - 云”一体化高效协同体系，来全盘调度这些汽车，堵车的情况是不是能够避免？
当然，这里面还涉及到驾驶员的操作权优先选，以及数据的敏感性，但这丝毫不妨碍我们畅想云智算的魅力。至少有一个庞大资源基础并且有权威官方作背书的产品才有能力实现这些高难度的操作，果子想想还有些期待呢。
总的来说，从联通云智算的定位和特征上，我们能够初探未来数字化生活的广阔前景。AI的广泛应用，加速着个人数字化体验升级。而在城市、医疗、教育等方面，更是需要一个安全、自主、成熟的云智算来让这些重要的公共服务变得更加实用高效。联通云智算的目标，正是想让这一天更快的到来。
