——以统一调度破解算力资源分散、架构复杂、利用率低三大难题，为 AI 应用落地提供更高效、更灵活、更普惠的算力底座
在智能体和行业 AI 应用加速落地的当下，算力已成为 AI 产业的核心生产要素。然而，企业面临的真正瓶颈并不只是算力总量不足，而是算力难以被高效调用。围绕这一行业痛点，云工场科技打造异构算力调度平台，面向多地域、多架构、多芯片路线的算力资源，实现统一接入、统一管理和统一调度，助力企业把分散的算力硬件转化为可按需调用的基础服务。
算力供给的新挑战：资源越多，不等于越好用
随着训练、微调、推理和数据处理等任务对算力类型、性能、成本和响应速度的要求日益分化，算力资源本身也正在变得高度异构——CPU、GPU、NPU、FPGA 多种架构并存，英伟达、AMD、昇腾、沐曦、寒武纪、摩尔线程等不同芯片路线共同发展。企业在实际使用中普遍遇到三类痛点：
资源分散——算力分布在不同地域、不同机房、不同集群中，难以统一管理；
架构复杂——不同芯片、不同驱动、不同框架之间差异明显，无法简单按“卡数”或“显存”匹配任务；
利用率不高——调度粒度过粗，容易出现高性能资源被低效占用、任务排队、资源闲置等问题。
“如果说智算中心解决的是‘算力从哪里来’的问题，那么算力调度平台解决的就是‘算力怎么被用好’的问题。”云工场科技相关负责人表示。
一个平台：连接算力供给与 AI 应用落地
云工场科技正在构建的异构算力调度平台，通过统一纳管、资源抽象、任务识别、智能调度和弹性分配，将分散在不同区域、不同架构、不同集群中的算力，组织成一个可管理、可调度、可计量、可服务的算力资源池。
平台向下连接智算中心、边缘节点和多元异构算力资源，向上支撑算力超市、模型服务和行业 AI 应用，形成从算力接入、任务调度到服务输出的一体化能力：
在资源层，平台帮助分散算力形成统一资源池，让企业清楚看到可用算力、资源状态和使用情况；
在调度层，平台根据任务类型、模型规模、资源需求、成本要求和服务等级，匹配更合适的算力资源，避免简单按卡数分配带来的性能错配和资源浪费；
在服务层，平台将底层复杂的异构算力转化为企业和开发者可直接使用的算力服务，支撑模型训练、微调、推理部署和行业应用落地。
算力不是分散的硬件资源，是可以按需调用、弹性使用、统一管理的基础服务。对产业而言，异构算力调度平台的价值不只在于提升资源利用率，更在于推动算力从“建设导向”走向“运营导向”，从“资源供给”走向“服务交付”。
云工场科技表示，将持续围绕 AI 算力服务需求推进异构算力调度平台的建设与迭代，让不同架构、不同地域、不同类型的算力资源真正流动起来，为 AI 产业的规模化落地构筑更高效、更灵活、更普惠的算力底座。
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