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近日，北京睿思智联科技有限公司（“睿思智联”）成功中标国内某保险集团大模型推理加速平台项目（“项目”）。本次中标，是睿思智联在金融保险行业的一次重要落地。大模型正在从技术热点变成业务基础设施，而连接算力与模型服务的这一层平台能力，正是睿思智联的价值所在。
过去一年，金融行业对大模型的态度发生了明显转变。早期大家讨论的是”选哪个模型”，现在关心的是”怎么把模型稳定跑在生产环境里”。GPU服务器购买、模型选型只是开始，真正的难题在后面：推理服务响应够不够快、GPU算力有没有用足、模型上线之后谁来管。
本次项目要解决的，就是这三个问题：
推理加速：让模型在业务高峰期也能扛住
保险业务有个特点，上班时段请求量集中涌入，下班后断崖式下降。模型服务如果只按平均负载设计，高峰期一定卡顿；如果按峰值配置，大部分时间资源又在空转。
睿思智联在调度和引擎两个层面做优化，让平台能够根据实时负载自动调节资源分配，高峰扛得住，低谷不浪费。不追求跑分数据好看，追求业务真正用起来的时候稳。
算力管理：把分散的GPU管成一个资源池
金融机构的GPU往往分批采购，型号不同、集群分散，经常出现”账上有卡、业务缺卡”的情况。
睿思智联把各类GPU统一纳管，按需切分、弹性调度。一个业务忙起来可以多调几张卡，闲下来资源自动释放给别人用。说白了，不是让客户多买卡，是让已经买了的卡都别闲着。
模型运维：上线不是终点，是另一个起点
模型部署完成只是第一步。上线之后，服务状态怎么看、出了问题怎么定位、版本怎么更新、要下线的模型怎么平滑切换——这些事情如果没有统一的管理工具，很多管理能力根本无从谈起，模型服务的质量和效率都缺少抓手。
睿思智联提供了一套完整的模型服务管理能力，从监控、告警到服务的启停和版本管理，让运维团队在一个界面里把事情做完。
结 语
对这家保险集团来说，算力规模的快速增长和AI应用的全面铺开，意味着大模型不再停留在场景验证阶段，而是可以承载核心业务的生产级基础设施。睿思智联要做的，就是让这层基础设施跑得稳、管得住、用得起。\
真正拉开差距的，不是谁选的模型更强，而是谁能让模型长期、稳定、高效地服务于真实业务。睿思智联此次中标的份量，正在于此。
关于睿思智联
北京睿思智联科技有限公司（RiseUnion）专注于AI 算力管理与调度，已完成 10+ 国产芯片兼容认证，是 CNCF Sandbox 开源项目 HAMi 的核心贡献者之一。公司是国家高新技术企业、北京市专精特新中小企业、AIIC 算力池化工作组组长单位，在金融、政企军工、交通、医疗等行业实现大规模生产级落地。
睿思智联致力于让算力像水电一样随取随用，为企业 AI 转型构建智能、可控、高效的算力底座。
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