在大模型热潮席卷全球的今天，企业搞AI最头疼的两件事：一是算力不够用，训练一个模型要等几周甚至几个月，推理时响应慢得让人着急；二是成本高得吓人，一张高端GPU几十万，电费、运维费更是无底洞，很多企业明明想拥抱AI，却被“算力大山”挡在门外。
而第四范式推出的“软件定义AI算力”解决方案——SageOne软硬一体机搭配先知AIOS操作系统，正好戳中了这个痛点。这套“软硬一体”的组合，通过智能调度、资源池化、算力复用三大核心技术，直接宣称能降低企业90%的AI总拥有成本（TCO）。不管是大模型训练、推理部署，还是行业AI应用落地，它都能提供高效算力支持，还能完美适配国产GPU和各种异构硬件环境，让企业不用再为算力和成本发愁。
一、先搞懂核心：软件定义AI算力到底是什么？
可能有人会问，“软件定义AI算力”听着挺玄乎，到底是啥意思？其实用大白话讲，就是用软件来“管”硬件算力，让原本零散、浪费的计算资源变得聪明、高效，彻底摆脱“硬件绑定软件”的传统模式。
（一）传统AI算力的三大痛点，企业苦不堪言
在软件定义算力出现之前，企业用AI算力基本是“盲人摸象”，麻烦一大堆：
- 资源浪费严重：传统模式是“固定分配”，比如训练一个模型就独占一张GPU，任务结束后GPU就闲置着，很多企业的GPU利用率连30%都不到，相当于花几十万买的设备，大部分时间在“躺平”；
- 成本居高不下：算力成本不只是硬件钱，还包括电费、运维费、空间占用费等总拥有成本（TCO）。一张高端GPU每年电费就好几万，再加上专人维护，中小企根本扛不住；
- 适配性极差：市场上的GPU品牌五花八门，有国产的寒武纪、海光，也有国外的英伟达，不同硬件架构不一样，企业换个GPU就得重新调试软件，兼容性问题让技术人员头疼不已 。
（二）软件定义算力：给算力装个“智能大脑”
软件定义AI算力，就是通过一套强大的操作系统（比如第四范式的先知AIOS），把所有硬件资源（CPU、GPU、内存等）整合起来，像管理“水电煤”一样按需分配。就像外卖平台调度骑手一样，系统实时监控所有算力资源的使用情况，哪个任务需要多少算力，就精准分配多少，任务结束后立刻回收，不让资源闲置。
举个简单的例子：某企业上午用10张GPU训练大模型，下午训练任务结束，系统就把这10张GPU的算力分配给实时推理任务；晚上推理请求少了，又把多余算力分给数据预处理任务。这样一来，GPU利用率能从30%提升到85%以上，成本自然就降下来了。
而第四范式的方案更绝，它不只是软件层面的优化，还搭配了SageOne软硬一体机，实现“硬件定制+软件优化”的深度协同。硬件是为AI任务量身定做的，软件又能精准调度硬件资源，两者配合起来，算力效率直接拉满。
二、核心组合：SageOne一体机+先知AIOS，1+1＞2的算力神器
第四范式的软件定义AI算力，核心是“SageOne硬件底座+先知AIOS软件大脑”的组合。一个负责提供强大的硬件基础，一个负责智能调度和优化，两者协同工作，才能实现“降本90%”的惊人效果。
（一）SageOne一体机：为AI而生的“专属硬件”
SageOne不是普通的服务器，而是第四范式专为AI任务设计的软硬一体化设备，就像为跑步运动员定制的专业跑鞋，每一个部件都为提升算力效率服务：
- 硬件配置量身定制：内置第四范式自研的硬件加速卡4Paradig ATX800，算力达到1.5TFLOPS，还搭配了高速缓存和专用存储，专门优化AI训练和推理的计算、存储、网络性能 ；
- 三大核心引擎加持：集成了AI训练引擎、推理引擎和特征存储引擎，针对高维数据处理、实时推理等AI核心需求做了深度优化。比如训练引擎用了自研的分布式框架GDBT，在高维稀疏场景下，训练速度比普通GPU快5倍以上 ；
- 全场景覆盖：推出了Advaandard、WorkStation三大系列7款产品，不管是大企业的千亿参数大模型训练，还是中小企业的小规模AI部署，都能找到合适的型号 。
更重要的是，SageOne还支持国产化适配，内置国产CPU、BIOS、网卡等组件，完全能满足企业的国产化替代需求，不用再担心“卡脖子”问题 。
（二）先知AIOS：算力的“智能调度大脑”
如果说SageOne是强大的“肌肉”，那先知AIOS就是聪明的“大脑”。这款企业级AI操作系统，能把硬件资源的潜力发挥到极致，核心能力有三大块：
- 资源池化管理：把所有硬件资源整合进一个“算力资源池”，不管是CPU还是GPU，不管是国产还是进口，都能统一管理。就像一个巨大的“算力水库”，所有任务都从水库里取水，不用单独挖井；
- 智能调度算法：系统能根据任务类型自动匹配最优算力组合。比如大模型训练需要大量并行计算，就调度多GPU协同工作；实时推理需要低延迟，就分配高优先级算力，确保响应速度。还能通过容器冻结、迁移技术，让任务在不同硬件间无缝切换，避免任务中断 ；
- 低门槛操作：不用专业的运维人员，普通技术人员通过可视化界面就能操作，一键完成算力分配、任务部署、性能监控。还支持SDK集成，能轻松对接企业现有AI应用，不用大规模改造系统 。
（三）软硬协同：为什么1+1能大于2？
很多企业也尝试过“自己买硬件+装调度软件”，但效果远不如第四范式的方案，关键在于“协同”：
SageOne一体机的硬件参数是先知AIOS提前优化好的，比如硬件加速卡的计算逻辑、存储的读写速度，都和软件的调度算法精准匹配。比如AIOS知道SageOne的GPU支持1%粒度的算力切分，就会把小任务拆分成细粒度，充分利用每一份算力；而普通硬件没有这些优化，软件调度再智能也没用。
举个例子：某企业用普通服务器+开源调度软件，GPU利用率只能到50%；换成SageOne+AIOS后，调度算法能精准匹配硬件的并行计算能力，GPU利用率直接冲到90%，同样的任务，成本直接减半。
三、三大核心技术：90%成本降低，不是空谈
第四范式敢宣称降低90% AI总拥有成本（TCO），靠的不是噱头，而是智能调度、资源池化、算力复用三大硬核技术，每一项都直击成本痛点。
（一）智能调度：让算力“跑起来”，不浪费一分一毫
智能调度是核心中的核心，相当于给每一份算力都配上了“导航系统”，确保资源精准匹配需求：
- 动态分配资源：系统实时监控任务进度和资源使用情况，比如训练任务到了后期，需要的算力减少，系统就自动把多余算力分给其他任务；如果某任务突然需要更多算力，也能快速扩容，不用人工干预；
- 任务优先级排序：把任务分成核心任务和非核心任务，核心任务（比如大模型训练、实时风控推理）优先分配算力，非核心任务（比如数据预处理）在空闲时占用算力，既不影响核心业务，又不浪费资源；
- 跨地域调度：如果企业有多个数据中心，系统还能跨地域调度算力，比如北京的数据中心算力紧张，就把任务分配到上海的空闲算力，实现全局资源优化。
某金融企业用了这套调度系统后，大模型训练周期从2个月缩短到2周，原因就是系统能动态调度100张GPU并行计算，还能在非高峰时段利用闲置算力做模型调优，效率提升了10倍。
（二）资源池化：把分散算力“聚起来”，形成合力
资源池化就像把零散的“小溪”汇集成“大河”，解决了传统算力分散、利用率低的问题：
- 硬件统一抽象：不管是国产的寒武纪MLU、海光DCU，还是国外的NVIDIA GPU，AIOS都能把它们抽象成统一的“逻辑资源”，不用管底层硬件差异，任务能在不同硬件间无缝切换 ；
- 精细切分算力：支持算力和显存的超分复用，算力切分能精细到1%，显存切分以兆（M）为单位。比如一个小任务只需要20%的GPU算力，系统就只分配20%，剩下的80%留给其他任务，实现“一张GPU当五张用”；
- 多租户隔离：多个部门、多个用户可以共享同一个资源池，系统会通过自定义隔离策略，确保不同任务之间互不干扰。比如市场部和技术部同时用算力，系统会给各自分配独立的资源配额，不会出现“一个部门占满所有算力”的情况。
以前企业为每个部门单独采购GPU，10个部门需要10张GPU；现在用资源池化，3张GPU就能满足所有部门的需求，硬件成本直接降低70%。
（三）算力复用：让每一份算力“忙起来”，物尽其用
算力复用是在资源池化的基础上，进一步提升资源利用率，核心是“一鱼多吃”：
- 任务错峰复用：利用不同任务的时间差，让同一批算力服务多个任务。比如白天是推理高峰，用算力处理用户请求；晚上是训练低谷，用同一批算力训练模型；