一个帮企业把大模型任务迁移到国产算力的适配平台
人工智能 方向的结构化创业机会。综合分 59.89 ，可据此评估差异化、落地难度、市场空间、时间窗口与护城河。
机会标题：国产算力生态碎片化，企业需要统一适配与混合调度
多维评分
综合分 = 创意25% + 可行30% + 市场20% + 紧迫10% + 壁垒10%。置信不计入综合分。
创意 60
可行 48
市场 72
紧迫 76
壁垒 55
置信 66
行业分类
创业方向
国产算力适配与异构调度
面向痛点
31楼指出SMIC 7nm产能不够、老制程耗电高，37楼称“国产算力基本可以认为不存在”；国内企业买不到高端卡，国产GPU生态碎片化，模型迁移成本高。
解决方案
提供国产GPU如昇腾、寒武纪、海光等与主流框架的适配层，做算子优化、模型迁移、混合算力调度和成本监控，让企业一套代码在多种国产卡上运行。
潜在人群
国内AI应用企业、高校实验室、国企与政务云、信创集成商
变现 / 商业模式
项目制迁移适配费、平台订阅、按算力用量分成、信创集成商渠道合作
所需资源条件
- 国产GPU测试机（必须） · 场地设备 — 昇腾、寒武纪、海光等至少各一套
- 信创资质（加分） · 资质证照 — 面向国企和政务项目需要
- 云厂商/整机厂合作（必须） · 供应链 — 获取卡源与客户
补充说明
需与国产卡厂商建立生态合作，项目交付重、周期长；适合有编译器或异构计算背景团队。
所需岗位
- 异构计算工程师 ×2（技术） — 算子迁移与性能优化
- 编译器工程师（技术） — 图编译与调度
- 解决方案架构师（技术） — 对接信创项目
风险
国产卡产能和性能不确定，巨头自研适配层，项目制难规模化，政策依赖强。
依据
31楼讨论“SMIC 7nm产能都不够”“只有把euv做出来一条路”；37楼原话：“国产算力基本可以认为不存在。”
下一步验证
先选一个国产卡型号，帮3家AI公司做模型迁移POC，量化迁移工时和推理成本下降幅度。
标签
国产算力,信创,异构计算,大模型