中兴通讯AI服务器GPU：算力平民化的破局之路

在人工智能席卷各行各业的今天，算力已成为驱动技术创新的核心燃料。高性能GPU长期被海外厂商主导，价格居高不下，供给受限。面对这一行业痛点，中兴通讯正以其全栈能力，将复杂昂贵的AI能力平民化，为千行百业的数智化转型提供新选择。

AI算力：中兴通讯的战略新支柱

过去，中兴通讯的关键词是5G、光网络和ICT基础设施。但随着5G商用进入深水区，行业整体增速趋缓，寻找“第二增长曲线”成为必然选择。AI算力，正是中兴押下的重要筹码。据机构预测，到2027年AI软硬件市场规模将达到7800亿至9900亿美元，年复合增长率高达40%至55%。这一巨大的市场空间，为中兴通讯的转型提供了广阔舞台。

从通信专家到算力赋能者的华丽转身

中兴通讯并非简单地想在AI赛道上分一杯羹，而是要将自己定位为AI未来与现实应用的核心连接者。这意味着公司需要充分发挥在通信、算力和硬件工程上的全栈能力，帮助企业克服AI应用过程中的基础设施瓶颈。

事实上，这种战略转型体现了中兴通讯对行业发展趋势的深刻洞察。正如一位行业观察者所言：“当大家都在追逐AI应用时，中兴选择了一条更基础但也更重要的道路——为AI应用提供坚实的算力底座。”

星云智算：全栈能力的集中体现

中兴通讯推出的星云智算解决方案（Nebula Intelligent Computing Solution），是其AI战略的具体落地。该方案以开放、高效、智能和安全为理念，面向训练和推理两类场景，打造了三个层次的完整生态：

• 智能基础设施层：包括IDC、AI计算、融合存储、无损网络和资源管理平台
• AI平台层：提供模型训练、推理部署等全生命周期服务
• 大模型及应用层：支持各类大模型和应用场景

硬件创新：提升集群有效算力的关键

在硬件方面，中兴通讯通过选择高算力、大显存和高速互联的处理器，以及高性能并发多元存储来提高系统并行率，从而提升集群有效算力。公司自主研发DPU智能网卡，提供超大带宽和超低时延的无损网络，使得整体解决方案具有更高的可靠性和算效性。

这种硬件层面的优化至关重要。因为大模型单次训练成本高，需要高效的智算基础设施作为支撑。只有从底层硬件入手，才能真正降低AI应用的整体成本。

资源管理：TECS平台的智能化突破

中兴通讯的AI资源管理平台产品TECS，为AI训练/推理任务提供JOB调度和智算集群管理，主要包括计算增强、存储增强、网络增强和集群管理调度等相关能力。这一平台向下链接多种异构硬件，能够满足AI大模型训练和推理的资源高效管理需求。

在实际应用中，TECS平台通过vGPU技术、支持高性能文件存储、集合通信技术等创新，实现了资源利用效率的最大化。

架构挑战：Transformer的效率瓶颈与突破

当前主流的LLM架构存在明显的计算效率问题。Transformer架构的计算效率低，访存需求大，特别是基于Decode-only的自回归结构算术强度仅为2，即每读取1字节数据只能完成2次计算。相比之下，卷积神经网络（CNN）的算术强度高达数百，其高数据复用率可充分满足GPU/特定领域架构的矩阵乘加单元需求。

这些架构层面的挑战，直接影响了AI服务器的整体性能。中兴通讯需要在这些基础问题上进行持续创新，才能为其AI服务器GPU提供更强的竞争力。

应用场景：从基础设施到行业赋能

中兴通讯的智算基础设施设计具有明显的层次性，从大模型训练智算中心到训推混合智算中心，再到边缘训推一体机，能够满足不同场景下的性能、成本和服务的差异化需求。这种灵活的设计思路，使得解决方案能够更好地适应各类企业的实际需求。

无论是大型企业的复杂模型训练，还是中小企业的推理应用，中兴通讯都能提供相应的解决方案。这种全方位的覆盖能力，正是其“算力平民化”战略的具体体现。

未来展望：中兴通讯的AI发展路径

面向未来，中兴通讯坚持“数字经济筑路者”定位，致力于成为极致的AI公司，同时助力千行百业构建端到端的智算基础设施。这一战略定位，既体现了公司的技术雄心，也展现了其服务社会的责任感。

随着AI技术的不断普及，算力需求将持续增长。中兴通讯凭借其在AI服务器GPU领域的技术积累和全栈能力，有望在未来的市场竞争中占据重要位置。公司的目标不只是提供硬件产品，而是要构建完整的AI生态，为各行业的数智化转型提供坚实支撑。

在AI浪潮中，中兴通讯选择了一条与众不同的道路。它不追求表面的技术热点，而是深耕基础设施，致力于解决AI落地过程中的实际痛点。这种务实的态度和扎实的技术积累，或许正是其能够在激烈竞争中脱颖而出的关键所在。