上车大模型，这些500强企业联合京东云这么做！

当企业每天处理的AI数据量堪比3个国家图书馆，价值数亿的千卡GPU集群却闲置超60%；当算力需求以300%的年增速狂飙，CTO们仍在为“两周才能等到训练资源”而焦头烂额。这暴露了一个残酷现实:算力堆砌≠智能转型。

如今，超70%的大中型企业的大模型项目正在因为算力管理低效陷入停滞。在这场AI竞速中，来自不同行业的领军企业与京东云合作，正通过实践证明:构建兼具弹性、效率和成本优势的智能算力底座，已经成为企业“上车”大模型的第一步。

某国内新能源车企面临AI算力需求年增300%的挑战，千卡级GPU集群利用率仅40%。资源调度黑箱化、工具链割裂、系统管理分散、设备运维低效，企业每年因此产生的隐性成本相当于新建两座数据中心，智能座舱模型迭代需排队两周才能获取算力。基于京东云言犀AI开发计算平台，该汽车企业打造智能算力调度系统，分钟级精准预测+容器化错峰共享，让几百块GPU在自动驾驶模型训练中“随叫随到”，算力利用率跃升至89%；京东云全生命周期开发套件，预置200+AI工具“开箱即用”，模型特征工程从14天压缩至3天，研发效率提升40%。

某全球领先的综合通信解决方案提供商，在AI战略深化中需构建高效能、高扩展性的智能算力平台以支撑大模型研发，同时需突破算力利用率瓶颈、优化训练成本并加速业务创新。京东云言犀AI开发计算平台，整合超200种行业算法与全栈工具链，支持Llama、GLM等十余种主流开源框架，助力该通信解决方案提供商快速构建通信领域专属大模型。通过全局万卡级集群智能调度技术，实现跨地域异构算力资源秒级编排，大模型训练算力利用率跃升至75%，单任务训练周期缩短40%。

企业大模型竞赛的下半场，本质是智算底座的效能之争。当行业平均算力利用率不足40%时，89%的利用率意味着同等成本创造2.2倍价值。正如某新能源汽车企业CTO所言:“我们省下的不是成本，而是抢先抵达终点的关键时间窗口。”

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