中科曙光最近几次产品发布，我觉得有一个变化挺值得注意：曙光已经不太满足于告诉市场“我有多少算力”，而是越来越强调这些算力到底能不能被用起来。
这和最近两部门发布的《人工智能计量体系和能力建设指引》其实是一个方向。文件提出，要逐步建立覆盖算法模型、算力效率、数据质量的AI“度量衡”。换句话说，AI基础设施以后不能只看峰值性能，还得回答一个更现实的问题：花同样的钱、用同样的资源，究竟能完成多少任务。
这时候再看曙光的SothisAI 3.1就有点意思了。它做的不是继续加卡，而是把模型开发、训练、推理和部署串起来，同时对加速卡进行细粒度切分和动态调度，提高多用户、多任务情况下的资源利用率。
包括scaleX40也是类似思路。40张GPU装进标准19英寸箱式设备，把过去偏工程化的AI集群压成更标准化的产品，部署周期从数月缩到数小时。
我越来越觉得，AI基础设施的下一轮竞争，未必是谁再堆出一个更大的数字。
真正拉开差距的，可能是谁能把昂贵的算力变成更稳定、更容易使用、更容易衡量的生产力。
这恰恰是中科曙光这种做了多年大型计算系统的企业比较有机会的地方。
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