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数商云算力服务正式上线|为企业打通算力普惠“最后一公里”

发布时间:2025/11/22
文章分类: 商城运营 
阅读量: 1969

在AI大模型爆发、工业互联网深化、数字经济与实体经济深度融合的今天,“算力”已从技术后台跃升为企业发展的核心生产力。无论是AI训练所需的GPU集群、大数据分析的弹性算力支撑,还是智能制造中的实时计算需求,企业对高性能、低成本、易获取的算力服务需求正呈指数级增长。

即日起,数商云正式推出主流算力服务产品采购通道——作为国内领先的产业互联网服务平台,数商云依托深厚的行业资源与技术积淀,联合阿里云、腾讯云、华为云、燧原科技等全球头部算力服务商,为企业客户提供覆盖公有云、专用GPU/TPU集群、边缘计算、智算中心等全场景的主流算力产品,真正实现“按需选算力、灵活购服务、省心用资源”。

算力焦虑?企业需要的不是一台服务器,而是一站式解决方案

“想部署AI模型训练,却不清楚该选A100还是H800?需要临时扩容应对业务峰值,传统采购周期太长拖慢项目;自建算力中心成本高企,闲置率却超30%……”这些痛点,几乎是当下企业数字化转型中的“共同课题”。

算力的复杂性,让许多企业陷入“选、买、管”的三重困境:

  • 选品难​:不同算力类型(通用/智能/边缘)、架构(x86/ARM/异构)、服务商的技术差异大,非专业团队难以精准匹配需求;

  • 成本高​:直接采购硬件或绑定单一云厂商,初期投入大且资源利用率低,弹性需求下容易产生浪费;

  • 运维重​:从部署、监控到故障排查,需组建专业团队,中小微企业更缺乏技术储备。

数商云的入场,正是要破解这一困局。通过整合市场上最主流、最适配企业需求的算力产品,数商云将“算力采购”从“技术难题”转化为“一键下单”的简单操作,让企业聚焦核心业务,无需为算力底层操心。

主流算力全覆盖,数商云要做企业的“算力严选官”

此次上线的数商云算力服务,以“主流、适配、灵活”为核心,覆盖四大企业高频场景:

1. ​通用算力:支撑业务平稳运行

整合阿里云ECS、腾讯云CVM、华为云弹性云服务器等头部公有云产品,提供x86架构通用算力,满足Web应用、数据库、企业OA等常规业务需求。支持按小时/天/月弹性计费,企业可根据流量波动动态调整,避免资源闲置。

2. ​智能算力:加速AI与大数据突破

针对AI训练、深度学习、高性能计算(HPC)场景,代理燧原科技邃思2.0 GPU集群、壁仞科技BR100算力卡及阿里云PAI智算服务等产品,提供单卡A100/H800到千卡级集群的一站式采购。同步配套算力调度平台,帮助企业优化任务排期,提升计算效率30%以上。

3. ​边缘算力:响应实时业务需求

联合移动云、天翼云等边缘计算服务商,提供靠近终端的低延迟算力节点,适用于智能制造产线实时质检、智慧交通车路协同、短视频内容分发等场景。支持“中心云+边缘云”协同架构,保障数据安全与响应速度。

4. ​专有算力:定制化需求的灵活解

针对金融、医疗等对合规性要求高的行业,提供专有云算力方案(如华为云Stack、腾讯云TCE),支持本地化部署与混合云架构,满足数据不出域、自主可控的需求,同时保留公有云的弹性扩展能力。

不止于“卖算力”:数商云的三大服务承诺

区别于单纯的算力经销商,数商云更注重为企业提供“产品+服务+生态”的全周期支持:

  • 精准匹配,拒绝“为算力买单”​​:由认证架构师团队提供需求诊断,结合企业业务场景(如AI训练、实时渲染、大数据分析)输出算力配置建议,避免“过度采购”或“性能不足”;

  • 成本优化,用多少付多少​:支持混合计费模式(包年包月+按需付费),叠加数商云平台补贴,企业算力成本可降低20%-40%;

  • 全生命周期运维​:提供7x24小时监控告警、故障排查、版本升级等服务,搭配可视化算力管理平台,企业可实时查看资源使用率、费用明细,真正实现“用算力如用水电般简单”。

从“连接者”到“赋能者”:数商云的算力生态愿景

作为服务过超10万家企业客户的产业互联网平台,数商云始终以“让企业数字化更简单”为使命。此次推出算力服务,不仅是对企业需求的深度响应,更是完善“云-数-智”一体化服务矩阵的关键一步。

未来,数商云将持续引入更多前沿算力产品(如量子计算云服务、存算一体芯片方案),并联动平台内的SaaS应用、数据服务、行业解决方案,为企业构建“算力+数据+智能”的完整数字化底座。

现在入驻,开启算力普惠之旅

无论您是AI创业公司需要弹性的GPU资源,还是制造企业寻求边缘算力优化产线,亦或是集团客户需要专有云算力保障合规——数商云主流算力服务已准备就绪。

即刻访问数商云官网或联系专属顾问,免费获取《企业算力需求评估报告》及定制化采购方案,让优质算力成为您业务增长的“加速器”!

数商云——企业数字化的可靠伙伴,让算力触手可及。​

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