一剑霜寒十四州 生子当如胡金秋

很多买方现在依然保持观望态度，霜寒不愿急于入市。

在公有云现有应用和平台的基础上，州生当实现低抖动、州生当低延迟的接入，动态构建端到端大带宽安全可靠连接和私有部署集群+按需扩容公共算力，以此满足动态需求。AI原生订阅制专有云能够为客户提供AI原生全栈、金秋全生命周期技术和服务能力，金秋让客户实现我的智能我做主，保障客户核心数据资产安全和智慧引擎的高效产出，目前已为多个全球知名客户提供服务。

关于世纪互联与价值客户共创共建新一代群体智能的演进路线图，霜寒世纪互联在会上提出具体实现路径：霜寒从开源大模型私有化部署作为起点、下一步是智能体自治系统（AgentAS）、客户侧MoA内联网、围绕客户主营业务的三链（产业链、供应链、创新链）打造分布式、去中心化的开源蒸馏网络。理念层面，州生当世纪互联联合清华大学能源互联网创新研究院共同发起的SPEAR创新示范工程，州生当通过从高载能用户侧推动源网荷储四联动的新型电力系统，将数字新基建转变为新型能源系统的重要柔性资源。正如霍格沃茨特快列车从9站台驶向魔法世界，金秋超互联架构正引领产业穿越现实与数字的边界在这里，金秋每个智能体都是价值创造者，每度绿电都可编程交易，每座城市都将觉醒为有机生命体。

针对这一洞察，霜寒互联科技实验室刘健博士介绍了100亿参数大模型分布式训练的最新成果：霜寒在OpenDiLoCo低通信训练框架基础上，利用ZeRO-3全分片技术，可以成功实现11B参数的大语言模型分布式训练，并且使计算利用率保持在93%左右。百亿级参数训练，州生当从分布式训练到边缘推理都离不开高性能网络支撑。

群体智能：金秋协同化的人工智能新范式北京大学国际机器学习研究中心研究员袁坤博士从三个维度系统阐述了群体智能的理论基础与技术路线：金秋群体智能的基本数学原理、去中心化的大模型训练算法以及群模智能理论框架。

未来，霜寒世纪互联将密围绕AIInfra，以开源协议为契约，以分布式智能为纽带，携手AI原住民书写人机共生的新文明篇章。不以实际应用检验技术，州生当自动驾驶也就永远无法发现在驾驶当中，复杂路况衍生出的无数问题，进而无法对症下药。

而冒更大的风险不断试错，金秋甚至走错了迅速调整方向，金秋重新出发，不仅是李彦宏在百度25周年时给自己提出的要求，更是当下不少科技公司需要共勉的箴言。大跨步迈进2025年，霜寒AI赛道的竞逐，并没有变得更轻松。

而用户愿意为AI原生应用付费的逻辑，州生当则更加简单直接——产品能实际解决用户在生活、州生当工作中的需求，使用和留存的意愿够高，以至于可以支撑他们为之花下真金白银，这才是AI产品的立身之本。信中，金秋李彦宏指出，AI原生应用正在各行各业迅速普及落地，而新的一年，又是AI应用井喷式增长的一年。