微亿算力 - 应用价值

微算技术做支撑、亿元算力免费送

算力共享立事业、力跟需求进智能

微亿算力宣传图

微亿算力服务模式图

微算七大核心优势

1

技术首创

由中科院自主设计,为国内自主创新的标杆,设计方案可共享给本地政府或企事业。以完全自主知识产权的可扩展高性能存储为中心,打造的"交钥匙"微型算力中心产品,开箱即用、一机运行、一键启动。

自主创新:拥有完全自主知识产权,为国家科技自立自强贡献力量

2

惠企

为本地企业服务,估计可带动产值1%提升。魏牌、中兴两大整车项目落地日照,在拥有350余家相关企业的基础上,本地聚集一条完整的汽车产业链。2023年,120家规上企业完成产值逾400亿元。

通过算力赋能本地车企,接入智能驾驶和车联网实验数据,可以覆盖智能网联、智能驾驶、新能源安全、试制实验、智能制造等业务领域,可支撑或孵化汽车制造业几百个智能数据应用,涉及车辆健康、车辆故障图谱、智能油耗/能耗、智能充电、智能空调、汽车金融等,为汽车生态链全环节提供研发和运营支撑,若单个应用带动400万产值,总计带动4亿产值,即1%总产值提升。

产业提升:预计带动本地产业产值提升1%,通过智能算力赋能本地企业发展

3

惠民

社会效益,为日照市民的人工智能认知提升服务,建设个人用户算力管理或免费领用制度,打造面向每个日照市民的算力服务能力,让每个日照人了解算力、使用算力、建设算力。

通过本地企业基于算力中心建设的人工智能应用,例如本地市民进行社保登记时通过语音识别输入,节约输入时间每人每年10分钟,共计节约10000万分钟,满意度提高1%等,进入全民人工智能时代,惠及200万日照市民。

社会效益:让每个市民享受人工智能带来的便利,提升城市智能化水平

4

惠财

给当地政府免费赠送一套价值100万的微算,且给所有的有意建设算力能力的本地企事业单位免费赠送价值1亿元的100套微算,即总计赠送超过1亿的微算,帮助本地政府和企业免费快速地建立人工智能算力能力,且微算最小系统可兼容扩展为单中心万台算力。

政府和各企事业单位可以免费建试点微算,基于该系统测试算力中心架构,测试成功后在微算基础上逐步扩展至万台算力,从而实现零成本试点测试算力运行,试点成功后逐步增容,类似一块砖一块砖扩展建造长城、10节车厢连接成高铁、一台电脑连接成亿万电脑互联网;0成本即可开展实验,通过这种免费的可推广共享微算模式,实现试点先行,逐步扩大规模。

资源赋能:价值超1亿元的微算免费赠送,实现零成本试点,逐步扩展的创新模式

5

人才培养

算力整体方案全开放,让本地企业快速具备算力建设能力,为本地培养100名左右建设人才,为后续本地人工智能产业发展提供后续人才动力和基石,据统计,全国95%以上的AI人才集中于北上广深等地。

以日照本地车企为例,由于AI相关人才成本较高,目前没有具备AI算力模型开发、应用研发、硬件设计全产业链条人才的本地车企,本地车企若自建相关团队,则将以每个企业平均5人计,年用人成本将达到1.2亿,5年运营期内人才成本更是达6亿。而与具有自主知识产权的中科院等单位合作,通过技术共享等方式,逐步引入和培养本地AI人才,参与AI产业竞争,有利于本地产业发展。

人才基础:培养本地AI人才队伍,降低企业人力成本,构建本地AI产业人才基础

6

制度创新

通过算力券、公共算力政府管理制度的制定和发布过程,探索数字化时代公共算力资源(政府数字化资产)的评价、服务、管理制度体系,形成一系列制度创新范例,包括但不限于公共算力管理制度、算力券制度、算力共享制度、算力和数字资产分类管理制度、市民算力支持制度,等,打造本地算力相关制度创新的试验田,增强政府数字化治理能力,让算力惠及90%群众。

机制创新:建立算力资源管理和使用的新机制,为数字化治理提供制度保障

7

资金配套

通过免费的1亿微算硬件补贴,本地政府和企事业单位初期0成本建设微算试点;若试点成功,扩展建设时,我方提供千亿规模的中科融合产业投资基金和深创投政府投资基金支持,本地只需提供10%成本即可实现大规模算力中心建设,快速抢占AI产业制高点。

资金支持:提供低成本扩展模式,降低后续建设投入,优化资源配置效率

市场需求分析

分布式计算的需求增长

随着大数据分析、人工智能、深度学习等高性能计算任务的广泛应用,分布式计算的需求显著增长。大型企业通常拥有自己的计算资源,但中小企业和独立开发者往往缺乏足够的算力支持。微型算力中心可以填补这一空白,提供灵活、按需的计算资源,满足不同规模企业的分布式计算需求。

边缘计算和物联网的兴起

物联网设备的爆发式增长带来了巨大的数据处理需求,尤其是在本地化和实时性的要求下,边缘计算成为重要趋势。微型算力中心可以部署在靠近数据源的边缘位置,为物联网设备和应用提供低延迟、高效率的计算能力,增强数据处理的实时性和本地化能力,满足企业在边缘计算领域的需求。

云计算成本的敏感性

虽然云计算提供了强大的计算能力,但其高昂的使用成本对中小企业和个人开发者来说可能难以负担。微型算力中心通过提供更具成本效益的本地计算服务,降低用户的算力获取门槛,吸引那些需要灵活、低成本计算资源的用户,从而满足市场对经济型计算解决方案的需求。

本地化数据处理的需求

某些行业(如金融、医疗、政府部门)对数据安全和隐私有严格的要求,往往需要本地化的数据处理和存储解决方案。微型算力中心能够在用户所在地部署计算节点,确保数据处理在本地完成,满足这些行业对本地化数据处理的需求,避免了跨区域数据传输的安全隐患。

微亿算力正是基于对这些市场需求的深刻洞察,推出了微型算力中心解决方案,通过创新的技术架构和商业模式,满足不同规模企业和组织的多样化计算需求,助力数字化转型和智能应用发展。

运营计划

资金配套方案

微亿算力项目采用阶梯式的资金配套方案,从初期试点到大规模建设,确保项目在各个阶段的资金需求都能得到充分保障,最大限度降低当地政府和企业的财务压力。

初期硬件补贴政策

为推动项目启动,政府提供1亿微算硬件的免费补贴,使得当地机构能零成本建立微算试点,降低初始投资门槛。

投入成本0%

成功试点后的扩展支持

试点成功后,为了进一步扩建,将有千亿算力融合产业投资基金和深创投政府基金投入,保障项目的持续资金需求。

资金规模千亿级

本地政府的成本分担

在建设大规模算力中心时,本地政府和企业只需承担10%的建设成本,有效减轻财务压力,加速AI产业发展。

地方承担比例10%

资金配套的创新模式

微亿算力项目通过创新的"0成本试点 → 千亿基金支持 → 10%成本扩建"阶梯式资金配套模式,突破了传统政府和企业在智能算力建设中的资金瓶颈,使得各类组织能够以最小的投入获得最大的算力支持,快速实现从试点到规模化的平滑过渡。

微亿算力商业模式

基于独特的可扩展技术架构,构建的独特共享微算可扩展商业模式。本事业模式可共享给本地有意主持免费送算力工作的企事业单位,即本地合作企业负责本地100套微算的赠送和服务工作,并且本地企业可负责整个山东省的共享微算业务,成为中科院共享微算事业合伙人。

本地合作企业可获得中科院下属拟上市公司主体的股份(期权或股权模式),共享未来上市收益,共同推进我国的算力建设事业,共同快速进入AI时代。

共享模式亮点

  • 免费赠送价值1亿元微算,降低试点门槛
  • 后续只需投入10%成本,即可扩展大规模算力中心
  • 模块化设计,支持渐进式扩展,灵活适应需求变化
  • 获得中科院项目股权,共享上市收益
微亿算力商业模式

微亿算力商业模式示意图

收入来源

免费领用

签订领用协议后免费立即开展AI算力事业。以最小代价启动智算雪球。随着需求增长获得相应的弹性硬件支撑。种子逐渐长大。

用户零门槛进入AI算力时代

租赁服务

允许用户在固定期间内使用一定量的计算资源。此模式可确保持续稳定的收入,适合长期需求用户。

稳定的收入来源和长期客户关系

定制化服务

针对特定客户需求,提供定制化计算解决方案,如专用硬件配置或独立网络环境。通过这种高附加值服务,实现更高利润率和客户粘性。

高利润率和深度客户关系

合作分成

通过与技术供应商、软件开发商或渠道合作伙伴的联盟计划,微算可获得推广佣金或分成,拓展市场并增加额外收入来源。

生态系统扩展和多元化收入

微亿算力通过多元化的收入模式,从免费领用到租赁服务、定制化解决方案和合作分成,构建了一个可持续发展的商业生态系统。这种阶梯式的商业模式允许用户以零门槛进入AI算力时代,随着需求增长逐步升级服务,同时为微算技术提供持续稳定的多元化收入来源。

销售渠道

自有线上平台

通过微算的自有网站或应用,直接向客户提供计算资源服务。这种渠道降低了销售成本,便于客户浏览、选择并立即购买服务。

降低销售成本,提供直接便捷体验

合作伙伴渠道

与硬件供应商、IT服务提供商等合作伙伴联合推广,通过其网络扩大市场覆盖。此策略能够利用合作伙伴的客户资源,快速拓展市场。

借力合作伙伴资源,实现快速市场拓展

直销团队

建立专业的直销团队,针对大客户和有特殊需求的企业提供一对一的销售服务。此模式适合推广定制化服务,提升客户满意度和忠诚度。

定制化服务提供,建立深度客户关系

第三方平台

通过第三方云计算市场或平台(如AWS Marketplace)销售微算服务,利用已有的用户基础和市场认知度,扩大销售渠道和客户接触面。

利用已有平台优势,快速获取市场曝光

微亿算力构建了多元化的销售渠道体系,线上线下结合,自营与合作并重,确保不同类型的客户都能通过最适合的方式获取微算服务。这种全方位的渠道布局策略,增强了市场渗透能力,为微算技术的快速推广与大规模应用奠定了坚实基础。

携手共建算力新时代

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