近日，在中国电子技术标准化研究院主办的2025年云产业和标准应用大会上，江苏博云科技联合创始人、高级副总裁崔骥做演讲分享，他基于大量客户实践，直指当前AI私有化部署的核心痛点：“一台两三百万的机器买进来，空空荡荡就部署了一个模型，这是一种资源很浪费的状态。” 他指出，AI技术栈的不成熟与异构环境的复杂性，正使企业陷入 “部署难、管理乱、利用率低” 的困境。
难题一：异构GPU林立，统一管理成奢望
崔骥回顾，从早期单一的英伟达GPU，到近年来国产算力体系涌入，客户机房已成为异构硬件“综合体”。“我们基本上掉在泥坑里爬，”他形象地描述了适配过程的艰辛，“没有一种通用方案能适配所有GPU，必须每家接口去对接，反复打磨。”
这种异构环境导致企业需要维护多套管理栈，算力资源分散形成“孤岛”，无法统一调度。博云ACE引擎的核心能力之一，就是通过深度适配，将不同CPU、GPU、DCU等各类算力卡统一接入与管理，为上层应用提供一个一致的算力界面。
难题二：资源静态分配，昂贵GPU大量空转
“一个最基本的智能体应用，比如知识库，也需要对话模型、量化模型、重排序模型等多个模型协同工作，”崔骥解释道，“如果按传统‘一张卡一个应用’的模式，资源浪费极其严重。”
ACE通过成熟的算力池化技术，能将一张物理GPU卡安全地切分为多个虚拟GPU，并允许跨节点的GPU组成统一资源池。
这使得“一卡多模”（多个小模型共享一张卡）和“多卡一模”（一个大模型分布式占用多张卡）得以在同一平台上无缝实现。
“它能将一张物理GPU卡细粒度切分为多个vGPU，实现“一卡多用”。一个小模型不再需要独占整张卡，可以仅分配0.1或0.4张卡的计算资源，极大提升了单台服务器的应用部署密度。
难题三：部署全靠摸索，运维团队疲于奔命
AI技术栈还不够成熟，模型部署失败后，定位问题极其困难。博云调研结果显示，客户反映超过50%的模型部署失败，最初都源于资源配置的不匹配。
“什么模型在什么卡上最少需要多少资源？资源应该分配多少？环境变量如何配置？框架版本是否兼容？管理员一天到晚都在解决“如何把模型拉起来”的问题，其他故障都无暇顾及。
为此，ACE平台使用资源规格规避资源估算的摸索，一个资源规格里面包含了加速卡的类型(支持虚拟加速卡规格）、数量、CPU核数、内存大小；用户创建任务选择资源的时候，选择管理员配置的运行某类模型的最低算力规格，再在此基础上根据业务需要进行弹性扩容，可以大幅降低管理工作试错的工作量。
崔骥总结道，博云ACE平台直面AI落地中最实际的三大挑战：通过统一接入管理异构算力，通过池化划分提升资源利用率，通过资源规格简化部署流程。这套基于博云多年容器技术积累的解决方案，可有效帮助企业将复杂的算力环境转化为高效、易用的生产力，让企业真正从AI中获得业务价值。
