如果说SageOne是强大的“肌肉”，那先知AIOS就是聪明的“大脑”。这款企业级AI操作系统，能把硬件资源的潜力发挥到极致，核心能力有三大块：
- 资源池化管理：把所有硬件资源整合进一个“算力资源池”，不管是CPU还是GPU，不管是国产还是进口，都能统一管理。就像一个巨大的“算力水库”，所有任务都从水库里取水，不用单独挖井；
- 智能调度算法：系统能根据任务类型自动匹配最优算力组合。比如大模型训练需要大量并行计算，就调度多GPU协同工作；实时推理需要低延迟，就分配高优先级算力，确保响应速度。还能通过容器冻结、迁移技术，让任务在不同硬件间无缝切换，避免任务中断 ；
- 低门槛操作：不用专业的运维人员，普通技术人员通过可视化界面就能操作，一键完成算力分配、任务部署、性能监控。还支持SDK集成，能轻松对接企业现有AI应用，不用大规模改造系统 。
（三）软硬协同：为什么1+1能大于2？
很多企业也尝试过“自己买硬件+装调度软件”，但效果远不如第四范式的方案，关键在于“协同”：
SageOne一体机的硬件参数是先知AIOS提前优化好的，比如硬件加速卡的计算逻辑、存储的读写速度，都和软件的调度算法精准匹配。比如AIOS知道SageOne的GPU支持1%粒度的算力切分，就会把小任务拆分成细粒度，充分利用每一份算力；而普通硬件没有这些优化，软件调度再智能也没用。
举个例子：某企业用普通服务器+开源调度软件，GPU利用率只能到50%；换成SageOne+AIOS后，调度算法能精准匹配硬件的并行计算能力，GPU利用率直接冲到90%，同样的任务，成本直接减半。
三、三大核心技术：90%成本降低，不是空谈
第四范式敢宣称降低90% AI总拥有成本（TCO），靠的不是噱头，而是智能调度、资源池化、算力复用三大硬核技术，每一项都直击成本痛点。
（一）智能调度：让算力“跑起来”，不浪费一分一毫
智能调度是核心中的核心，相当于给每一份算力都配上了“导航系统”，确保资源精准匹配需求：
- 动态分配资源：系统实时监控任务进度和资源使用情况，比如训练任务到了后期，需要的算力减少，系统就自动把多余算力分给其他任务；如果某任务突然需要更多算力，也能快速扩容，不用人工干预；
- 任务优先级排序：把任务分成核心任务和非核心任务，核心任务（比如大模型训练、实时风控推理）优先分配算力，非核心任务（比如数据预处理）在空闲时占用算力，既不影响核心业务，又不浪费资源；
- 跨地域调度：如果企业有多个数据中心，系统还能跨地域调度算力，比如北京的数据中心算力紧张，就把任务分配到上海的空闲算力，实现全局资源优化。
某金融企业用了这套调度系统后，大模型训练周期从2个月缩短到2周，原因就是系统能动态调度100张GPU并行计算，还能在非高峰时段利用闲置算力做模型调优，效率提升了10倍。
（二）资源池化：把分散算力“聚起来”，形成合力
资源池化就像把零散的“小溪”汇集成“大河”，解决了传统算力分散、利用率低的问题：
- 硬件统一抽象：不管是国产的寒武纪MLU、海光DCU，还是国外的NVIDIA GPU，AIOS都能把它们抽象成统一的“逻辑资源”，不用管底层硬件差异，任务能在不同硬件间无缝切换 ；
- 精细切分算力：支持算力和显存的超分复用，算力切分能精细到1%，显存切分以兆（M）为单位。比如一个小任务只需要20%的GPU算力，系统就只分配20%，剩下的80%留给其他任务，实现“一张GPU当五张用”；
- 多租户隔离：多个部门、多个用户可以共享同一个资源池，系统会通过自定义隔离策略，确保不同任务之间互不干扰。比如市场部和技术部同时用算力，系统会给各自分配独立的资源配额，不会出现“一个部门占满所有算力”的情况。
以前企业为每个部门单独采购GPU，10个部门需要10张GPU；现在用资源池化，3张GPU就能满足所有部门的需求，硬件成本直接降低70%。
（三）算力复用：让每一份算力“忙起来”，物尽其用
算力复用是在资源池化的基础上，进一步提升资源利用率，核心是“一鱼多吃”：
- 任务错峰复用：利用不同任务的时间差，让同一批算力服务多个任务。比如白天是推理高峰，用算力处理用户请求；晚上是训练低谷，用同一批算力训练模型；
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