- 用SageOne一体机训练设备故障预测模型，算力复用率达到80%，每年节省电费和运维费300万元；
- 模型推理响应时间从500毫秒降至50毫秒，设备故障预警准确率达92%，停机时间减少70%，年增加产值超千万元；
- 适配国产寒武纪GPU，实现了核心设备的国产化替代。
（三）医疗行业：辅助诊断，加速研发
医疗AI需要处理海量影像数据，训练模型算力需求大，而医院的预算有限。某三甲医院的应用案例：
- 用SageOne+AIOS搭建医疗影像辅助诊断平台，训练肺结节检测模型的时间从1个月缩短至1周，准确率提升2%；
- 推理阶段通过算力复用，支持多个科室同时使用，设备采购成本减少60%；
- 数据缓存复用技术让影像读取速度提升5倍，医生诊断效率提高30%。
从金融到工业，从医疗到零售，第四范式的软件定义AI算力方案，正在帮不同行业的企业摆脱算力困境，用更低的成本实现更快的AI落地。
六、未来展望：算力普惠，让AI走进更多企业
随着大模型和AI技术的普及，企业对算力的需求会越来越大，而“降本增效、灵活适配”会成为核心诉求。第四范式的软件定义AI算力，未来还会向两个方向升级：
一是更智能的调度：引入强化学习算法，让AIOS能自主学习企业的业务模式，提前预判算力需求，主动调度资源，比如预判到电商大促前推理请求会暴涨，提前扩容算力，避免系统卡顿；
二是更广泛的适配：兼容更多国产硬件和新型计算架构，比如量子计算、边缘计算设备，让企业有更多选择；
三是更普惠的价格：通过技术迭代降低硬件制造成本，推出更多针对中小企业的轻量化版本，让初创企业也能用上高性能AI算力。
总之，第四范式的SageOne+AIOS，用“软件定义+软硬一体”的创新模式，不仅解决了企业AI算力的成本痛点，还提升了效率、打破了适配壁垒。对企业来说，这不再是简单的算力工具，而是AI转型的“加速器”——不用再为算力不够、成本太高发愁，能把更多精力放在业务创新上。
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