大模型时代，行业内正在进行大规模智算中心的建设，以满足急剧增加的算力需求。不过，受算力复杂度提升和缺口扩大等因素的影响，行业内对于智算中心要怎么建、建成什么样、未来要支撑什么业务等问题，并没有想得很透彻。例如，智算中心的设计规划、运营和运维、多元算力的统一调度、高效网络与存储的提供等内容都是模糊化的。
“智算中心投资巨大，能否盈利取决于运营效率和平台能力。因为平台能力越强，能支撑的用户业务类型就越多，盈利模式也就越清晰。以国家超算济南中心为例，该中心依托于算力服务平台，实现了底层架构、中间PaaS平台以及上层应用之间的算力存储、调度及运维，而凭借多元异构的算力平台以及信创适配能力，使该中心能够支撑科学计算、政务云建设以及智慧城市建设等多种业务类型，从而大幅提升了中心的运营和盈利能力。”青云科技总裁林源如此说道。
事实上，国家超算济南中心所构建的算力服务平台，正是青云科技经过持续的技术积累、沉淀以及市场实践之后，所推出的计算中心运营工具。同时，也是青云科技解决AI时代算力难题的逻辑和思路所在。该平台的客户群体是现在和未来投入计算中心建设的企业，目标是通过提供多元算力调度、高速并行存储、统一运维和运营、异构GPU支持、模型仓库、信创适配等能力，帮助这些运营者建立从算力中心建设到运营的闭环。
从发展历程来看，青云科技和整个行业一样，都是从通用云计算开始，然后在虚拟化、计算、存储、网络以及资源分发上做了大量工作。目前，在HPC领域和AI智算领域，青云科技的产品越来越面向终端用户，并且有越来越多的政府、科研、企业等机构用户使用青云科技的平台产品。
从市场角度上看，有产品，就要有相应的服务让其推而广之。此时，在AI算力调度平台的基础上，青云科技思考的是如何联合合作伙伴，为最终用户提供一个完整的解决方案。基于这样的需求，青云科技AI算力云服务应运而生。
目前，青云科技在AI算力云“同盟”建设上，包括英伟达、AMD以及国产芯片厂商等AI算力组件生态，商汤、无问芯穹、紫东太初等AI算力模型生态，国家超算济南中心、清华大学电子工程系智算中心等AI算力服务生态以及金融、制造、交通、能源等AI算力场景生态。
闻道有先后，术业有专攻。在服务行业数字化转型的进程中，青云科技最擅长做的是为企业提供底层的、基础的、复杂的技术、产品和解决方案，并且致力于与合作伙伴一起服务最终客户。青云科技发布的AI算力服务平台和AI算力云服务，就是最好的解释。
