Xiaosuantai schafft eine leichte Rechenleistungsplattform und knüpft kontinuierlich Verbindungen zu Branchen-Ökosystemressourcen.
Das Startup "Xiaosuantai" stellt eine Plattform für die gesamte Branchenkette der intelligenten Rechenleistung vor und löst die Probleme bei der Umsetzung von KI in kleinen und mittleren Unternehmen
Angesichts des explosionsartigen Wachstums der generativen Künstlichen Intelligenz-Technologie ist die Rechenleistung zu einem entscheidenden Engpass bei der Umsetzung der KI-Branche geworden. Angesichts der Probleme, denen kleine und mittlere Unternehmen in der Regel gegenüberstehen, wie "hohe Rechenleistungsschwelle, teure Bereitstellungskosten und schwierige Wartung und Verwaltung", bietet die intelligente Rechenleistungplattform "Xiaosuantai", die von Dasantou (Hangzhou) Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. geschaffen wurde, durch Technologieintegration und Modellinnovation eine One-Stop-Lösung und fördert die Umsetzung der KI-Technologie von der Laborwelt in die industrielle Anwendung.
Projektumfeld: Die Schwierigkeiten kleiner und mittlerer Unternehmen bei der Rechenleistung im Zeitalter der KI
Das Training und die Inferenz von großen KI-Modellen erfordern eine enorme Rechenleistung. Die Standarddienste von IDC-Räumen und Cloud-Computing-Anbietern können jedoch die flexiblen und kostengünstigen Anforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen oft nicht erfüllen. Eine Finanzinstitution musste den Versuch, ein großes Modell für die Strategiegenerierung anzuwenden, wegen der einmaligen Trainingskosten von über 100.000 Yuan abbrechen; ein Hochschullabor hat wegen der komplizierten Konfiguration der Spiegelumgebung mehrere Wochen für die Einrichtung aufgewendet... Ähnliche Fälle spiegeln die Schwächen des traditionellen Modells zur Bereitstellung von Rechenleistung wider.
Das Gründerteam von "Xiaosuantai" hat in der praktischen Serviceerfahrung festgestellt, dass das strukturelle Missverhältnis zwischen Angebot und Nachfrage an Rechenleistung erheblich ist: Die Inhaber von Rechenleistung (z. B. IDC-Räume, Blockchain-Mining-Farmen) haben ungenutzte Geräte, während die Nachfrageseite (z. B. KI-Unternehmen, Forschungseinrichtungen) an der knappen Ressourcenlage und den hohen Kosten scheitert. Ausgehend von diesem Problem hat das Team in einem Jahr ein System zur Verwaltung von Rechenleistung und eine Plattform zur Ressourcenfreigabe entwickelt und durch das "SaaS + Service"-Modell eine effiziente Zirkulation von Rechenleistungressourcen ermöglicht.
Technische Highlights: Scheduling heterogener Ressourcen und leichte Innovation
Das Kernkompetenz von "Xiaosuantai" liegt in dem selbst entwickelten System zur Verwaltung von Rechenleistung. Das System unterstützt die gemischte Verwaltung heterogener GPU (z. B. A100, 4090, 3090) und verbindet lokale Geräte, verwaltete Rechenleistung und öffentliche Cloud-Ressourcen auf einer einzigen Plattform. Durch einen verteilten Scheduling-Algorithmus kann die Plattform die Temperatur, die Stromaufnahme und die Auslastung der Geräte in Echtzeit überwachen und die Priorität mehrerer Aufgaben zuweisen und Fehler selbst heilen.
Durch das Design eines leichten Architekturmodells hat das Technikteam die Bereitstellungszeit von durchschnittlich drei Tagen in der Branche auf weniger als vier Stunden reduziert. Beispielsweise hat ein Unternehmensunternehmen für quantitative Transaktionen durch ein privatisiertes Bereitstellungsmodell die Integration des ChatGLM-Modells in nur zwei Stunden abgeschlossen. Die Daten werden vollständig im internen Netzwerk verarbeitet, und die Trainingsleistung wird um 30 % verbessert. Darüber hinaus bietet die Plattform voreingestellte "out-of-the-box"-Umgebungen für gängige Modelle wie ChatGLM, Whisper und Stable Diffusion an. Entwickler können Aufgaben starten, ohne eine komplizierte Konfiguration vorzunehmen.
Marktaussichten: Ein Milliardenmarkt und differenzierter Wettbewerb
Nach den Daten des China Academy of Information and Communications Technology hat das globale Volumen der intelligenten Rechenleistung im Jahr 2024 1.571 EFlops erreicht und 70 % des gesamten Rechenleistungswerts ausgemacht. Mit der Iteration von großen Modellen wie Sora und Gemini und dem starken Anstieg des Rechenleistungsverbrauchs von Web3.0-Anwendungen steigt die Nachfrage nach flexiblen und kostengünstigen Rechenleistungsservices kontinuierlich.
Im Vergleich zu traditionellen Cloud-Anbietern hat "Xiaosuantai" eine klare differenzierte Positionierung:
1. Fähigkeit zur Ressourcenintegration: Durch die Verwaltung von verteilten IDC-Räumen und Blockchain-Mining-Farmgeräten wird ein gemischter Rechenleistungspool aufgebaut, und die Preise sind um 30 % - 50 % niedriger als die der führenden Cloud-Anbieter.
2. Szenariospezifische Dienstleistungen: Es werden maßgeschneiderte Spiegel für Branchen wie Recht, Finanzwesen und Bildung angeboten. Beispielsweise hat das System zur automatischen Generierung von Rechtsdokumenten die Kosten für die manuelle Erstellung in Rechtsanwaltskanzleien um 40 % gesenkt.
3. Sicherheit und Kontrollierbarkeit: Es wird eine private Bereitstellung und eine Rechteisolierung unterstützt, um die datenschutzrechtlichen Anforderungen in den Bereichen Finanzwesen und Verwaltung zu erfüllen.
Derzeit hat die Plattform über 20 zahlende Kunden bedient, darunter KI-Startup-Teams, Unternehmensunternehmen für quantitative Transaktionen und Hochschullaboratorien. Die durchschnittliche Anzahl der täglich verarbeiteten Aufgaben liegt über 5.000.
Zukunftspläne: Schaffung eines Ökosystems für die gemeinsame Nutzung von Rechenleistungstechnologie
Als nächstes plant "Xiaosuantai", die Umsetzung in drei Phasen voranzutreiben:
1. SaaS-basierter Rechenleistungsmietvertrag: Bis Ende 2025 sollen 100 kleine und mittlere Unternehmen abgedeckt werden, und es werden Tarife nach Bedarf angeboten.
2. Low-Code-Technologieplattform: Im Jahr 2026 wird eine Entwicklercommunity online gehen, um Technologiebeiträge zu sammeln und KI-Plugins und Bereitstellungstools freizugeben.
3. Branchenkettenintegration: In Zusammenarbeit mit Hardwareherstellern und Branchenverbänden wird das Geschäftsmodell von Finanzderivaten und der Asset-Securitizierung für Rechenleistung erforscht.
Das Team hat angegeben, dass die erste Runde der Finanzierung in Verhandlungen ist. Das Kapital wird für die Technologieentwicklung und die Markterweiterung verwendet. "Wir sind keine Schöpfer von großen Modellen, sondern Wegbereiter für die Umsetzung der KI." Diese Worte des Gründers sind vielleicht die treffendste Beschreibung für dieses Startup.