上車大模型，這些500強企業聯合京東云這么做！

當企業每天處理的AI數據量堪比3個國家圖書館，價值數億的千卡GPU集群卻閑置超60%；當算力需求以300%的年增速狂飆，CTO們仍在為“兩周才能等到訓練資源”而焦頭爛額。這暴露了一個殘酷現實：算力堆砌≠智能轉型。

如今，超70%的大中型企業的大模型項目正在因為算力管理低效陷入停滯。在這場AI競速中，來自不同行業的領軍企業與京東云合作，正通過實踐證明：構建兼具彈性、效率和成本優勢的智能算力底座，已經成為企業“上車”大模型的第一步。

某國內新能源車企面臨AI算力需求年增300%的挑戰，千卡級GPU集群利用率僅40%。資源調度黑箱化、工具鏈割裂、系統管理分散、設備運維低效，企業每年因此產生的隱性成本相當于新建兩座數據中心，智能座艙模型迭代需排隊兩周才能獲取算力。基于京東云言犀AI開發計算平臺，該汽車企業打造智能算力調度系統，分鐘級精準預測+容器化錯峰共享，讓幾百塊GPU在自動駕駛模型訓練中“隨叫隨到”，算力利用率躍升至89%；京東云全生命周期開發套件，預置200+AI工具“開箱即用”，模型特征工程從14天壓縮至3天，研發效率提升40%。

國內某動力電池龍頭企業在全球化進程中面臨海量多模態數據(技術文檔/工藝圖譜等)整合困難、知識復用率低、跨地域協作效率不足等知識管理挑戰。京東云通過知識圖譜與大模型雙引擎，實現多模態數據(Word/Excel/PDF/圖片等)智能解析與動態本體構建，知識抽取準確率達92%；基于私域語料增強的對話系統，突破工藝推理、故障歸因等復雜場景，問答響應速度達800ms/次；結合三維知識地圖與智能看板，關鍵知識檢索效率提升60%，年節省管理成本超千萬。

某全球領先的綜合通信解決方案提供商，在AI戰略深化中需構建高效能、高擴展性的智能算力平臺以支撐大模型研發，同時需突破算力利用率瓶頸、優化訓練成本并加速業務創新。京東云言犀AI開發計算平臺，整合超200種行業算法與全棧工具鏈，支持Llama、GLM等十余種主流開源框架，助力該通信解決方案提供商快速構建通信領域專屬大模型。通過全局萬卡級集群智能調度技術，實現跨地域異構算力資源秒級編排，大模型訓練算力利用率躍升至75%，單任務訓練周期縮短40%。

企業大模型競賽的下半場，本質是智算底座的效能之爭。當行業平均算力利用率不足40%時，89%的利用率意味著同等成本創造2.2倍價值。正如某新能源汽車企業CTO所言：“我們省下的不是成本，而是搶先抵達終點的關鍵時間窗口。”