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2.2.2 速度:边缘节点的“零距离”
很多场景对速度要求特别高,比如自动驾驶要是延迟1秒,可能就出事故了;直播带货要是卡顿,观众立马就划走了。天翼云的“X个边缘节点”就是解决这个问题的。
举个例子:你在杭州看一场本地的直播,直播数据不用传到贵州的核心节点,直接在杭州的边缘节点处理,延迟能降到10毫秒以内,比眨一下眼睛还快。再比如工厂的智能摄像头,发现产品有缺陷要立马报警,边缘算力能实时处理图像,不用等数据传到远方,效率提高好几倍。
2.2.3 便宜:资源整合的“性价比”
自己建算力就像“买整头猪回家吃”,吃不完浪费,不够吃还得再买;用天翼云就像“按斤买猪肉”,吃多少买多少,省钱还灵活。
天翼云的便宜来自两个方面:一是资源整合后利用率高,闲置算力能再利用,摊薄了成本;二是“按需付费”的模式,你用1小时就付1小时的钱,不用的时候不花钱。比如小企业搞活动,活动期间租10台云服务器,活动结束退掉,比买10台服务器放着吃灰划算多了。
三、场景落地:天翼云的“算力电网”到底在帮谁干活?
讲了半天技术,不如看几个实际例子——天翼云的算力分发网络早就渗透到咱们生活的方方面面,从工厂车间到医院诊室,从农田地头到城市街道,都有它的影子。
3.1 工业:让老工厂变成“聪明工厂”
制造业是天翼云的“大客户”,很多老工厂靠天翼云实现了“智能化转型”,不用砸重金换设备,就能提效率、降成本。
案例1:中国石化的“AI大模型训练”
中国石化要搞“智能炼油”,需要训练一个能优化生产流程的AI大模型。这活儿得用大量GPU算力,自己买的话要花几千万,还得配专业团队维护。
天翼云给的方案是:用“息壤”平台调度智能算力池的资源,按训练时长收费。而且天翼云的算力是“国产化”的,和中石化的国产系统完全兼容,不用担心“卡脖子”。最终中石化不仅省了60%的成本,还成了首批实现“国产化算力训练大模型”的央企。
案例2:电子厂的“AI智能质检”
某电子厂以前靠人工检查手机屏幕,工人一天看几千块屏幕,眼睛累还容易漏检,合格率只有95%。后来用了天翼云的“边缘算力+AI质检”方案:
1. 车间装摄像头,连接附近的iStack边缘一体机(深边缘节点);
2. 边缘算力实时处理图像,几毫秒就能判断屏幕有没有划痕;
3. 有问题的屏幕自动报警,工人只需要处理异常就行。
现在工厂的合格率提到了99.8%,还省了8个质检工人的工资,一年多赚200多万。厂长说:“以前觉得AI离我们远,现在才知道,接上天翼云的算力,老设备也能变聪明。”
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