过去两年，全行业都在为大模型训练疯狂堆GPU、建算力中心。但当视角进入2025年，真正决定企业竞争力的主战场，已经迅速从训练转向推理。

推理时代的算力不再是单一物理资源，而是一个跨地域、跨架构、跨属权的综合体系：一个企业的AI服务或许部署在自建IDC，同时又依赖外部云GPU；模型推理与模型训练并行存在；开发测试与生产流量共处一套资源；多业务、多租户同时争抢不同规格的GPU。这意味着算力要实时、动态、按业务优先级调度。而传统调度做不到。

传统算力调度平台诞生于传统云的集群运维背景，其核心目标是让硬件更易管理、更少出故障、更好利用。它们的能力止步于服务器视角：节点是否在线、显存是否足够、任务是否分配成功、权限是否隔离，在面向大模型的AI推理时代，却难以回答更重要的问题——推理延迟是否达标？模型吞吐是否最优？算力成本与业务收入是否动态平衡？在新范式转换下，系统需要重构。

这些问题在推理时代被迅速放大。过去算力用于训练，以“跑成”模型为目标；如今算力直接承载真实业务，算力调度被迫承担更多职责——必须从IT运维逻辑升级为AI业务逻辑。但挑战也随之而来：模型结构差异巨大、推理链路时延瓶颈、业务波峰波谷并发变化…每一次算力分配，都可能影响一笔业务成交、一位用户体验，甚至一个产品的增长曲线。

GPU不再是静态资源，而成为可运营、可定价、可持续经营的资产。

为了支撑这场范式转移，国内AI基座平台技术公司矩量无限重新定义了算力的基本单元，不再是“服务器/GPU卡”，而是围绕业务目标进行抽象的、可度量和可调度的算力单元，并基于此构建了完整的技术基座，形成了覆盖算力、模型、服务到商业回报的全链路平台矩阵。

在技术创新层面，矩量无限的开物算力调度系统深度融合了Kubernetes动态资源分配（DRA）技术 ，通过“异构GPU自适应调度与分配方法及系统”实现了突破性的算力管理能力：

技术特点：通过具备自学习能力的算力适配器，将异构国产GPU间的静态硬件资源单元抽象并转化为动态标准化的“算力能力单元”（CU）以实现精准调度和分配 。

产生效果：实现了基于任务实际需求的“目标导向”按需调度，极大地简化了用户对异构硬件结构和组成的关注，显著提高了集群资源利用率和运行稳定性。

达成形式：在各厂商设备信息上报的基础上，通过自学习算力适配器基于历史推理记录持续优化动态折算因子，并将统一的算力容量重发布为Kubernetes动态资源分配（DRA）ResourceSlice实现资源的精准绑定与分配 。

以上能力目前已在国产GPU卡上得到规模验证。矩量无限已在壁仞、天数、希姆等国产GPU的千卡级混合集群上完整跑通算力单元化与跨架构推理调度，同时相关平台已落地全国多个千卡智算中心，并服务于工信部工业互联网研究院、多家头部行业客户、高校科研机构等。