文章核心观点 - 高性能计算与人工智能技术深度融合 正推动海洋科学研究经历颠覆性转型 为海洋安全保障 资源开发与环境治理提供前所未有的赋能 [1] - 海洋领域作为典型的AI for Science应用场景 面临人工智能底层逻辑与海洋科学物理现象精准呈现之间的技术融合壁垒 以及大模型对算力规模 性能和稳定性的更高要求 [1] - 并行科技提出的MaaS解决方案通过将AI模型封装成标准化云服务 降低AI技术在海洋领域的应用门槛 并依托强大的定制化算力网络 推动行业迈向算力与模型双轮驱动的发展新阶段 [2][3][4] 行业技术发展与挑战 - 海洋科学研究正经历颠覆性转型 技术应用涵盖风暴潮灾害风险预警 海洋卫星高质量数据集构建 四维海洋监测技术升级和高时空分辨率海洋预报大模型落地 [1] - 行业核心挑战在于人工智能基于数学逻辑与海洋科学注重物理现象精准呈现之间的适配难题 [1] - 海洋大模型在预报 环境分析等场景的快速发展 对其训练 推理与迭代所需的算力规模 性能和稳定性提出更高要求 传统算力服务模式已难以满足需求 [1] MaaS解决方案与模式创新 - MaaS模式通过将AI模型封装成标准化云服务 用户无需自行训练 部署和维护模型 仅通过API接口按需调用并按使用量付费 极大降低应用门槛 [2] - 该模式与海洋数据预报领域深度契合 目前海洋领域已有几十个专属大模型 未来均将在MaaS场景中实现具体落地 [2] - 并行科技MaaS平台已整合DeepSeek 千问 智谱 豆包等通用领先模型 以AI Coding技术为基础为海洋预报研发提供辅助支持 [2] 算力网络与定制化服务 - 公司已构建覆盖45家智算中心和15家超算中心的强大算力网络 总调度能力超过200万CPU核心和5万卡以上GPU [3] - 针对海洋环境模拟 资源勘探 数据预报等不同场景特点 提供定制化算力方案 而非传统一刀切模式 [3] - 通过应用特征分析 为海浪 海流等不同预报场景匹配计算密集型或IO密集型资源 确保用户获得最优性价比 [3] 市场前景与行业影响 - 2025年上半年中国公有云大模型调用量已达536.7万亿Tokens 海洋智能计算领域作为新兴应用高地展现出强劲增长动力 [4] - 未来3-5年 海洋领域MaaS业务有望保持高增长率 行业迈向算力与模型双轮驱动发展 [4] - 人工智能的融入让海洋领域实现从人工处理到智能交互的跨越 通过海量历史数据与大模型结合为科研人员提供高效辅助工具 核心价值在于降本增效 [4] 未来战略规划 - 公司将持续完善新型算力基座的生态架构 从基础设施层到应用开发层优化资源调度 合规检测等关键环节 [5] - 通过大小模型协同的发展路径与公有云加专有云的混合部署模式 在保障效果与成本优化的同时筑牢数据安全防线 [5]