Zi Cluster
算力平台
- GPU 集群管理
- 资源调度与隔离
- 巡检和智能排障
Z Intelligence CONTROL
企业 AI 工程底座
贯通 GPU 集群、数据资产、小模型、推理网关、智能体和观测治理，补齐企业 AI 落地中的交付、运行和治理环节。
可交付
快速交付，按期验收
能运行
稳定可靠，持续高效
能治理
可信合规，可追溯
CONTROL 平台
从算力准备到治理闭环的一体化企业 AI 工程链路。
Zi Ontology
数据资产平台
- 数据接入与治理
- 知识组织与血缘
- 安全分析与供给
Zi Neural
模型训练平台
- 模型训练与微调
- 版本管理与评估
- Agent 辅助设计
Zi Turbine
模型推理平台
- 模型服务托管
- 弹性推理服务
- 版本优化与保护策略
Zi Router
API 网关
- 统一 API 网关
- 路由与流量治理
- 限流熔断与权限管理
Zi Orchestrator
智能体编排平台
- 智能体编排与工作流
- 工具调用与插件库
- 人机协同与审批流
Zi Lens
观测治理平台
- 全链路可观测
- 指标日志与追踪
- 成本与质量分析
重点能力
优先补齐企业 AI 项目中最容易断裂的工程环节。
Cluster：GPU 集群从进场到可交付
让设备进场、初始化、测试、部署、巡检形成标准流程。
设备进场测试
Day0 初始化
自动化部署
巡检运维
AI Agent 排障
Ontology：企业材料加工成数据资产
从生产、收集、清洗、分析到版本、血缘和供给，形成可复用资产。
数据生产
数据收集
清洗标准化
数据资产化
可信供给
Neural：小模型设计、训练、评估与交付
把企业专用小模型从经验试错推进到可记录、可复核的工程流程。
数据理解
模型设计
自动训练
评估诊断
模型交付
客户价值
用工程化方式降低企业 AI 从资源到应用之间的摩擦。
算力准备
设备、驱动、网络、测试、验收
数据资产
材料、清洗、分析、版本、血缘
模型工程
设计、训练、评估、交付
应用运行
推理、网关、智能体流程
观测治理
Trace、审计、成本、SLA、告警
更快交付
标准流程与自动化能力，缩短从资源到应用的周期。
更高可用
提升 GPU 设备可用率，保障业务稳定运行。
更低成本
优化资源利用率，降低运营与推理成本。
更可信赖
全链路可观测与审计，满足合规与治理要求。
建设可落地的企业 AI 工程底座
从“有工具”推进到“能交付、能运行、能治理”。