碳感知推理调度
按电网碳强度曲线动态迁移推理任务，把非实时批处理排到低碳时段。
碳强度阈值≤ 280 gCO₂/kWh
SOLAR / 绿电占比
63%
较上季度 +11%
CORE CAPABILITY
核心能力卡片 · 标签页切换查看
毫秒级流式推理
首 Token 延迟压到 320ms 内，边缘节点就近接入，减少长链路回传。
P95 首响320 ms
模型版本治理
灰度发布 + 一键回滚，保留 30 天推理快照，可复现任意一次线上结果。
回滚耗时＜ 90 s
私域数据隔离
租户级向量与日志物理分离，训练数据默认不落盘到共享存储。
数据留存默认 0 天
可解释性报告
每次决策输出置信度与关键特征贡献度，支持导出审计用 PDF。
报告生成＜ 5 s
PARTNERS
合作伙伴墙 · 共创可持续算力网络
NEBULA LAB联合实验室
GRID-ONE绿电调度
ORBIT CLOUD混合云底座
HEXAGON EDU高校算力
LUMEN CHIP边缘加速
CIVIC AI公共治理
PRACTICAL CHECKLIST
实用指导清单 · 让 AI 平台既快又负责
- 先量化再优化：上线前用 7 天窗口采集 GPU 利用率、单次调用能耗、P95 延迟三条基线，低于 45% 利用率即判定存在可回收算力。
- 设置碳强度任务队列：把非实时训练与批量推理放入低碳队列，碳强度高于 280 gCO₂/kWh 时自动延后，实测可削减 22%–31% 的区间排放。
- 模型分级而非一刀切：按任务把模型分为 7B / 13B / 70B 三档，简单意图走小模型，路由准确率低于 92% 再升级大模型，可省下约 40% 推理成本。
- 冷启动缓冲池：为高频模型常驻 1–2 个预热实例，其余按需拉起，避免并发突增时的 3–8 秒冷启动抖动。
- 埋点做数据最小化：日志只留必要字段，默认保留 7 天、脱敏后归档 30 天，避免为了“以后可能用到”而长期囤积原始数据。
- 建立回滚与告警阈值：当推理错误率连续 5 分钟超过 1.5%，或单位任务能耗上浮 20%，自动回滚到上一稳定版本并通知值班人。
- 按季度做一次架构复盘：用「能效 / 延迟 / 成本」三角指标评估，任何一项劣化超过 15% 即进入优化排期。
VOICES
客户评价 · 来自真实使用场景
“我们把夜间批处理迁到低碳时段后，季度电费下降约 27%，而任务完成时间只延后了 40 分钟，业务方完全能接受。”
制造业数据负责人智能质检场景
“模型分级路由上线三个月，推理账单从每月高位回落 41%，响应体验反而更稳，P95 延迟稳定在 400ms 以内。”
在线教育技术总监智能答疑场景
“可解释性报告帮我们通过了内部合规评审，每次决策都能追溯到关键特征，审计准备时间从两周压缩到两天。”
金融机构风控经理信贷辅助决策场景
DATA PANEL
数据可视化面板 · 实时能效与体验指标
GPU 利用率
91%
闲置率压至 9%
推理 P95 延迟
380ms
目标 ≤ 450ms
单位任务能耗
0.42kWh
下降 38%
WORKFLOW
工作流程步骤 · 从接入到持续优化
STEP 01
接入与盘点
梳理现有模型、算力与数据源，输出资源台账，通常 3–5 个工作日完成。
STEP 02
基线建模
采集 7 天真实流量，建立能耗、延迟、成本三条基线，确定优化目标值。
STEP 03
调度与分级
接入碳感知队列与模型分级路由，灰度 10% 流量验证，观察 2 周。
STEP 04
持续复盘
按季度评审能效三角指标，劣化超 15% 触发优化排期与责任分工。
FAQ
常见问题 · 关于能效、合规与体验
把训练任务延后到低碳时段，会不会拖慢业务上线节奏？
对非实时任务影响可控。实测显示，把批处理与微调任务排到低碳窗口后，平均完成时间延后约 35–50 分钟，但区间排放下降 22% 以上。建议为每个任务设定最晚交付时间，超时则强制提升优先级执行。
模型分级路由会不会牺牲回答质量？
关键在路由判据。建议用意图置信度与历史准确率双阈值控制，低于 92% 时升级到大模型。多数场景下 70%–80% 请求可由小模型承接，整体准确率损失可控制在 1.5% 以内。
数据最小化会不会影响后续模型迭代？
不会。保留脱敏特征与聚合统计即可支撑大部分迭代，原始数据默认不长期留存。若确需样本，可走单独授权流程，并记录用途与保留期限。
如何判断优化是否真的产生了责任价值？
建议同时看三个数：单位任务能耗、绿电占比、P95 延迟。三项同时改善或持平，说明优化是健康的；若只有能耗下降而延迟明显劣化，则需要重新评估调度策略。