一、案例背景
1.1 企业简介
范式智能是国内领先的人工智能平台与技术服务提供商，长期深耕企业级AI基础设施与行业智能化解决方案，在算力调度、模型训练与推理优化等领域积累了较为深厚的技术储备。北京睿思智联科技有限公司则是一家专注于AI推理引擎与异构算力适配的技术型企业，其EngineX推理引擎在国产芯片适配上具有一定技术特色。2026年10月16日，两家企业联合宣布推出一站式生产级AI部署平台”模域”（ModelSphere），并以Apache 2.0宽松开源协议在GitHub上全面开源。
值得注意的是，这一合作本身即具有战略意味：范式智能偏向平台层与行业解决方案，睿思智联偏向底层推理引擎与芯片适配，二者的联合实质上是一次”平台层+引擎层”的能力互补，试图在AI部署这一中间层市场建立统一入口。
1.2 行业概况：大模型部署的”最后一公里”困境
随着大模型进入规模化商业落地阶段，企业AI应用的重心正从”能不能训出模型”转向”能不能把模型稳定、高效、低成本地跑在业务系统里”。然而，这一”最后一公里”恰恰是整个技术栈中最为碎片化、工程门槛最高的环节。
从需求侧看，企业普遍面临四重困境：其一，算力资源利用率低，GPU/DCU集群的空转与争抢并存，缺乏集群级的统一调度能力；其二，芯片生态割裂，华为昇腾、天数智芯、摩尔线程、海光DCU等国产算力路线各异，底层适配工作重复且沉重；其三，部署门槛高，驱动编译、环境配置、推理服务搭建需要稀缺的系统级工程人才；其四，生产环境调优难，实验室性能与生产环境稳定性之间存在巨大鸿沟，弹性扩缩容、缓存管理、服务高可用等问题需要长期运维投入。
从供给侧看，市场已存在vLLM、SGLang等优秀推理引擎，但它们主要解决”单台服务器内的计算效率”问题，对于集群架构级的纳管、跨节点的缓存池化、基于服务质量的调度等”系统级”问题覆盖有限。换言之，推理引擎层已相对成熟，而”集群部署与运维管理层”仍是价值洼地——这正是模域试图切入的位置。
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