1、核心产品信息：

1. 全流程开发工具链：
   • ModelArts：一站式 AI 开发平台，支持多模态大模型训练（如盘古大模型）、数据标注（混合智能标注效率提升 5 倍以上）、模型压缩（8bit 量化技术推理成本降低 50%）。例如，某药企通过 ModelArts 训练蛋白质结构预测模型，开发周期从 24 小时缩短至 2 小时。
   • MindSpore 框架：自主研发的全场景 AI 框架，支持端 – 边 – 云协同训练，2024 年发布的 MindSpore 2.4 版本通过长序列并行算法（Ring Attention）解决 Transformer 模型内存瓶颈，训练效率提升 30%。
   • 行业套件：提供金融风控、工业质检等垂直领域解决方案，如盘古大模型在医疗场景中通过百条级数据微调，风险识别准确率达 98%。
2. 模型生态与算力基建：
   • 模型市场：接入盘古大模型（覆盖自然语言、多模态、科学计算等领域）、昇腾原生模型（如 CANN 算子库），支持一键部署与精调。例如，某政务平台通过盘古大模型开发智能客服，知识覆盖度提升 40%。
   • 昇腾 AI 算力：基于昇腾 910B 芯片，支持千卡集群分钟级扩缩容，训练性能较前代提升 60%。某车企通过昇腾算力迭代自动驾驶模型，训练周期从 15 天缩短至 3 天。

二、技术优势：

1. 高性能与低成本兼顾：
   • 训练加速：ModelArts 2.0 的多元搜索技术融合自动数据增强与超参优化，单细胞基因图谱分类模型精度提升 5.4%，训练速度加快 5 倍。
   • 推理优化：MindSpore 2.4 版本支持 8bit 混合量化与 SLoRA 服务化部署，在消费级显卡（如 RTX 3090）上实现低延迟推理，推理成本仅为行业平均的 1/30。
2. 安全合规与生态开放：
   • 安全体系：通过 ISO/IEC 27034（应用安全）与 CSA STAR V4（云安全）认证，内置 UEBA 行为分析引擎，拦截提示词注入攻击成功率达 99%。
   • 开源生态：MindSpore 开源社区累计下载量超 1100 万次，覆盖 130 多个国家和地区，推动大模型技术普惠。