客户案例
超擎数智 × Cadence 一体式机柜方案：以软硬协同交付支撑高性能设计与仿真应用加速
随着芯片设计、电子系统设计、复杂仿真和 AI 辅助研发任务持续增长，企业对本地高性能计算环境的需求正在从单点服务器部署，逐步转向软硬件预集成、交付周期更短、运行环境更稳定的一体式解决方案。
大都会人寿 AI 模型运行环境建设实践：超擎数智助力保险业务智能化应用落地
随着大模型技术逐步进入金融保险行业，企业 AI 应用正在从单一大模型探索，走向多模型、多场景、轻量化、可控部署的新阶段。对于保险企业而言，AI 应用既要服务于客户服务、业务运营、知识问答、合规辅助、文档处理等实际场景，也必须满足数据安全、系统稳定、环境隔离和生产可控等要求。
东港股份企业级大模型本地化部署实践：超擎数智助力构建 DeepSeek AI 应用运行环境
随着大模型技术从通用能力验证走向企业业务应用，越来越多企业开始关注如何将大模型与自身业务数据、流程系统和内部知识体系结合起来，形成可落地、可管控、可持续迭代的 AI 应用能力。
超擎数智 × 亦康医药：以 AI 算力与生物大模型加速癌症新药研发新范式
在人工智能技术与生命科学深度融合的背景下，AI 正在重塑新药研发的底层逻辑。从靶点发现、蛋白结构预测、候选分子筛选，到免疫识别机制建模和临床转化研究，AI 已经不再只是辅助分析工具，而是逐步成为医药研发流程中的关键生产力。
航锦：128 台 L20 AI 训推一体化集群建设实践：以全栈智算平台支撑大模型应用规模化落地
随着 AIGC、大模型和行业智能应用从概念验证走向生产落地，企业对 AI 算力平台的需求正在发生明显变化。过去，客户更多关注单台 GPU 服务器性能；如今，客户真正需要的是一套能够支撑模型训练、模型微调、批量推理、应用开发、统一调度、安全运维和持续扩展的企业级智算平台。
金盘科技 AI 集群建设实践：以高可用算力网络支撑工业智能化转型
工业制造正在进入 AI 深度融合阶段。过去，企业更多关注自动化设备、生产信息化和数据采集系统；如今，随着生产大模型、工业视觉、智能质检、异常预警和工艺参数优化等技术不断成熟，AI 正在从单点工具逐步走向生产流程核心环节。
金斯瑞生物科技 AI 算力软硬件一体建设实践：以系统级交付支撑生命科学数智化升级
随着 AI 技术在生命科学研发、蛋白设计、结构预测、序列生成、工艺优化和智能质控等场景中的应用不断深入，企业对本地 AI 计算资源的需求正在持续增长。对于生命科学企业而言，AI 算力建设往往不是一次性从零开始，而是在已有计算资源基础上持续扩容、逐步升级，并在不影响现有业务运行的前提下，实现新旧资源融合、统一管理和长期稳定运行。
某网络安全行业头部厂家
随着大模型从通用预训练走向行业化后训练，AI 基础设施的核心瓶颈正在从单点算力扩展到集群级协同效率。对于网络安全场景而言，安全告警、行为链路、威胁情报和多源日志数据持续增长，安全大模型不仅需要高性能 GPU 算力，也对训练网络、存储网络、资源调度和长期运维稳定性提出了系统性要求。