我会先明确目标与约束，再把信息整理为可执行的步骤。HOLYCORESSOLUTIONS
把算力变成
业务结果。
围绕高价值工作负载组合硬件、软件与工程服务，从验证到规模部署。
WORKLOAD TO PRODUCTION
不是交付设备， 而是交付可运行的 AI 系统。
从模型、数据和服务目标开始，把计算、软件、网络与运营边界组合成可以验证、扩展和持续管理的生产系统。
01 / LLM INFERENCE
让每一次生成， 都更快到达用户。
面向长上下文、交互式生成和高并发服务，联合规划 Prefill、Decode、KV Cache、模型并行与服务调度。
TTFT首 Token 响应TPOT持续生成速度SCALE并发与容量
02 / ENTERPRISE & SOVEREIGN AI
让模型进入企业， 让数据留在边界内。
以专属算力、统一软件和可审计运营承载企业知识、内部智能体与行业模型，兼顾数据主权、容量确定性和生命周期管理。
- 专属容量与数据隔离
- 模型版本、权限与审计
- 从单卡到私有集群的扩展路径
DATAMODELSERVICE
03 / RAG & AGENTIC AI
从一次问答， 走向完整任务执行。
把检索、重排、推理、工具调用和状态管理放进同一条可观察流水线，围绕端到端任务时间而不是单个模型跑分优化。
探索 RAG 与智能体 →01检索RETRIEVE
→02重排RERANK
→03推理REASON
→04行动ACT
OBSERVE · TRACE · OPTIMIZE04 / PHYSICAL & EDGE AI
让智能靠近现场， 让决策不必等待云端。
面向机器人、机器视觉与工业设备，在功耗、空间、环境和实时性约束下完成感知、融合与本地决策。
LOCAL数据本地闭环REAL TIME确定性响应RESILIENT离线持续运行
探索 SPARK →
05 / GENERAL AI ASSISTANT
把灵感、知识与行动，放进同一个对话入口。
HOLYCORES Chat 面向个人与团队提供通用智能对话体验，帮助用户理解问题、组织信息、生成内容并推进任务。
CONVERSE自然语言交互CREATE内容与表达ACT任务辅助
HOLYCORES Chat● ONLINE帮我梳理这个问题，并给出清晰的下一步。
我会先明确目标与约束，再把信息整理为可执行的步骤。VALIDATION PATH
从真实工作负载， 走到持续运行。
性能数据只在明确模型、软件版本、精度、上下文和并发条件后发布。定义目标
模型、数据、基线、延迟、吞吐与部署边界。
联合验证
建立精度、性能、功耗和稳定性的可重复证据。
系统集成
接入网络、存储、安全、服务平台与可观察性。
规模运营
容量规划、版本升级、故障恢复与持续优化。
FAQ
从正确的问题开始。
如何选择 AETHER、NOVA 或 SPARK？+
先确定工作负载发生的位置和系统边界，再根据模型规模、延迟、功耗、数据与运营要求选择平台。
如何评估大模型推理？+
同时观察 TTFT、TPOT、吞吐、并发、上下文长度、精度与服务可用性，避免用单一峰值替代端到端结果。
可以从小规模验证开始吗？+
可以。建议用代表性模型建立单卡或单节点基线，再依据验证结果扩展到系统和集群。
准备好开始了吗？