獸牙 MaaS 智算平台
麵向企業大模型應用的統一算力與模型服務平台，打通異構算力納管、模型資產管理、推理服務部署與Token用量治理，為企業AI應用提供統一、可管、可控的基礎設施底座。
行業痛點
企業Al從試驗走向規模化應用後，算力、模型、服務與用量逐漸分散，傳統資源管理方式難以支撐統一運營。
異構資源難統一
GPU、NPU分散在不同集群和服務器中，資源規格、運行狀態與利用情況缺少統一視圖，管理成本持續增加。
模型資產難管理
權重文件、模型鏡像與運行配置分散維護，模型版本與算力要求缺乏統一標準，部署準備工作複雜。
模型部署效率低
模型部署依賴人工判斷硬件規格、顯存和運行環境，資源與模型之間缺少標準化匹配依據。
模型用量難治理
多模型、多應用持續調用後，請求量、Token消耗、APIKey使用情況分散，成本和異常調用難以統一追蹤。
核心產品矩陣
覆蓋算力資源、模型資產、推理服務與模型調用，建立企業大模型從資源接入到服務運營的完整管理鏈路。
算力資源管理
提供一站式異構算力管理能力，通過自動創建、手動添加、批量導入三種方式納管服務器，建立集群→服務器→計算卡的清晰對象關係。以算力模板標準化描述硬件、軟件、網絡能力，為模型部署提供統一的資源匹配與校驗依據，實現算力從接入到調度的全生命周期管理。
模型資產管理
構建從模型文件、鏡像到版本的可部署資產體係。平台通過服務器路徑登記模型文件並自動識別屬性，按規範登記模型鏡像，由文件與鏡像組合注冊生成模型及版本。該模塊為推理服務提供標準化、可複用的模型版本，確保每次部署都有明確的來源、環境與版本基線。
推理服務管理
將模型版本快速轉化為對外提供能力的運行服務，采用四步向導式部署流程，在模型選擇、資源選擇後強製進行七項校驗，通過或警告確認後方可配置服務。推理服務與推理實例分離管理，支持按副本生成實例、實時監控與彈性擴縮容，擴縮容前後自動執行資源餘量校驗，保障服務穩定可控。
Token Hub
統一管理 AI 服務調用入口、API Key 全生命周期與 Token 用量統計，形成從渠道配置到請求級記錄的全鏈路調用管理閉環。平台不執行推理，專注記錄每次調用的輸入/輸出 Token 與請求狀態，支持多維度匯總分析。通過 API Key 審批機製與額度控製，保障模型服務調用的安全性與合規性。
平台核心優勢
讓算力可見、部署可控、用量可溯
全鏈路雙向追溯
五層對象關係清晰，支持從資源追溯到服務，也可從服務反向追溯資源占用。
部署前強製校驗
算力模板標準化描述運行要求，七項校驗從源頭避免資源錯配。
服務與實例解耦
推理服務與運行單元分離，支持彈性擴縮容，擴縮容前後自動執行資源餘量校驗。
統計與推理解耦
Token Hub 僅統計不執行推理，按請求記錄 Token，支持多維度用量匯總。
客戶案例
標杆客戶信賴之選，見證產品價值
國內某知名軌道集團
基於獸牙 MaaS 智算平台，實現多集群異構算力統一納管及大模型私有化部署。平台支撐其完成推理服務全生命周期管理與精細化 Token 用量分析，滿足軌道交通行業安全合規與智能化運營要求。
