电力大模型凭什么敢说全链路自主？
电力这行，气象预报就是命脉。台风来了、寒潮到了，新能源场站得提前调整出力。以前靠传统数值模式，算一次几小时，结果出来黄花菜都凉了。后来通用AI气象大模型倒是快了，但拿到电力场景一用，分辨率不够、极端天气抓不准，属于能用但不好用。
这次“玑衡”出来，圈里人关注的点其实就一个——真能用吗？
它不光能用，而且从头到尾都是国产的。从数据处理到模型训练再到业务部署，全程跑在海光DCU上。中国电科院出场景和数据，中国科大搞算法，海光提供算力底座，这种“业务牵引—算法攻关—算力基座”的模式，比单纯炫参数靠谱多了。
全链路国产化听着像口号，但真把一套大模型从零到一跑通在国产算力上，中间踩的坑只有干过的人知道。海光DCU能适配PyTorch、TensorFlow这些主流框架，开发门槛降下来了，团队才能把精力放在算法优化上，而不是跟硬件较劲。
“玑衡”已经在中国电科院跑起来了，接下来要铺到全国多个网省公司。从一个模型到一个可复制的国产化范式，这条路才算刚开始走。
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