人工智能技术突飞猛进，算力和数据的重要性也随之上升。不过，算力和数据的瓶颈却成了拦路虎。为了解决这个难题，北京电子数智科技有限责任公司（简称 “北电数智”）通过构建 “AI 工厂” 和北京数字经济算力中心，寻求突破。
北电数智成立一年，已经打造出一座国产算力 “AI 工厂”，为 AI 发展提供了基础设施。这座 “AI 工厂” 不仅能提供规模化的智能算力，还涵盖了大模型开发调优、AI 数据可信服务和 AI 工程化全栈能力。北电数智通过优化算力资源配置，推动算法和硬件的协同发展，使得算力使用更加高效。
算力是人工智能模型训练和推理的核心资源，而数据则是模型学习和优化的基础。没有强大的算力支持和高质量的数据供给，人工智能的发展就会受到限制。所以，提升算力和数据处理能力，成了推动人工智能技术进一步发展的关键。
虽然各地都在加快建设算力基础设施，但智能算力供给还是跟不上。特别是中小企业和创新者，往往难以获得足够的算力资源，限制了他们在人工智能领域的创新和发展。
在数据方面，数据孤岛和数据碎片化问题很严重。高价值的数据往往被分散在不同系统和机构中，难以整合和利用。这不仅降低了数据的价值，还增加了数据处理的复杂性。数据共享和流通也是个大难题。由于企业间理念、体制和业务机制的差异，加上缺乏统一的标准和规范，数据在系统间的兼容性和集成性较差，导致数据难以流通和共享。数据安全和隐私问题也是制约数据利用的重要因素。高价值数据的开放和共享，往往面临高合规风险和安全压力。
作为市级人工智能算力中心项目，北京数字经济算力中心不仅提供多元异构的规模化算力服务，还汇聚了众多生态企业，联合芯片、大模型、AI 应用、产业投资等上下游合作伙伴，提供底座大模型、行业大模型、一站式 AI 工具链和丰富的通用行业应用等全栈 AI 服务。通过混元异构算力服务，用户能够使用高质量、稳定的算力，同时在实际场景中提供国产 AI 芯片的评测服务，以场景带动国产芯片升级。
北电数智致力于打破数据孤岛，推动数据的开放共享，并确保数据安全与隐私。通过智能化的数据管理和分析工具，帮助企业更好地理解和利用数据，推动数据驱动决策。
北京数字经济算力中心已经在政府和企业的多个应用案例中得到了实际应用。例如，在政务服务中，通过智能算力的支持，提升了数据处理和决策的效率；在企业应用中，医疗、金融、制造等行业的应用场景，通过大模型和智能算力实现了业务的优化和创新。