兽牙 MaaS 智算平台
面向企业大模型应用的统一算力与模型服务平台，打通异构算力纳管、模型资产管理、推理服务部署与Token用量治理，为企业AI应用提供统一、可管、可控的基础设施底座。
行业痛点
企业Al从试验走向规模化应用后，算力、模型、服务与用量逐渐分散，传统资源管理方式难以支撑统一运营。
异构资源难统一
GPU、NPU分散在不同集群和服务器中，资源规格、运行状态与利用情况缺少统一视图，管理成本持续增加。
模型资产难管理
权重文件、模型镜像与运行配置分散维护，模型版本与算力要求缺乏统一标准，部署准备工作复杂。
模型部署效率低
模型部署依赖人工判断硬件规格、显存和运行环境，资源与模型之间缺少标准化匹配依据。
模型用量难治理
多模型、多应用持续调用后，请求量、Token消耗、APIKey使用情况分散，成本和异常调用难以统一追踪。
核心产品矩阵
覆盖算力资源、模型资产、推理服务与模型调用，建立企业大模型从资源接入到服务运营的完整管理链路。
算力资源管理
提供一站式异构算力管理能力，通过自动创建、手动添加、批量导入三种方式纳管服务器，建立集群→服务器→计算卡的清晰对象关系。以算力模板标准化描述硬件、软件、网络能力，为模型部署提供统一的资源匹配与校验依据，实现算力从接入到调度的全生命周期管理。
模型资产管理
构建从模型文件、镜像到版本的可部署资产体系。平台通过服务器路径登记模型文件并自动识别属性，按规范登记模型镜像，由文件与镜像组合注册生成模型及版本。该模块为推理服务提供标准化、可复用的模型版本，确保每次部署都有明确的来源、环境与版本基线。
推理服务管理
将模型版本快速转化为对外提供能力的运行服务，采用四步向导式部署流程，在模型选择、资源选择后强制进行七项校验，通过或警告确认后方可配置服务。推理服务与推理实例分离管理，支持按副本生成实例、实时监控与弹性扩缩容，扩缩容前后自动执行资源余量校验，保障服务稳定可控。
Token Hub
统一管理 AI 服务调用入口、API Key 全生命周期与 Token 用量统计，形成从渠道配置到请求级记录的全链路调用管理闭环。平台不执行推理，专注记录每次调用的输入/输出 Token 与请求状态，支持多维度汇总分析。通过 API Key 审批机制与额度控制，保障模型服务调用的安全性与合规性。
平台核心优势
让算力可见、部署可控、用量可溯
全链路双向追溯
五层对象关系清晰，支持从资源追溯到服务，也可从服务反向追溯资源占用。
部署前强制校验
算力模板标准化描述运行要求，七项校验从源头避免资源错配。
服务与实例解耦
推理服务与运行单元分离，支持弹性扩缩容，扩缩容前后自动执行资源余量校验。
统计与推理解耦
Token Hub 仅统计不执行推理，按请求记录 Token，支持多维度用量汇总。
客户案例
标杆客户信赖之选，见证产品价值
国内某知名轨道集团
基于兽牙 MaaS 智算平台，实现多集群异构算力统一纳管及大模型私有化部署。平台支撑其完成推理服务全生命周期管理与精细化 Token 用量分析，满足轨道交通行业安全合规与智能化运营要求。
