作为一家以底层系统软件为核心的技术公司，白海科技过去数年的投入集中在一条并不显眼的技术路线上——GPU集群的调度内核。这一层不直接面向终端用户，却决定着一批算力究竟能产出多少有效结果。上市公司以战略入股的方式为这条技术路线投下信任票，是对公司技术判断与工程能力的一次外部确认。
01被认可的是“算力效率”这道题
国家数据局2026年3月公布，我国日均Token调用量已超过140万亿，较2024年初增长超过1000倍。IDC数据显示，2026年上半年中国MaaS市场规模达106.3亿元，同比增长889.4%；全市场Token消耗量2857.9万亿，同比增长约432.5%，增长主要来自多模态模型与Agent类应用的规模化落地。
需求爆发的另一面是成本。无论模型训练、微调还是推理服务，AI企业最主要的成本都是GPU租赁或折旧。而不同负载对算力的要求差异极大：训练任务规模大、周期长，要求多卡协同；推理服务持续、海量、对延迟敏感；开发调试任务短小、突发、数量多。多类负载共用一个集群时，按整卡静态分配极易造成大量算力闲置。在GPU单价相同的条件下，谁能让同一批卡承载更多有效任务，谁就拥有更低的单位成本。
这正是白海科技切入的位置。公司没有选择做模型，也没有选择做算力转售，而是聚焦于集群调度层——决定算力如何被分配、被复用、被计价。以“AI工厂”为业务模式，公司以算力为原料、以IDP平台为生产线，对外交付算力服务、AI开发与微调平台、私有化模型和模型服务。技术体系可以概括为“一条生产线、一个内核、四项核心技术、六维能力”：IDP平台提供AI全流程工具链，Wind作为调度内核，四项核心技术纵向贯穿，算力、模型、任务、缓存、Token与网络六项能力横向协同。
02一条经过生产验证，也经过国际同行评审的内核
Wind的四项核心技术构成一条完整的决策链。高并发集群状态底座负责“看得清”，以混合跳表与RDMA零拷贝让调度器以微秒级延迟掌握全集群实时状态；AI负载资源需求动态预测引擎负责“猜得准”，从任务中提取多维特征预测执行时长，把调度依据从用户声明转为真实资源消耗画像；希尔伯特降维多维调度算法负责“算得快”，将高维资源匹配的复杂度从线性降至对数级；生产级工程化负责“退得稳”，以沉没成本量化抢占代价，以两段式优雅退出保障在途任务平滑迁移。
白海科技的技术原创性同时经过国际同行评审。Wind的核心方法以论文形式发表于国际计算机系统领域顶会和顶刊，均为中国计算机学会（CCF）推荐A类会议/期刊；公司另拥有多项发明。在产业适配层面，IDP平台已完成与华为昇腾、天数智芯、摩尔线程、壁仞等国产算力的兼容互认，并加入海光光合组织。异构芯片并存已成常态，能够跨芯片统一调度，意味着客户既有的算力投资不必因芯片路线变化而归零。
白海科技与国产算力厂商的兼容互认证明
03“开机率之战”带来的AI工厂新范式
醒石智算董事长李大学，同时是全国五一劳动奖章获得者、京东集团终身荣誉技术顾问，历任京东集团副总裁、高级副总裁，主导构建了京东的信息系统、物流系统和资金流系统，提出以用户为中心和数据驱动的电商核心原则。2026年10月，在成都举行的2026中国计算机大会（CNCC 2026）“数据智能与产业创新论坛”上，他做了题为《AI工厂新范式：重新定义Token时代的AI基础设施》的报告，提出一个判断：这个行业真正稀缺的从来不是产能，而是“开机率”。
这一判断与白海科技所做的事情高度重合。Wind调度内核解决的正是“把机器喂饱”——通过预测驱动的多维调度、成本感知的抢占与缓存复用，集群GPU利用率大幅提升并。同一个命题，一方在产业端提出，一方在技术端作答。相信依托李大学先生在产业互联网和人工智能领域的顶级资源和行业声望，加之金科股份上市平台的战略赋能，白海科技可以加速构建行业领先的AI基础设施产业生态。
04战略入股带来的多重支撑
对白海科技来说，金科股份将带来算力资源、产业场景、区域资源和信用背书，为公司的技术能力赋能业务场景，为公司发展带来多重助力。
算力资源
金科股份正以醒石智算为载体，布局算力基础设施的投资与运营。一方持有算力资产、需要把利用率做上去，一方持续采购算力、需要把单位成本降下来，双方在算力供给上天然衔接。对白海科技而言，这意味着算力这一核心生产要素有了更贴近产业端的协同基础；对金科而言，白海的调度内核可以直接提升其算力资产的产出效率，同样一批GPU，跑出更多有效任务。
产业场景
金科股份正推进城市更新、资产管理、运营管理、数字科技四大业务板块，旗下沉淀了大量空间资产与运营场景。这些场景对算力与模型的需求是具体的、可持续的，为白海科技的AI工厂模式提供了真实的落地入口，也让技术优化有了明确的收益指向。
区域资源
醒石智算定位为金科股份“人工智能+”业务的投资与运营平台，聚焦算力基础设施的投资、运营与资产管理能力输出。双方在区域智算中心的建设与运营上具备协同空间——白海提供调度内核与平台，产业方提供算力资产与运营场景。
信用背书
白海科技的客户中包含政府部门、科研院所与大型企业，这类客户对供应商的持续经营能力与合规水平要求较高。A股上市公司成为重要股东，客观上增强了公司在政企市场的可信度，也有助于公司在私有化部署与共建AI工在两条路径上承接更大规模的项目。
05下一步：把技术优势转化为产业纵深
公司将继续把研发资源集中在调度内核这一层，重点推进三个方向：持续优化Wind对训练、推理等多类负载的混合调度效率，提高单位算力的有效产出；深化国产芯片适配，扩大异构算力统一调度的范围；完善多模型路由与Token成本管理，把调度能力产品化为面向客户的用量分析、费用报表与预算控制服务。
在业务侧，公司将加快共建AI工厂模式的复制——由合作方提供算力与机房，白海科技部署平台并提供运营支持，把已建成但利用率不足的算力资产，转化为可对外销售的算力服务与模型服务。这一模式已在区域智算中心落地，是公司未来增长的主要来源之一。
算力调度是一个需要长期投入的方向。公司将借助此次战略入股带来的产业资源，在保持技术专注的同时，把已经验证的效率优势，转化为客户可感知、可计量的成本优势。
关于白海科技
北京白海科技有限公司自2021年起深耕云原生AI基础软件，定位为新一代人工智能基础软件平台服务商，以“AI工厂”模式对外交付算力服务、AI开发与微调平台、私有化模型和模型服务。公司为国家高新技术企业、北京市“专精特新”中小企业，入选中国信通院铸基计划《高质量数字化转型产品及服务全景图》，并位列天眼查《2026中国MaaS厂商TOP100》第45位。公司作为共建单位参与金属矿业人工智能北京市重点实验室，负责提供实验室的模型训练与推理基础设施。客户覆盖海外AIGC与智能体应用公司、国内互联网与软件企业，以及大模型企业、政府机构和科研院所。