国内大模型竞争，加速转向深度应用。
5月20日，京东云城市大会在上海举行。会上，京东云发布JoyScale AI算力平台、JoyBuild大模型开发计算平台、JoyAgent智能体2.0等九大产品，以及医疗、工业、金融三大垂直行业一体机，助力企业全面重构AI基础设施，生成企业专属数字员工，加速迈向深度应用。
京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏表示，"随着深度应用加速来临，数字员工的上岗率将成为衡量一个企业先进性的标准。有多少工作是AI完成的，决定了企业未来能跑多快。新一代Agent成为深度应用的代表，京东云JoyAgent2.0正在帮助企业生成专业数字员工。同时，大规模应用爆发，也将推动AI基础设施迈向标准化，AI Infra1.0已经具备。"
如何让大模型全面走向企业的深度应用？京东云提出了三个观点：
其一，作为最快速部署大模型的方式之一，一体机是尝鲜企业级AI的最佳路径。京东云透露，过去三个月，"开箱即用"的京东云大模型一体多省市全面铺开，全国规模化落地突破500台。
其二，深度应用时代全面开启，智能体是深度应用方面最具代表性的方向。京东云认为，虽然"超级应用"还有距离，但聚焦企业端的"深度应用"已奔涌而至，正在加速渗透到需要投入大量人力进行重复劳动的场景。随着大模型及智能体技术的持续升级，行业正加速迈向深度应用阶段。
数据显示，近三个月京东大模型服务调用量爆发式增长，环比提升200%；超1.4万个智能体在京东内部运行，解决超18%的工作内容，各类大模型应用已深入到京东零售、物流、医疗等细分业务场景，为超50万商家、超38万快递小哥、超5万副主任以上级别医生、超2万采销运营、超1万研发提供助力。
京东云宣布，成长于京东自身业务系统的JoyAgent 智能体 2.0全新升级， 基于混合代理模型（Mixture-of-Agents，MoA），融合大小型模型的优势，通过规划推理构建动态DAG执行引擎，大幅提升任务执行效率。
其三，技术栈迎来全面重构，AI基础设施将走向标准化。
京东云认为，随着大模型应用的深入，以CPU为中心的架构在支持AI原生应用上面临挑战，需要以GPU为中心重塑基础设施；此外，面对激增的推理需求，计算资源持续增加，企业需要思考资源投入产出的问题，都指向需要一套AI Native的基础设施。
在大模型开发应用方面，JoyBuild支持多类模型的调优开发，内置20余种开源模型和丰富的数据集，提供100余种算法和工具链。围绕开源模型蒸馏需求的不断增加，可以帮助客户根据自身业务特征，用自有数据进行大模型的蒸馏，快速开发专属大模型。
京东大模型开发计算技术相关论文被Nature收录，为国内首次系统性解决开放环境下大模型开发效率难题，这套技术也支撑了JoyBuild应用。此外，JoyBuild推理引擎基于大规模专家并行推理集群技术，提升高并发下并行度，实现单Token推理成本降低80%。
在计算方面，京东云发布全新的JoyScale AI算力平台--以GPU为核心，高效异构计算，强大推理性能。其具备两大核心优势：一是算力性能，一是灵活的异构算力管理。
公开资料显示，JoyScale支持单集群万卡调度、全局超10万卡调度能力，支持跨智算中心横向扩展，通过软硬件协同优化，将大模型算力利用率MFU从45%提升至75%。它全面适配十余家国产算力，支持异构算力统一纳管、精细化运维，通过集群算力池化调度，提升集群利用率70%。
在存储方面，云海AI存储基于京东全自研的引擎，对AI训练语料的随机访问达到1000万级，单集群支持TB级超大带宽，能有效支持千亿级参数AI大模型的训练。云海针对性地提供了原生 KV Cache 特性，支持主流推理框架，以存代算的模式显著提升了推理性能，长文推理成本下降 40%，长文/多轮对话响应延迟降低 60%。
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