在ai从“秀肌肉”转向“下场干活”的今天，行业正在回答一个核心问题：如何让强大的ai真正成为产业的生产力？
在今年的世界人工智能大会（waic）上，无限光年给出了自己的解题思路。它没有卷入通用大模型的参数竞赛，而是清晰地亮出了“一横两纵”的战略打法：以“启智2.0”ai平台为技术底座，纵向深耕两大垂直领域——一边是面向“ai for science”的“星河启智”科学智能开放平台，另一边则是聚焦金融行业的可信ai解决方案矩阵。
同时面对科学探索与要求严苛的金融场景，无限光年正在ai产业化的深水区，探索一条价值驱动的落地路径。
科学智能正迎来需求深化的关键阶段：1.0时代，少数科学家打通了ai与科研的连接，让ai在科学领域初显潜力。如今，科研边界持续拓展，科学家们最迫切的诉求是“技术隐形化、科研专注化”——他们需要一个水电煤一样的ai基础设施，而不是需要人人都成为ai专家。
在此背景下，由上海科学智能研究院联合复旦大学和无限光年打造的“星河启智”科学智能开放平台，正致力于成为“ai for science 2.0时代的最强大脑”。它的核心目标很纯粹：让科学家从繁琐的技术细节中解放出来，回归科学探索的本质。
驱动这个平台的“引擎”，是无限光年推出的“启智lab”。它并非简单堆砌算力，而是像一位精密的资源调度大师。在过去，cpu与gpu的协同往往效率低下，而“启智lab”通过创新的融合调度技术，能让两者精准分工、各展所长。这种协同带来的改变是惊人的：在分子生成研究中，过去需要8小时的流程被硬生生压缩到了1分钟，效率提升了99.7%。
它还巧妙地解决了科研模型部署中普遍存在的“长尾效应”——大量模型闲置导致算力浪费。通过serverless技术，“启智lab”让模型在闲置时自动休眠，调用时即刻唤醒，将算力运用变得如呼吸般自如。这一机制将硬件利用率从普遍的60%以下提升到了惊人的92%，把每一分“闲置算力”都转化成了宝贵的“弹性效能”。
对于动辄数周乃至数月的长周期科研任务而言，最致命的莫过于硬件故障导致前功尽弃。“启智lab”则构建了一道坚实的“安全防线”，其智能容错与续训技术能在0.2秒内捕获异常，5秒内无感切换备用资源，实现了高达99.9%的零中断续训，为科学家的宝贵心血保驾护航。
当ai不再是需要费心伺候的“技术大神”，而是成为一个稳定、高效、随取随用的“隐形助手”，科学发现的范式或许将迎来真正的变革。
如果说科学智能追求的是探索效率的极限，那么金融ai的核心命题则是：信任。
在一个高风险、强监管的领域，一个无法解释、无法追溯的“黑箱”模型是不可接受的。对此，无限光年的破局之道是一套“双引擎+强协同”的全栈技术体系。其技术底座并非单一的大模型，而是“神经符号计算”与“大模型”的深度融合。前者专攻逻辑规则推理，负责让ai的决策“说得清”；后者则擅长从海量数据中学习概率预测，负责让结果“算得准”。两者结合，最终形成“精准计算—可控推理—透明决策”的闭环，从根源上保障了ai的智能性与可信性。
这并非停留在概念层面，其力量已经在一线业务场景中得到验证。在投资研究领域，一个ai助手能在5分钟内完成单份年报的全维度分析，效率较人工提升超90%，覆盖了a股5300多家上市公司。在指数编制场景，ai将成分股的覆盖范围拓展了3倍，同时将调仓周期从传统的季度压缩至分钟级的实时响应。而在普惠金融领域，智能信贷风控系统则能自动化地识别风险点并生成信贷建议，在提升服务时效的同时，牢牢把控住了风险。
这些不再是ppt上的构想，而是已经落地的解决方案。它证明了ai在金融领域，可以从“能用”的工具，进化为“敢用”的伙伴。
从星河启智到金融可信ai，无限光年的战略图景逐渐清晰：以“启智2.0”这个全栈ai平台作为横向的技术底座，纵向深入科学与金融两个对技术要求最严苛、对价值创造最直接的领域。
这种“平台支撑场景，场景反哺平台”的模式，正在形成正向循环。在科学场景中磨练出的极致算力调度和稳定性，可以赋能给金融场景；而在金融场景中验证的可信ai能力，同样可以为需要严谨推理的科学研究提供参考。
“ai产业正在经历从技术崇拜到价值回归的本质转变，而可信性正是这场变革的核心枢纽。”无限光年创始人漆远在waic现场分享道，“未来的ai竞争，不是算力或参数的比拼，而是价值创造能力的较量。”
在他看来，ai技术必须完成从“能用”到“敢用”再到“好用”的三重跨越，这要求ai企业不仅要懂技术，更要懂行业的语言、规则和痛点。
可以看到，无限光年正以可信 ai 为锚点，深化核心领域创新，试图以一个更懂行业、更可信赖的姿态，在ai的下半场，下一盘关乎产业价值的棋。
