2026年，教育数字化早已跳出线上课堂的浅层形态，向着科研根基、校园安全等底层架构深度革新。在CERNET 2026系列学术会场中，行业目光不再聚焦表层应用，而是转向支撑一切运转的基础软件这是教育数字化行稳致远的根。当教育信创赛道告别试点摸索，全面迈入规模化落地阶段，千亿级市场蓝海风起云涌。立足行业变革节点，宝兰德(688058.SH)以一套算力调度+中间件+智能运维的组合拳，在激烈竞争中力争实现商业化突围。当高校开始出现算力焦虑一边是院系实验室零散购置的GPU常年闲置，平均利用率不足三成；另一边是赶论文、做大模型的师生蹲守调度队列，为几卡算力辗转数月算力碎片化，正在割裂大学的创新底色。长久以来，国内高校算力建设沿袭院系自治范式，各学部、课题组依托专项科研经费独立搭建计算集群，软硬件生态彼此隔绝，构筑起闭环闭塞的算力孤岛。这套分散治理模式，尚能适配过往单一学科的轻量化科研体系，伴随AI大模型全域渗透、科研范式颠覆性迭代，算力碎片化潜藏的深层弊病彻底浮出水面。整体而言，算力碎片化的本质，是管理问题而非资源问题。这意味着，谁能够将分散的算力碎片拼接成统一网络，谁就可能在教育信创的千亿级市场中率先卡位。三大解决方案，啃下硬骨头在CERNET 2026年会上，宝兰德展示了三大解决方案，为啃下高校算力碎片化这块硬骨头提供了宝兰德方案。首先是AI智算平台，其核心能力在于异构纳管将多品牌、多架构的算力芯片统一纳入一个调度中枢，无论训练任务还是推理请求，均可按需分配、即取即用。据悉，通过算力虚拟化、细粒度切分及智能调度算法，宝兰德育才智算平台可将算力资源利用率提升至85%以上；针对国产芯片进行的底层算子和推理引擎加速优化，使推理速度提升约2倍，内存占用降低40%。从财务视角审视，异构算力统一调度的意义不止于效率。高校无需再为每个实验室独立采购算力设备，整体TCO(总体拥有成本)显著下降。更值得关注的是，平台内置的MaaS(模型即服务)能力，覆盖从模型训练、微调到推理、评测的全生命周期管理。这意味着，宝兰德可以将算力交付从一次性硬件销售，转化为持续性的订阅服务对于预算周期固定的高校而言，这是一种更具财务可持续性的合作模式。如果说算力调度是面子，那么中间件就是里子。宝兰德在此次CERNET年会上展示的全栈信创中间件解决方案，覆盖物理机、混合云及容器等异构环
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