算力互联互通提速：推理成本走到台前，八斗学院把“可上线交付”写进大模型实战训练

新华社报道工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，提出加快构建算力互联互通体系，实现不同主体、不同架构的公共算力资源标准化互联，提高公共算力资源使用效率和服务水平。

行动计划明确了分阶段目标：到2026年，建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系；推广新型高性能传输协议，提升算力节点间网络互联互通水平；建成国家、区域、行业算力互联互通平台，推动算、存、网多种业务互通，实现跨主体、跨架构、跨地域算力供需调度，并开展算力互联网试验网试点。到2028年，基本实现全国公共算力标准化互联，逐步形成“像水电一样便捷使用”的算力互联网。

一、从“算力够不够”到“算力怎么用”：推理成本成为新的现实约束

业内普遍的感受是，大模型应用落地越多，算力问题越难回避：同样一个功能，Demo阶段只需“能跑”；一旦走向生产，企业更关注的是调用链路是否稳定、延迟是否可控、并发能否支撑、成本是否算得过来。

《行动计划》对“互联互通”的定义，强调通过统一算力标识与增强异构计算、弹性网络能力，把公共算力资源连成可查询、可对话、可调用的服务能力，让算力实现高效供需匹配与迁移计算。

这类表述背后，实际上对应着企业端更直白的诉求：希望算力供给更灵活、调度更顺畅，从而把推理成本、资源浪费和交付不确定性压下来。

二、对企业与团队意味着什么：工程化能力要“前置”

从行动计划的目标拆解可以看到，未来的落地不只发生在云厂商或算力基础设施层面，它会反向影响到应用团队的做法：

模型选型不再只看效果，还要看部署与推理成本；

RAG、智能体、工作流等链路更长的系统，会更强调可观测、可评测、可回滚；

业务上线需要把“资源、网络、调度、日志、质量规则”一起纳入设计与运维。

换句话说，AI岗位的“加分项”正在变成“必选项”：不仅要懂模型与应用，还要能把系统跑稳、把指标讲清、把成本算明白。

三、八斗学院：用企业级项目训练“上线思维”，把算账与治理融入实战

在算力互联互通加速、推理成本越来越透明的背景下，八斗学院表示，其课程体系围绕大模型、多模态、智能体等方向组织，强调从理论到实战贯通，并将训练目标对齐到企业真实交付标准。

据介绍，学院项目实践覆盖大模型PEFT高效微调、基于大模型的RAG问答实战进阶、RAG与大模型智能客服、Agent（智能体）构建与应用实战、Agent与自动化工作流、Dify智能开发与应用、多模态内容理解与检索、ChatBI智能分析与可视化、PDF智能公式与计算、知识图谱构建与应用、领域LLM高效微调等方向。其思路并非“做出功能就结束”，而是把常见的上线约束纳入项目过程：链路可追溯、效果可评测、异常可定位、成本可核算、部署可复用。

在教学组织与支持方面，八斗学院强调“大厂基因+早期企业内训背书”，采用企业级真实脱敏项目进行训练；同时提供多导师辅导与高频答疑机制（早10点至晚10点、节假日可答疑），并配套简历与面试指导、优秀学员内推支持，以及持续更新的终身学习与永久社群答疑服务，以适配技术迭代与行业标准快速变化。

当“算力互联互通”被明确写入行动计划，行业竞争的焦点将进一步从“能不能做”转向“能不能以可控成本长期跑”。对学习者而言，越早建立上线思维——把评测、可观测、稳定性与成本核算写进项目交付——越能在新一轮落地周期里形成更可验证的竞争力。