01
算力层：高效的大脑
Compute
异构算力 Token 服务统一纳管企业已有硬件，通过推理引擎调优让单位算力产出更多 Token。
- 已支持 11 种主流算力硬件接入，最快一周完成新硬件适配纳管。
- 对接 5 家主流厂商推理引擎，并基于 vLLM 等框架进行专项优化。
- 降低对单一厂商的绑定，最大化盘活企业现有算力资源。
0+
主流异构算力硬件接入
0家
主流推理引擎深度优化
0～10倍
异构算力利用率提升
0%
高端模型 Token 用量降低
Product Capabilities
围绕智能体规模化落地的三层核心能力
从算力效率、运行密度到开发工具链，持续降低企业部署和使用 AI 智能体的总成本。
02
运行环境：轻量可控的底座
Runtime
面向成千上万个智能体的企业运行场景，优化部署密度、调度效率和运维控制面。
- 1 核 2G 虚拟机可部署运行 5 个智能体，压缩硬件和云资源成本。
- 基于容器调度能力，支撑百万级智能体节点的统一管控。
- 配套开发运维工具，一键式完成环境搭建与投产准备。
03
开发环境：低成本构建智能体
Studio
提供一站式智能体模型与应用开发体系，让企业快速把智能体接入真实业务流程。
- 兼容主流智能体开发框架，降低二次开发和业务适配成本。
- 集成小模型训练、微调、优化到上线的完整工具链。
- 将稳定业务流程从实时推理转为生成代码执行，显著减少高端模型 Token 消耗。
企业 AI 落地的最大障碍，正从“模型不够强”转向“成本和工程落地太沉重”。如果 Token 成本降不下来，智能体的大规模部署将是一场经济灾难——我们的平台从成本源头做极致优化，让规模化落地变得经济可行。
Platform Architecture
从硬件到业务流程的一体化平台架构
Kube AI Hub 承载异构算力管理、调度、可观测和应用交付能力，Watering AI 在其上构建面向智能体的 Token 服务、运行环境与开发平台。
01
企业业务
数字员工
业务系统集成
安全与权限治理
02
开发平台
智能体框架兼容
小模型训练调优
生成代码执行范式
03
运行环境
轻量智能体容器
百万级节点调度
一键式运维工具
04
算力底座
异构 GPU/CPU/NPU 纳管
推理引擎深度优化
Token 成本优化
GPU 集群
4 类资源英伟达华为昇腾寒武纪天数智芯
CPU 集群
3 类资源IntelAMD海光
存储资源
3 类资源S3NFSCeph
How It Works
三步把算力变成数字员工
从异构算力接入到智能体上线，缩短从准备到投产的周期。
01
接入异构算力
将已有 GPU/CPU/NPU 集群接入平台，支持裸金属、虚拟机与容器化部署，新硬件最快一周完成适配纳管。
02
池化与轻量运行
自动池化资源并开启虚拟化，部署轻量智能体容器，统一调度百万级节点，压缩硬件与云成本。
03
开发与上线智能体
兼容主流框架快速对接业务，用小模型工具链完成训练调优，将稳定流程转为生成代码执行。
Why Now
AI 落地的核心矛盾正在转向成本与工程效率
当模型能力持续增强，企业更需要的是把算力稳定、低成本、安全地转化为可规模化运行的智能体。
Token 成本可控
从推理效率和业务执行范式两端降耗，避免智能体大规模部署成为经济负担。
工程落地更轻
用统一平台覆盖部署、调度、监控和开发工具链，缩短从准备到投产的周期。
企业环境可管
以容器和多租户能力承载智能体运行，兼顾资源隔离、权限控制和统一运维。
不被单厂商绑定
兼容多类算力硬件与推理引擎，帮助企业保护既有投资并保持技术选择权。
Product Docs
从在线文档开始了解 Kube AI Hub
产品文档提供安装、升级、异构算力管理、多集群和平台模型等完整使用说明。
About Watering AI
让每一家企业、每一个脑力劳动者，都能拥有自己的 AI 分身
不是昂贵的大水漫灌，而是精准到每一滴的技术降耗。
滴之壤——让 AI 的生产力，成为每一寸商业土壤都吸得起的养分。
我们相信，AI 不应该是巨头才用得起的奢侈品，而应该是每个组织的标配基础设施。就像个人电脑曾经把计算能力从机房带到每个人手中一样，我们希望把 AI 能力从算力垄断的围城里解放出来。
滴之壤的答案不是昂贵的大水漫灌，而是极致高效的精准滴灌。我们通过技术降耗，把 Token 的产出效率推到极致，让部署轻到能进入任何一块企业土壤。
未来，当中小企业主被问到“你们用 AI 了吗”时，我们希望这个问题像“你们通水了吗”一样理所当然。Watering AI，不是灌溉 AI 技术，而是用 AI 去灌溉这个世界。
01
更安全
多租户隔离与分级权限管控，全面信创适配，深度支持国产算力芯片，构建安全可控的算力底座。
02
更便捷
一站式平台覆盖从算力管理到模型开发再到智能体应用的全链路，一键部署、开箱即用。
03
更低成本
异构算力池化利用率提升 3～10 倍，1 核 2G 跑 5 个智能体，推理转代码降低 80% 高端模型 Token 消耗。