【元脑伙伴共行记】景阳雷诺：懂学科，才能更懂计算——做好AI4S背后的"翻译官"

编者按：《元脑伙伴共行记》故事会第二季正式上线！本季，我们将走进6家元脑伙伴的真实转型故事。记录他们如何打破技术与行业的壁垒，如何变革传统产业的老旧流程，如何在AI重构产业价值的最前沿，完成从场景适配者到行业引领者的蜕变。

北京景阳雷诺科技有限公司总经理陈晓雷打了一个有趣的比方：“从应用端来看，相似度可能不到10%，甚至可以说是完全不同的两个物种。”

这不是夸张。生物信息分析偏重于文件对比，对单机内存要求极高；而集成电路（EDA）则属于强计算型，对CPU性能极度渴求。对于站在机房里的IT服务商而言，如果满脑子只有硬件型号，根本无法理解这两种截然不同的科学语言。

填平这道鸿沟，正是景阳雷诺存在的意义。作为“跨学科之间的桥梁”，景阳雷诺擅长将冰冷的服务器参数翻译成科研人员手中的利器。而就在最近的一个院士团队项目中，这座桥梁不仅经受住了极限拉扯，更是完成了一场从“科学计算”到“智能计算”的硬核跨越。

01 跨界10年成长300次

景阳雷诺成立于2016年，至今正好十年。“那时是中国科学计算的分水岭。”陈晓雷是北京景阳雷诺科技有限公司总经理，他说的“分水岭”是“CPU+GPU”的异构集群，正进入市场爆发期。

随之而来，科学计算从实验室走向市场，被广泛用于流体动力学、分子动力学、生命信息等学科，被广泛用于基因测序、蛋白质结构预测、药物筛选、碰撞测试模拟、气候模拟、天气预报、集成电路设计等诸多领域。

“初入市场，景阳雷诺靠的是全栈解决方案，”这在那时是相当高的起点。但很快，陈晓雷发现“全栈方案”还不是护城河，“所以，过去十年，景阳雷诺就只做一件事，‘成为跨学科之间的桥梁’。”

对，就是跨界。

学科与计算之间，存在一条天然的鸿沟，但并非不能逾越。鸿沟的一端，材料学、化学、生物医学等实验科学的博士生，都已将“模拟计算”视为必修课，越来越多的高水平论文也将模拟计算作为实验结果的补充与验证手段。

鸿沟的另一端，站着景阳雷诺。虽不敢说像博士生一样懂上述学科，“但适配不同学科的应用特点，景阳雷诺可提供从方案设计、网络和电力规划，到集群部署，甚至是空调部署的‘交钥匙’工程。”陈晓雷说。

更进一步，景阳雷诺还必须了解如何让不同学科的科学计算软件跑得更快，跑得更稳，如何通过参数调优，输出更准确的数据结果，而且还不会让用户为计算操心。

当然，这不容易。过去十年的景阳雷诺，虽没有顿悟蜕变式的成长，“但感觉每个项目之后，公司都在成长。”陈晓雷说的就是在“跨界”中不断迭代。至今，景阳雷诺已经成功为300余家客户部署了科学计算平台。这也意味着，景阳雷诺迭代成长了300余次。

02 客户黏性从何而来

300余次迭代成长的背后，景阳雷诺形成了很强的客户黏性。“10年前的客户，多还在合作。”陈晓雷说，这种黏性体现在很多“小事情”上：例如软件迭代、参数调优；再例如，每次学生换届后的管理员培训。

但这还不是全部，人工智能正在重构景阳雷诺的服务模式。

不可否认，人工智能正在替景阳雷诺这样的服务商，回答所有关于科学计算的基础问题。但用户也会因此多了一份迟疑，景阳雷诺的工作量更因此增加了不少——客户通过大模型查到了“点”上的问题，而景阳雷诺要回答的，是一个“面”上的系统性架构问题。 

这种“面”上的能力，在最近的一个院士团队项目中，迎来了极限大考。

去年，某高校新组建的院士团队需要搭建一套高性能计算（HPC）集群，核心应用场景是芯片设计（EDA）。景阳雷诺顺理成章地拿下了项目，但在交付过程中，大势悄然改变。

仅仅几个月后，人工智能浪潮席卷而至，客户提出新的想法：“我们能不能在这个集群上，试试模型训练？”

这对景阳雷诺是个巨大的考验。HPC与AI训练的底层逻辑存在天然的冲突：HPC计算调用的是CPU的“真实核心”，因为网格计算中一人掉线，所有人都要等待，容不得半点虚拟化损耗；而AI训练则高度依赖容器技术（如Docker），是对GPU资源的池化调用。两者无法简单复用，必须进行硬件扩容与架构重塑。

陈晓雷咬牙接招，帮客户扩容了GPU卡、服务器和网络，硬生生将单纯的HPC平台扩容成了AI训练平台。

然而，更大的转折还在后面。又过了几个月，DeepSeek现象级爆发。因为开源特性，本地化部署推理应用成为可能。院士团队再次找到陈晓雷：“我们要建推理平台，验证训练出来的模型到底能不能解决实际问题。”

从HPC到训练，再到推理。短短不到一年时间，项目需求实现了“三连跳”。回头看时，陈晓雷发现，原本围着这个项目转的几家传统高性能计算服务商，已经完全跟不上节奏，自觉退出了竞争。

“难吗？当然难。但这是我们必须抓住的方向。”陈晓雷心里有张更大的蓝图：始于科学计算，终于闭环。他要让AI的推理结果，反向验证HPC的科学计算数据，真正落地“AI for Science”。

03 All in 浪潮信息：底座稳，才能跃得远

需求在狂飙，但底座必须稳如泰山。当项目从单一的HPC演变为复杂的“算力闭环”时，陈晓雷面临的不再是“买几台机器”的问题，而是“如何在一个物理集群内，完美隔离并调度两种互斥的计算哲学”。

要接住这种级别的复杂度，仅靠景阳雷诺16人的集成能力是不够的，他们需要一个在底层架构上同样“死磕”的战友。而陈晓雷的选择毫无悬念——“All in 浪潮信息”。

这个选择，首先源于一种“轴”的专业逻辑。“人的精力是有限的，想要做到极致专业，研究透一个品牌就已经很不容易了。”陈晓雷坦言，景阳雷诺从成立起就坚持单一品牌合作。因为他们深知，面对生物信息与集成电路那“不到10%的‘基因’相似度”，只有把一个品牌服务器的各种配件组合、底层逻辑吃透，才能在客户面前展现出从硬件到软件的“绝对专业度”。

更深层的羁绊，则源于在行业一线摸爬滚打积淀出的“硬核认同”。作为长期深耕AI与HPC领域的从业者，陈晓雷太清楚底层硬件设计的分量与门道。“元脑服务器在复杂计算场景下的硬件质量，是经得起极限考验的。”这种基于专业审视的深度认同，最终沉淀为对浪潮信息产品基因的绝对信任。

而这种信任，在院士团队的“AI for Science”项目中，被彻底具象化了。

当景阳雷诺把硬件扩容做好后，真正的硬仗在软件层：如何让HPC任务和AI训练任务在同一套系统里不打架？这时，浪潮信息AIStation（人工智能开发平台）成为了破局的关键。 面对HPC与AI的逻辑冲突，AIStation提供了一层强大的“翻译与隔离”机制。它将那些在HPC任务闲置时的昂贵GPU资源，精准池化并调度给模型训练使用；当客户需要验证模型时，AIStation又能迅速构建起统一的推理服务，让科研人员直接看到结果。如果不是对浪潮信息体系产品有极深的理解，景阳雷诺根本不敢在如此严苛的科研场景中，拍胸脯做这种异构融合的架构设计。

“浪潮信息在这些方向上，总是做带头式的工作——在我们（伙伴）和客户还没有明确需求时，他们就已经把AIStation、元脑企智EPAI这些平台做好了。”陈晓雷总结道，“但好产品，必须得‘弄精’。”

在这个“弄精”的过程中，双方不再是买卖关系，而是“研发级”的战斗协同。

在落地实施时，科研院所特有的环境总会遇到兼容性暗礁——比如客户内部AD域的认证对接、底层特定数据库的适配。这些问题，通用软件根本覆盖不到。景阳雷诺直接将问题反馈给浪潮信息的研发团队，双方联合进行底层代码的修改与调优。 “浪潮信息搭起了先锋性的框架，而景阳雷诺的价值，就是作为最后一公里的‘实施翻译官’，把这些好产品在具体的科研泥沼里踩实、用透。”

04 景阳雷诺，始终站在客户身边的“翻译官”

当算力闭环形成后，一个有意思的现象发生了：人工智能并没有取代景阳雷诺，反而重塑了他们的核心竞争力。

以前，科研人员不懂计算机，景阳雷诺去解决问题，靠的是“信息差”。现在，客户可以通过大模型（如豆包）轻易查到某个报错代码怎么解，这反而让景阳雷诺的“系统架构思维”变得无可替代。

这恰恰是景阳雷诺最深的护城河。过去十年，他们为300余家客户部署集群，迭代了300多次。从生物信息到石油勘探，从流体力学到芯片设计，这种跨学科的积累，加上与浪潮信息深度合作的底层硬件理解力，让景阳雷诺的人才具备了真正的“系统架构思维”。

大到整体方案的顶层设计、AI与HPC的融合规划，小到每次学生换届后的管理员培训、某个生僻软件的参数调优，甚至是AD域里一个权限的微调。

“产品成熟度越高，后续的服务就越少，这是个人消费品的特点。但集成化的算力平台，产品好不好，最大的评价度在服务端。”陈晓雷总结道。

从100台机器不到10%的基因相似度，到HPC与AI推理的完美闭环。景阳雷诺用十年的跨界死磕，证明了在算力时代，最昂贵的从来不是服务器，而是那个能听懂学科语言、摸透底层硬件、并始终站在客户身边的“翻译官”。

而在这位翻译官的身后，浪潮信息正作为最坚实的底座，与伙伴共行，将算力转化为真正的科学生产力。

* 智能时代浪潮下，产业变革既源于技术创新，更来自生态协同。浪潮信息“元脑生态”正是这片孕育未来的沃土，以开放性、前瞻性持续赋能千行百业。《元脑伙伴共行记》是一档记录渠道生态进化历程的纪实故事。我们以“技术-商业-生态”三重镜头，追踪见证生态赋能的价值跃迁。