作者：孙国梁，沐曦（MetaX）高级副总裁
当前发展新质生产力，对于国产算力产业而言，核心不在于拥有多少“名义算力”，而在于拥有多少能解决实际问题的“有效算力”。
作为一家致力于构建国产高性能GPU算力底座的企业，我们通常关注的是芯片每秒浮点运算次数（FLOPS）和算力显存带宽。但在与百望股份的合作交流中，我被这份白皮书中的“交易本体论”吸引。因为它触及了一个硬件工程师最关心的问题：我们如此庞大的算力，究竟在计算什么？
在AI大模型时代，业界有一个著名的定律：“Garbage In, Garbage Out”（垃圾进，垃圾出）。如果输入的是未经核实的互联网“数字噪音”，那么算力越强，产生的“幻觉”就越逼真，造成的商业误导就越严重。
从算力基础设施的角度来看，百望股份所做的工作，实际上是在为AI时代提供高纯度的“航空燃油”。
1. 提升信噪比：从“暴力计算”到“精准推理”
目前的通用大模型训练，往往依赖海量的互联网资料文本。这些数据虽然规模大，但信噪比（Signal-to-Noise Ratio）极低，充满了主观臆测和非结构化噪声。为了从这些噪音中提取一点点规律，我们不得不堆叠成千上万张GPU卡进行“暴力计算”。
百望白皮书提出的“交易本体论”，提供了一种全新的数据范式。经过在垂直领域提炼的税务、法律、金融制度确认的交易数据，天然具备了“确定性”和“结构化”特征。
在芯片视角看，处理这类数据是极其高效的。因为每一条数据（如发票金额、商品编码）都是一个确定的“事实锚点”，AI不需要消耗巨大的算力去“猜测”其真实性，而只需要专注于“推理”其背后的商业逻辑。百望所构建的基础设施，实际上是在数据进入芯片之前，完成了一次最高级别的“清洗”与“提纯”，让单位算力产出的经济价值实现了指数级跃升。
2. 有效算力：赋能“决策智能”而非“生成智能”
在AIGC领域，算力主要用于生成文本、图像，这对精度的要求是宽容的。但在白皮书所描述的RaaS场景中——如银行秒级授信、供应链自动比价——这对精度的要求是苛刻的。
百望通过“交易本体论”构建的“商业决策操作系统”，要求底层的计算必须具备可解释性和可追溯性。这对我们的芯片架构也提出了新的需求：不仅要快，还要稳，要支持隐私计算和可信执行环境。
因为只有基于“确权数据”跑出来的模型，才是企业敢真正用于生产环境的“决策智能”。这才是高性能算力真正的主战场。
3. 隐私计算基建：数据“可用不可见”的硬件支撑
白皮书中提到了未来的“联邦生态”：数据不出域，模型在流动。这与我们芯片行业正在推进的“安全计算”趋势不谋而合。
未来的数据基础设施，一定是“软硬一体”的。百望提供基于交易语义的软件层协议，而我们提供基于底层硬件的安全层算力。通过这种结合，我们可以在不触碰企业原始数据（隐私）的前提下，完成对海量交易图谱的价值挖掘。
这种架构彻底解开了“数据孤岛”的死结，让“交易本体”这种高价值资产，能够在全社会范围内安全地流动起来，被算力引擎转化为源源不断的商业动能。
算力是数字经济的引擎，而经过制度确认的高质量数据则是燃料。
百望研究院的这份报告，不仅定义了软件行业的未来，也对硬件行业的应用提出了创新的需求。它似乎在告诉我们，未来的计算将不再是盲目的数字堆砌，而是基于“交易本体”的精准价值创造。沐曦愿与百望这样的数据基础设施建设者一道，共同筑牢数字中国的信任底座。
（如欲了解更多详情，请联系百望股份获取最新发布的《定义AI时代的商业真值——基于交易本体论的新一代企业服务基础设施》白皮书）
（免责声明：本文为本网站出于传播商业信息之目的进行转载发布，不代表本网站的观点及立场。本文所涉文、图、音视频等资料之一切权力和法律责任归材料提供方所有和承担。本网站对此咨询文字、图片等所有信息的真实性不作任何保证或承诺，亦不构成任何购买、投资等建议，据此操作者风险自担。）
