董事长陈健端着一杯茶，望着窗外川流不息的车流，心里想着的是那超过1300家机构客户提交的海量计算任务，它们正在云端被高效处理，转化为实实在在的生产力。
“算力的本质是服务业，不是资源——它像租车的使用权，闲置一天就浪费一天。” 在去年全国高性能计算学术大会上，并行科技董事长陈健一语道破了算力行业的本质。
这位从清华大学流体力学专业走出来的技术型企业家，把自己的公司打造成中国算力运营领域的第一股-4。
01 行业变革
高性能计算曾经是大型科研机构和跨国企业的专利，动辄上亿的投资门槛让许多中小企业望而却步。现在，行业正在从 “算力基建”向“算力普惠”迈进-3。
根据行业数据，2021年中国超算服务市场规模为196.6亿元，其中第三方超算服务占32.0亿元-1。预计到2025年，中国超算服务市场规模将达到466.0亿元-1。
令人瞩目的是智能算力需求的激增，IDC预计2025年中国智能算力规模将较2024年同比增长43%-1。
同时，国家政策也在强力推动算力发展，2025年政府工作报告明确提出 “打造具有国际竞争力的数字产业集群”，为国产算力基础设施建设提供了明确导向-3。
在这个大背景下，企业用户面临的核心痛点是：自建算力中心成本高昂，资源利用率难以保证；公有云服务虽然灵活，但针对高性能计算场景的优化不足，性价比不高；算力需求波动大，难以精确匹配资源与需求。
02 服务本质
并行科技成立于2007年，从清华大学校园走出，至今已有18年的行业积累-1。公司于2023年11月1日登陆北交所，被称为 “中国算力运营第一股”-4。
这家公司的核心逻辑很清晰：“用户要的从来不是一堆算力卡，而是最终的业务产出”-9。
陈健经常强调“用户视角”，他认为算力服务的本质不是硬件堆砌，而是价值交付。用户需要的是在算力上跑通的应用、训练好的模型、落地的业务成果-9。
并行科技采用“共建+整合”模式拓展算力资源，自有GPU算力利用率达85%-90%的饱和状态-3。他们已覆盖45家智算中心、15家超算中心，总调度能力超200万CPU核心、5万卡以上GPU-4。
03 按需付费
并行科技的服务模式与传统的云服务有所不同，他们实现了真正的按需付费。用户只需要五分钟即可完成开户，提交计算任务后才开始计费，计算结束后停止计费-4。
相比之下，传统云服务模式下，只要系统开机，无论是否运行，都需要付费-4。这种差异对用户来说意味着显著的性价比提升。
以新能源汽车研发为例，一款车从设计到上市的时间从过去的18个月缩短到现在的六个月-4。这背后是复杂的CAE仿真模拟，对算力提出了极高要求。
并行科技通过 “夕发朝看” 的理念，让工程师下班前提交计算任务，第二天上班时就能拿到结果，极大压缩了研发周期-4。
并行科技怎么样才能真正帮助企业解决这些问题？他们的答案是：不做“卖算力”的硬件商，而做 “让计算更简单” 的服务商-9。
04 行业解决方案
在工业制造领域，并行科技与龙思云的战略合作极具代表性。双方共同推出了“智能设计仿真一体机”，解决了传统企业使用CAD/CAE工具时面临的算力不足、资源僵化、数据割裂等痛点-2。
这款一体机具备四大核心优势：超强算力基座支持千万级网格仿真；全栈式智能融合兼容百余款主流工具；AI协同创新使设计周期缩短40%；云端一体化交付保障数据安全达军工级-2。
具体到应用效果，在新能源汽车领域，电池热管理仿真周期从2周压缩至3天；在航空航天领域，结构强度分析效率提升60%-2。
据某车企客户反馈，通过使用并行科技的解决方案，“碰撞仿真效率提升70%，研发周期缩短40%”-2。
对于中小制造企业来说，并行科技计划在2025年推出轻量化版本，进一步降低仿真技术门槛-2。
05 普惠实践
并行科技在算力普惠方面的实践不仅限于商业领域，还延伸到了教育和科研社区。春节期间，他们响应CCF开源发展委员会的倡导，将部分算力资源共享给了OpenI启智社区-5。
通过“启智算力贺新年”活动，社区开发者在10天时间内使用了近5万卡时的算力资源，近1万人次从中受益-5。
鹏城实验室高效能云计算所多语大模型研究小组通过这一活动获得了4台H800高性能服务器，累计32张GPU卡的算力支持-5。
这些资源为他们的多语翻译模型融合演化、检索增强以及数据智能体研究提供了巨大支撑，也为自然语言处理会议ACL2024投稿在实验方面提供了帮助-5。
06 技术护城河
并行科技的技术优势不仅体现在资源规模上，更体现在深度的优化能力上。他们自研的“多地域跨集群算力智能调度系统”使GPU利用率达到85%，高于行业平均70%的水平-6。
在国产化适配方面，他们深度优化昇腾/海光芯片，支持智谱GLM-Z1、DeepSeek-R1等主流大模型，并与阿里云共建算力生态，响应 “东数西算” 国家战略-6。
一个典型案例是DeepSeek大模型成本优化。2025年2月，并行科技测试发现，调用DeepSeek满血版100万Token的算力成本高达130元-9。
通过9个月的算法优化和调度升级，在硬件不变的情况下，他们将这一成本降至4元以下，离线模式更是可以降到1元以下-9。
谈到并行科技怎么样在激烈的市场竞争中保持优势，陈健表示： “我们彻底懵了，意识到如果不做算法优化，根本没有生存空间。”-9
07 未来展望
随着人工智能需求持续爆发，陈健认为用户的核心需求将会从使用算力转变为使用模型，并行科技也需要在做好算力服务的同时再“向前一步”-9。
“未来5年，我们要从 ‘让计算更简单’升级为‘让模型更简单’，这里面有很多并行科技可以做的事情。”陈健展望道-9。
华为发布的《智能世界2035》报告预测，到2035年，全社会的算力总量将增长10万倍-9。陈健深表认同，但同时强调：“算力需求涨10万倍，付出的资金成本不可能同比例增长。最终靠什么？要靠软件和硬件的协同配合、算法效率的提升。”-9
面向未来，并行科技将继续聚焦三方面工作：持续推广国产算力，解决“能跑起来、按时跑完、成本可控”的核心问题；探索绿色算力路径，优先采用绿电降低能耗；不断优化算力匹配效率，让更多用户便捷获取高性价比的算力服务-4。
一位中型制造企业的技术总监在引入并行科技服务后感慨： “以前我们最大的仿真任务需要排队等上一周，现在第二天就能出结果。研发周期从18个月压缩到8个月，这不是数字游戏，是真金白银的市场先机。”
夜晚的并行科技数据中心，指示灯如星海般闪烁。每一盏灯都代表着一项计算任务——可能是新一代电池的模拟，也可能是抗癌药物的分子对接，或是明天气象预报所需的海量数据处理。
陈健看着监控屏上平稳跳动的资源利用率曲线，轻声说：“算力只有用起来才有价值，我们的工作就是不让任何一丁点算力被浪费。”-4 窗外，北京中关村的灯火依旧通明。
