在蒙古文研究实验室里，一场跨越千年的对话正在发生。
研究员手中拿着一本蒙古文木刻古籍，纸页早已泛黄发脆。而通过电脑上的AI识别工具，短短几分钟，这本古籍上的蒙古文就被精准识别为可编辑的数字文本，同步完成了蒙汉双语翻译——放在几年前，这样一本古籍的数字化录入与校对，需要一位深耕蒙古文研究的老师带着学生，花上整整半个月的时间。
这背后，是实验室依托浪潮信息人工智能开发平台AIStation和元脑服务器，自研了蒙古文大模型及各类AI应用，让千年蒙古文在智能时代真正"鲜活"了起来。
01 千年文字的数字困境：不是不想传，是太难传
蒙古文是世界上为数不多仍在广泛使用的传统文字，承载着蒙古族数百年的历史、文化与智慧。随着人工智能大模型技术的爆发，蒙古文的传承与活化迎来了全新的发展机遇。
实验室希望通过自研蒙古文大模型，落地覆盖文化保护、民生服务、教育普惠的多场景智能化应用。但全新的研发目标，也让实验室面临着新的现实挑战：
首先是缺少大模型训练的专业数据集。内蒙古各地的图书馆、档案馆里，存放着数十万册蒙古文古籍、文献，其中不少是孤本、善本，是不可再生的文化瑰宝。但是蒙古文古籍存在大量异体字、手写体、传统竖排格式等特殊情况，想要转化为可用于大模型训练的专业数据集，需要完成文本清洗、格式归一化、人工标注、质量校验等一系列复杂工序。这不仅对研究者的蒙古文专业功底要求极高，更亟需配套的数据集全流程管理平台提供底层支撑。
其次是基础算力保障能力不足。实验室原有的算力规划，仅能满足传统算法研究的小规模算力需求，零散的服务器资源既无法支撑百亿级蒙古文大模型全量训练的庞大算力需求，也难以应对海量数据集预处理与高频模型迭代任务，研发过程中频繁出现训练周期过长、任务意外中断、算力过载等问题，成为大模型研发的核心瓶颈。
此外是需要高效便捷的算力调度。蒙古文大模型的落地应用覆盖多个技术方向，需要不同研发团队基于基础大模型，同步开展模型微调、算法优化、场景适配等并行研发任务，而不同任务对算力的需求差异显著：大模型训练需要长周期、重算力的独占保障，而算法微调、小批量测试需要高频次、轻量化的弹性算力供给。但实验室原有算力资源采用分散管理模式，无统一智能调度机制，师生们常常陷入“抢算力、等资源”的僵局，严重拖慢了应用的落地进度。
民族语言的数字化传承，缺的不仅是研究者的坚守，还有一套能让他们甩开包袱、专心做事的基础支撑。
02从“抢算力”到“随心用”，浪潮信息AIStation降低开发门槛
针对实验室的核心科研与应用需求，浪潮信息以NF5688、NF5468元脑AI服务器为算力基座，搭配AIStation人工智能开发平台，打造了软硬一体、开箱即用的全栈AI解决方案。该方案面向深度学习的全流程开发场景，深度整合计算资源、数据资源与AI开发环境，实现了算力资源池化调度、训练数据集中管理、模型全流程开发训练、推理服务可视化部署的全链路闭环，为蒙古文大模型的研发与落地构建了敏捷高效的一体化支撑平台。
针对大模型研发算力不足的核心痛点，AIStation提供企业级分布式训练支撑能力。平台可对算力资源进行统一纳管与优化调度，完美适配大模型训练的分布式架构，支持训练任务的一键发起、实时监控、断点续训与容错管理，彻底解决了传统模式下大模型“训不动、训得慢、易中断”的问题。
针对多任务并行的算力调度难题，AIStation通过算力池化与智能弹性调度技术，将分散的算力资源整合为统一的资源池，可按照任务优先级实现算力的弹性分配与动态统筹：
- 面对蒙古文大模型训练、海量古籍语料处理等重大课题任务，平台可优先保障算力独占供给，确保核心科研任务高效推进；
- 面对多团队并行的算法微调、小模型测试等场景，平台可针对不同科研团队设置细粒度的算力权限与资源配额，实现多任务、多场景的算力资源高效协同，算力利用率实现大幅提升。
针对开发门槛高、环境配置繁琐的痛点，AIStation实现了开发环境的一键式部署。师生通过平台的可视化操作，即可一键拉起适配蒙古文模型研发的专属开发环境，内置主流深度学习框架与大模型优化组件，即便不熟悉底层系统运维的师生，也能快速上手开展AI研发，大幅降低了技术门槛。
目前，实验室基于浪潮信息AIStation与元脑AI服务器构建的算力基座，可以高效完成蒙古文大模型从数据准备到模型开发，再到应用上线的全流程任务，并进一步研发出系列智能系统与工具，全面覆盖蒙古文智能处理全场景，实用效果显著。
从库房里泛黄的古籍，到数字世界里可触达的文化瑰宝，这场跨越千年的文化对话，正是AI技术赋能民族文化传承的生动实践。未来，浪潮信息将持续探索智能计算与AI创新场景，以领先的算力基础设施与软硬一体的全栈AI能力，助力更多高校与科研机构加速成果转化，为数字化、智能化的高质量发展注入动能。
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