Emdoor Group une a sus socios en la conferencia Cloud Computing Ecosystem 2026
El 4 de noviembre de 2026, Shenzhen Yiqing Cloud Computing Technology Co., Ltd., una empresa del Grupo Emdoor que opera bajo la marca Yiqing Intelligent Computing, organizó la Conferencia del Ecosistema de Computación en la Nube 2026 en el Courtyard by Marriott Shenzhen Bay.
Bajo el tema "Construyendo un ecosistema, potenciando el futuro", el evento reunió a expertos en tecnología, líderes de la industria y socios de semiconductores, computación en la nube, fabricación inteligente, educación, atención médica y almacenamiento de inteligencia artificial. Juntos, exploraron la infraestructura informática y las asociaciones necesarias para llevar la inteligencia artificial a un uso práctico.
- Una arquitectura de dispositivos de borde de nube y una cartera de productos informáticos que abarca servidores, estaciones de trabajo y dispositivos de borde.
- Presentaciones de socios que cubren chips, fabricación, educación, atención médica, agentes inteligentes, reuniones y almacenamiento de IA.
- Nueve zonas de exposición que muestran cómo la infraestructura de IA puede soportar aplicaciones prácticas de la industria.
Una visión compartida para la infraestructura de IA
En sus comentarios de apertura, el presidente del Grupo Emdoor, Zhang Zhiyu, dio la bienvenida a los asistentes y describió la estrategia de IA del Grupo. Describió un cambio en la cartera de productos hacia aplicaciones prácticas de IA, una colaboración más estrecha de hardware y software, y un desarrollo interno continuo a través del Instituto de Investigación Emdoor. También discutió la expansión del Grupo en servidores junto con sus dispositivos existentes y las capacidades de computación de borde.
Wang Yongbing, gerente general de Yiqing Cloud Computing, señaló que la demanda informática se está moviendo más allá de la adquisición centralizada hacia la implementación distribuida en todas las industrias. A medida que crecen las cargas de trabajo de inferencia, los clientes enfrentan desafíos en la personalización, la entrega y el costo total de propiedad. Describió el enfoque de Yiqing Intelligent Computing en plataformas de múltiples chips y soluciones integradas de hardware y software para capacitación e inferencia, con aplicaciones en salud, educación, manufactura, gobierno y energía.
De los chips a la nube, el borde y el dispositivo
El ejecutivo de tecnología de Intel China, Gao Yu, discutió las oportunidades en la era de la inteligencia artificial y la importancia de colocar los recursos informáticos adecuados donde operan los agentes. Su presentación cubrió un modelo de implementación en capas que abarca PC AI, AI de borde de grupo de trabajo, nubes privadas empresariales y centros de computación de IA a gran escala. También presentó los procesadores Intel Xeon 6 y las GPU Intel Arc Pro, junto con ejemplos de inferencia híbrida que combina procesamiento local, modelos privados y API externas.
Tan Bin, un experto senior en el departamento de soluciones de Yiqing Intelligent Computing, presentó una arquitectura de dispositivo de borde de nube de tres capas diseñada para acercar la IA al punto de uso:
- Infraestructura central: Los recursos del centro de datos para ajustar modelos en la gama 7B-200B y servir a modelos más grandes.
- Sistemas departamentales y edge: Sistemas 4U de ocho GPU, sistemas 2U de dos GPU y estaciones de trabajo en torre para inferir más cerca de las aplicaciones.
- Computadora de escritorio y a nivel de dispositivo: Cajas de computación de borde y mini estaciones de trabajo para modelos cuantificados y generación aumentada de recuperación personal (RAG).
El flujo de trabajo propuesto conecta el ajuste fino central con la destilación, la cuantificación y el despliegue del modelo. La gama de productos presentada incluyó servidores AI, servidores de propósito general y almacenamiento, estaciones de trabajo profesionales, cajas de computación de borde y servidores basados en la plataforma Hygon C86.
Dos casos de uso ilustraron el enfoque. En un ejemplo de hospital presentado en la conferencia, el tiempo promedio de informe cayó de 45 a 38,7 minutos, el volumen diario de lectura de imágenes por médico aumentó en un 30% y la tasa de diagnóstico omitido de detección inicial disminuyó en un 22%. En un ejemplo de laboratorio universitario de fabricación inteligente, el ciclo de modelado informado se redujo de tres meses a tres semanas, mientras que el tiempo de simulación individual se redujo de 120 a 30 segundos. Estos resultados se presentaron como resultados específicos de cada caso; el rendimiento real depende de la carga de trabajo y la implementación.
Soluciones de la industria desarrolladas con socios del ecosistema
Fabricación inteligente y educación
Wang Tao de Anchaoyun discutió la combinación de la infraestructura de hardware con el software hiperconvergente para administrar los recursos informáticos, proteger las operaciones comerciales y admitir entornos de nube heterogéneos. En un proyecto de fabricación conjunta, los socios describieron la migración de las cargas de trabajo de VMware existentes sin tiempo de inactividad mientras usaban componentes de recuperación ante desastres para respaldar la continuidad.
Chen Junfeng, de la organización de inteligencia artificial, compartió una solución educativa de IA que utiliza eventos en el aula y puntos de observación para generar informes de análisis de enseñanza. Una arquitectura de implementación privada desarrollada conjuntamente conecta las aplicaciones educativas, una plataforma en la nube y recursos de hardware.
Agentes de AI de atención médica y en el dispositivo
Zou Qiuyan de Jindu Biotech presentó un banco de trabajo de aplicaciones médicas de IA para documentación clínica, enseñanza, educación del paciente y análisis operativo. El banco de trabajo se ha adaptado a la mini estación de trabajo EM-BX014 del AI para el despliegue departamental y puede trabajar con los servidores del hospital según las necesidades.
Zhao Hongrui, del Instituto de Investigación Emdoor, presentó a Ailyn, un agente de IA en el dispositivo construido alrededor del procesamiento local, la asistencia en la nube y la coordinación entre dispositivos. La presentación abarcó la gestión del conocimiento empresarial, el servicio al cliente y las aplicaciones de oficina, así como casos de uso personal y doméstico. El ecosistema propuesto combina el agente Ailyn, interfaces para Emdoor Cloud, Emdoor Pay y Emdoor AI Hub, y aplicaciones de socios.
Reuniones y almacenamiento de AI
Jin Liang de 北科瑞声 describió una solución de reunión en el dispositivo que combina una matriz de 16 micrófonos, un motor de voz local y una plataforma inteligente. El sistema es compatible con la separación de los oradores, el reconocimiento multilingüe y la transcripción, con resúmenes de reuniones generados localmente.
La empresa matriz de FORESEE, Longsys, presentó un enfoque AI SSD para mover los datos del modelo seleccionado y el caché KV de la memoria al almacenamiento. En la validación conjunta informada en el evento, un EM-BX014 equipado con un AI SSD logró un aumento del 92% en la velocidad de inferencia general y una reducción del 54% en el tiempo de respuesta de arranque en caliente para la carga de trabajo Qwen3.6-35B-A3B indicada. Estas cifras reflejan la configuración de prueba informada y no son una garantía de rendimiento en otros entornos.
Nueve zonas de exposición, nueve perspectivas prácticas
La conferencia también contó con nueve zonas de exhibición, brindando a los visitantes la oportunidad de explorar demostraciones y discutir las necesidades de implementación directamente con los equipos de soluciones:
- Inteligencia en el dispositivo de Ailyn: Una caja informática de borde y un NAS privado demostraron tareas conectadas en escenarios personales, de oficina e industriales.
- Simulación industrial: Estaciones de trabajo preintegradas con software EDA y CAE para ingeniería y simulación.
- AI renderizado: Estaciones de trabajo GPU y servidores multi-GPU para representación interactiva y por lotes.
- AI medios de comunicación: Flujos de trabajo de edición, generación y color reunidos en una estación de trabajo.
- Asistencia sanitaria inteligente: Un banco de trabajo departamental para registros clínicos, enseñanza y educación del paciente.
- Reuniones AI: Captura de voz, transcripción, separación de oradores y resúmenes de reuniones.
- Computación heterogénea: Infraestructura de servidor presentada para diferentes plataformas de GPU y cargas de trabajo de IA.
- Fabricación inteligente: Infraestructura hiperconvergente para la migración de la carga de trabajo y la gestión centralizada.
- Educación inteligente: Infraestructura de capacitación e inferencia que respalda el análisis del aula.
Construyendo un ecosistema para IA práctica
Desde las plataformas de chips y la arquitectura del sistema hasta las demostraciones de la industria, la conferencia enfatizó un objetivo común: acercar la computación de IA al trabajo que realizan las personas. Yiqing Intelligent Computing y sus socios continuarán conectando la infraestructura con aplicaciones en fábricas, aulas, centros de salud y lugares de trabajo.
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