近日，，，新未来梦想教育AI研发部总经理时文涛受邀出席“2025年GDC全球开发者先锋大会”《AI焕新
，
，，，塑医疗未来》论坛，，，，并以《模塑医疗，，
，共WiN-AI》为主题，
，，发表了精彩演讲。
。。在会议现场众多行业同仁的共同见证下，，，新未来梦想教育与卫宁健康联合发布了内置“双模+双应用”一体化交付解决方案——WiN-AI卫信云。。
。

时文涛指出
，，，，医疗大模型在实际应用落地中的主要难点是“用不起”、
、
、“不会用”、、、、“用不好”，，重点还是在“用”。。
。有了模型，，，，并不意味着真正做好了应用，，大模型只是一个工具，，一种能力
，，，
，最终还是要回归到实际业务的应用。。。如何将大模型能力与业务流程和应用有效结合
，
，这是规划者更应该关注的。。。

为此，
，新未来梦想教育与卫宁健康联合打造了一体化交付解决方案——WiN-AI卫信云，，，以「线上线下一朵云」为基座，，，通过线下智算升级与线上能力订阅，，为医疗用户提供从模型训练、、推理加速到应用创新的全栈服务。。全新升级版WiN-AI卫信云，
，可内置通用与专用双模型、
、AI算力调度平台、
、、算力资源
，
，，，以及卫宁健康AI双应用（医疗大语言模型WiNGPT 2.8、
、
、人工智能医护助手WiNEX Copilot）
。
。。。

更灵活的扩展性
，，
，让未来模型管理"化繁为简"

各大模型厂商你追我赶
，，，模型的能力日新月异。。从长远发展来看
，，用户不能将自己禁锢于某一个基模型中，，，，更不能被某个固定版本所束缚，，，未来的发展需要的是灵活与开放，
，，，是持续进化和无限可能。。
。。新未来梦想教育AICP算力平台能够有效管理各种开源的基模型和版本，，
，，以及客户的私有模型
。
。。无论是基模型的获取更新
，，，，还是二次微调与训练、、推理部署、
、、业务高可用，，新未来梦想教育AICP算力平台都能化繁为简，，，让技术的洪流在有序的河道中奔涌。。

全面优化推理性能，，
，体验更佳，，，，成本更低

新未来梦想教育AICP算力平台的部署在多实例、、、
、并发推理场景中可实现5-10倍的性能提升，，，，大模型并发度更高
、、吞吐量更大、、推理响应延时更低。。从而使AI加持下的WiN-AI卫信云能够全面提升用户的使用体验
，，
，让用户在AI应用构建及实际使用时，，，资源投入更低、、体验更优。
。。

• 成本重构：WiN-AI卫信云内嵌推理优化模型，，，，通过算力资源精准调度，，，，实现最大推理GPU成本下降75%，，资源利用率达行业前沿水平。。
  。
• 性能跃迁：相较开源方案（如Ollama），，，在32B模型64并发场景下，，，问答吞吐量提升10倍，，
  ，长文本处理稳定性提升300%。
  。。。

硬件资源：INT4用2*4090，，FP16用4*4090

模型动态加密，，保障模型知识产权和安全

模型通过动态加密的方式
，
，，防止恶意攻击和盗取，，，，让模型服务上线即安全，，，，性能损耗低于5%。
。且模型通过身份认证、、、
、数据集和模型文件静态落盘加密的方式
，，可提供训练全生命周期安全防护
。。。

• 模型动态加密技术：采用结构加密（增加伪分支），，，，权重加密（替换为伪权重）
  ，，
  ，
  ，算子加密（增加伪算子）的方式对模型结构进行混淆加密，，，，保护模型运行态安全
  。
  。
  。
• 自适应加密算法：设计自适应的加密算法，，，能够针对不同模型，，
  ，自适应调整和组合不同强度的结构加密/权重加密/算子加密技术，
  ，保护模型安全的同时，，，
  ，也保障了部署的可行性和推理性能。。。

联合行业生态，，软硬深度优化
，，实现自主可控

新未来梦想教育联合了国内多家GPU厂商，，进行深度的软硬协同优化，
，，实现了能够对标国际厂商的推理性能。。。。从以下测试数据可以看出，，，，当承载相同大模型时，，，在主流34B大模型下，，，，经过软硬协同优化后的国产卡性价比显著高于国际厂商，
，，性能对比结果达到137.5%!

在科技浪潮奔涌的时代，，，，新未来梦想教育与卫宁健康以默契的协作与深度的融合，，迅速应对行业前沿技术带来的挑战与机遇，，，，不断升级优化联合解决方案。。。。