文/张子蛟 郑州大学 信息化办公室、网络管理中心主任

摘要：AI技术对高等教育生态的重塑已成为共识，而大模型应用对智能算力（尤其是推理算力）的持续依赖，使高校面临算力成本高昂与数据安全的双重挑战。本文提出的“蚂蚁战术”是通过消费级GPU的规模化集群的本地化部署，以“PC 农场”架构完成万兆以太网组网，利用开源算力调度系统动态分配任务，结合智能运维机制保障集群可靠性等一系列技术以支持大模型运行。该方案在数据安全层面具备独特优势，推动教育AI从“中心化超算”转向“分布式智能”，在成本控制、场景定制与持续演进等维度树立教育智能化新范式。

关键词：大模型；本地化部署；教育算力；蚂蚁战术；消费级 GPU 集群

AI技术必将深刻重塑高等教育生态和形态，这已成为广泛共识。

基于大模型的任何应用、算法和智能体，都需要智能算力，特别是推理算力，且时时刻刻都离不开。因此，各高校就面临着前所未有的算力困境与数据安全挑战。

国内顶尖学府有经济实力斥巨资构建智算中心，但对于大部分普通高校，特别是我省的高校，就只能“望卡兴叹”。一块英伟达的专业级GPU算力卡或华为的昇腾卡，动辄十几万元或者数十万元。面对即将到来的海量AI应用和数以万计的学生用户，大部分普通高校手头的算力的确是杯水车薪。

当前，业界往往过于强调大模型的“大”和算力的“强”，却常常忽视了AI应用的协同性与体系化。对大部分高校而言，不必盲目追求算力的军备竞赛，而应考虑通过体系化建设和协同创新，以“蚂蚁战术”开辟出第三条道路——通过消费级GPU的规模化集群，在本地构建低成本、高弹性、全流程可控的AI大模型基础设施，期望能逐步改写教育智能化的技术逻辑与实施路径。

“蚂蚁战术”的核心在于对智能算力资源的原子化重构。标准版本的AI部署依赖A100、H20、910B等专业级GPU，即使租用运营商的算力，价格也不菲。对于“囊中羞涩”的高校，不妨考虑采用“PC农场”架构，将若干台搭载消费级GPU（例如RTX4090）的PC通过万兆以太网络组网，构建起分布式推理集群。每台电脑作为独立算力节点，通过开源的算力调度系统，实现推理任务在集群内的动态分配。对单台电脑来讲，7×24小时运行往往是不可靠的，但通过集群内的协同调度与补偿机制，对整个集群来讲，实现满足实际需求的高可靠性和高可用性是没有问题的。通过智能运维系统的加持，可实现故障节点30秒隔离、60秒替换，MTTR（平均修复时间）缩短至标准方案的1/10。同时，虽然单台设备算力有限，但整个集群通过算力协同可实现超过数百次的并发推理能力。

我们的实测显示，15台电脑组建的集群，在DeepSeek-R1 32B模型推理任务中，在保证每秒10个以上token的能力下，整体并发服务能力和吞吐量远优于8块专业级GPU。而前者的算力成本约20万元，后者约150万元。

当然，电脑集群也可以采用显存共享技术，例如基于NVLink的显存池化方案，将消费级显卡的显存虚拟化为统一地址空间，运行大参数的大模型，例如满血版DeepsSeek-R1。另一方面，也可以通过FP8+INT4混合量化，将模型参数压缩至原始大小的约1/8，同时通过动态损失补偿机制，将精度损失控制在2%以内。

相对租用运营商的标准化算力解决方案，在数据安全方面，“蚂蚁战术”展现出独特优势。集群模式的成本优势和部署快捷优势，将支持大部分学校实现构建自己的大模型集群和智能体体系支撑条件的梦想。所有的数据存储于校内私有云，通过联邦学习框架，实现跨机构协作建模，并确保数据不出域。

另一方面，“蚂蚁战术”也为在我省高校范围内协同建设省级教育智能算力池，连接有关高校的闲置算力资源。省内高校可通过算力积分或区块链token等措施兑换智能算力，为实现资源的精准匹配提供可能。同时，通过校际协同和模型能力分工，开源若干教育垂直领域小模型。特别是，对于即将到来的海量AI教育智能体建设高潮来讲，数十个、数百个小模型，非常适合基于分布式的小算力集群来实现。

通过上述思路，实现校际AI能力中心的无感切换，将AI开发门槛降低至普通师生可及，“蚂蚁战术”将超越技术方案范畴，成为教育智能化转型的方法论革新。这场革新预示着，教育AI将从“中心化超算”转向“分布式智能”，每个学校、实验室、教室都可能成为创新节点。教学楼里的每一个摄像头、实验室的每一台仪器，都将成为AI的感知触点。“蚂蚁战术”不仅能破解高校AI落地的成本困局，更在数据安全、场景定制、持续演进等维度，树立起教育智能化的新范式。当消费级硬件释放出专业级算力，当分布式架构重构技术逻辑，我们看到的不仅是一个技术方案的落地，更是始于对现实困境的探索和破局。