导语：
当算力高墙林立，一群技术创新者用ThinkPad组建起“算力民兵”。端脑科技，正以此让算力如电力般触手可及。
缘起：从代码初心到算力革命
在硅谷工程师为云端AI算力账单焦头烂额时，上海的一位设计师已通过端脑云，用附近网吧的闲置显卡完成了几百张高清画面的实时渲染。这个连接全球分散PC的算力网络，正以“蚂蚁雄兵”的方式，向中心化算力发起挑战。
从技术理念到商业模式，这家深圳公司都散发着学术底蕴与产业洞察相结合的独特气质。端脑科技核心创始人兼CEO丁烨博士毕业于香港科技大学，是深圳市海外高层次人才，并担任国家自然科学基金项目评审专家。
2023年5月公司于南山区成立第一天，他就在内部立下目标，端脑科技将用学术的深度和产业的广度，让算力像电力一样，随处可得，人人可用。
这样的愿景在算力被寡头垄断的今天，听起来像是不切实际的理想主义。不止一位投资人表达过类似的看法：一个算力创业公司在2024年，如果不依附于某个云巨头，反而想用分布式模式去颠覆它，那简直是天方夜谭。
但在全球算力焦虑蔓延的当下，这种“以下克上”的创造力更显珍贵，与Think·志同道合的理念不谋而合。ThinkPad始终是同行者的忠实伙伴，真正的创造力从不屈服于配置的桎梏，而在思考的深度。
(2024年8月，端脑AI 更新!全面支持FLUX模型)
破局：用分布式架构挑战算力垄断
2022年，当ChatGPT横空出世，引爆全球AI军备竞赛时，《经济学人》曾忧心忡忡地评论道，AI的未来，正被禁锢在少数几家公司的数据中心里。赞誉背后的现实是，以云计算普及为标志的数字化浪潮十几年后，全球算力总量虽飞速增长，但其分配方式却日益集中——顶尖大模型的训练成本突破千万美元，且以每年翻倍的速度持续增长，无数中小开发者和研究机构被无情地挡在门外。
端脑科技提出的“共享算力”构想，正是对这一现状的回应。但要将理想变为现实，需要可靠的技术支撑。
“创业初期，端脑科技经历过一次产品上线前的致命Bug危机。”丁烨回忆道，“那是2023年底的一个深夜，端脑科技的调度系统出现了一个难以复现的偶发故障。正是ThinkPad P系列的强悍性能，支撑我连续工作36小时，最终在最后一刻定位并修复了问题，帮团队闯过生死关。”
这份在关键时刻展现的可靠性，让ThinkPad从“办公伙伴”升级为端脑云分布式网络中的核心节点。在端脑科技的办公室里，几十台ThinkPad P系列移动工作站在特制机架上7x24小时不间断运行，成为这支“算力民兵”的技术基石。
很长一段时间中，分布式计算领域由Folding@home等公益项目主导。这些项目依靠全球志愿者的爱心贡献，缺乏稳定、可持续的商业模型。但丁烨清楚传统模式的局限，纯粹依赖奉献精神的模式，无法支撑起一个稳定可靠的商业算力网络。端脑科技必须用经济模型和技术创新，让分享算力变得有利可图且简单可靠。
(2023年10月，端脑云Cephalon.cloud V1.2版本上线)
技术基石：ThinkPad与英特尔的硬核支撑
丁烨特别强调ThinkPad P系列的技术优势：“在分布式算力网络中，每个节点都需要具备企业级的可靠性和稳定性。ThinkPad P系列不仅提供了强大的本地算力，其军工级的稳定性和ECC内存纠错能力，更是确保了节点在长时间高负载运行下的可靠性。”
丁烨进一步解释，端脑科技的测试数据显示，ThinkPad P系列在连续运行30天后，其性能衰减率不超过3%。这种稳定性对于构建可靠的算力网络至关重要。
在硬件架构层面，ThinkPad P系列搭载的英特尔®酷睿™ Ultra处理器的混合架构设计，恰恰契合了分布式算力的核心理念。其NPU、GPU和CPU的协同计算能力，让单个节点能够在不同场景下发挥最大效能。在实际测试中，这种异构计算架构让我们的节点效率提升了40%以上。
这种架构层面的创新，为构建弹性算力网络提供了坚实的硬件基础。2023年10月，端脑云 Cephalon.cloud V1.2版本上线，标志着这一技术架构的初步成熟。
实践验证：从理想走向现实
2024年中，端脑云发布了新一代调度引擎。测试数据显示，相对Kubernetes+Ray的速度提升了75%，大幅降低50%的算力成本。这一技术突破，让端脑云在2024年下半年获得了第一批企业客户，收入从零突破百万元。
实际应用案例更是令人振奋。设计工作室客户面临“48小时渲染数百张高精度图纸”的紧急需求，本地设备频繁崩溃，项目濒临中断。最终，端脑云调度ThinkPad P系列算力集群，仅用36小时就完成交付，成本仅为传统云服务的三分之一。
“算力，让创意更自由。”客户的由衷赞叹，成了团队最珍视的认可。
在之后的两年中，端脑科技将节点数扩大了十倍，并保持了85%以上的节点稳定性。这不仅带来了可观的可用算力(业界估算其网络峰值算力已接近万个A100 GPU)，更带来了商业模式的创新，一扫过去中国技术公司只能做应用、不敢碰基础的固有印象。
2025年，乘上AI GC应用爆发风口，端脑科技节点数超过50万，端脑科技估值来到数亿元人民币，迈入准独角兽门槛。在丁烨看来，这代表着技术路径的根本性验证，从质疑到相信，从边缘到主流，从补充到替代。
(2025年3月，端脑科技数实融合”迈向人工智能领域新阶段)
生态愿景：算力民主化的未来
在丁烨的构想中，端脑云不只是一个技术平台，更是一场关于算力资源分配方式的社会实验。正如滴滴重构出行，端脑正在重构算力流动方式。
这个重构过程面临着技术和商业的双重挑战。在技术层面，需要解决异构算力的统一调度、任务分配的智能优化、网络延迟的最小化等复杂问题。在商业层面，则需要建立合理的激励机制，让算力提供者愿意分享资源，让使用者能够以合理成本获得服务。
更值得一提的是，端脑科技创新性地打造了“算力+应用”的双支撑平台。端脑云(CephalonCloud)和 LUCY 智能体平台(LUCY Agent)。用户在端脑云上，不仅能够以低成本获得算力资源，还能直接调用平台上现成的应用场景。
“以Comfy UI为例，在本地搭建需要安装成百上千个插件，耗费数周时间。而在端脑云上，它早已是平台上一键可用的应用，所有的运行环境都由技术团队提前配置妥当。我们的使命是把复杂留给自己，把简单还给用户。”丁烨说。
除了已经落地的设计渲染场景，端脑云还在AI绘画训练、科学计算、教育实训等多个领域展开了应用探索。端脑科技AI技术在国内医疗领域也曾有过重大技术贡献，曾参与国家重点研发计划，使用AI对胎儿92种切面标准判读准确率稳定在94%以上。
(2024年8月，端脑科技完成天使轮融资)
为理想护航的人
2024年8月，端脑科技完成由鼎晖创新与成长基金领投的数千万元天使轮融资，在分布式计算领域引发关注。然而就在一年前，这家技术驱动型公司正经历着初创企业常见的“融资窗口期”考验。
2023年底到2024年初，是端脑科技最关键的转型期。当时技术原型已经验证，但要从实验室走向规模化商用，需要跨越一个关键的技术成熟度门槛。但再好的设想，也需要坚实的硬件支撑。早期开发端脑云时，端脑科技试过不少设备，却总因算力不足、稳定性差，导致任务延迟或中断——直到他们重新聚焦于陪伴多年的ThinkPad。
尤其是ThinkPad P系列，凭借“军工级稳定”与“强劲AI算力”，从“办公搭子”，蜕变成端脑云分布式网络里的“超级节点”。它搭载的英特尔®酷睿™ Ultra处理器，16核22线程协同发力，高负载下依然零误差运行。完美契合端脑云对“可靠算力节点”的所有要求。
那段时间，丁烨密集会见了二十多家投资机构。尽管团队在分布式计算领域的技术积累获得了认可，但对于这个新兴赛道的商业化前景，不少投资人仍持观望态度。
转机出现在与鼎晖创新与成长基金的接触中。在深入了解端脑云的技术架构和商业模式后，鼎晖方面展现出了对底层技术创新的独特理解。让丁烨印象深刻的是投资决策的效率，从深入接触到最终投资，整个过程体现了专业投资机构对硬科技项目的理解和支持。
在投资方看来，端脑科技的价值在于其技术的前瞻性。“算力分布化是一个确定的趋势”，这笔融资也反映了硬科技投资市场的变化趋势。过去主要关注应用层创新的投资人，开始将目光转向底层技术。当应用创新遇到瓶颈时，基础技术的价值就凸显出来了。
(2025年6月，端脑自主研发AI大模型推理一体机C1004B)
与思考者同行
如今，随着端脑科技节点规模的快速扩张和商业化进程的加速，这家曾经面临“融资窗口期”考验的公司，正以其独特的技术路径，赢得越来越多市场参与者的认可。
“志合者，不以山海为远。”丁烨说，“ThinkPad三十余年坚守‘可靠、高效’，与端脑科技‘让算力触手可及’的初心，恰好同频。这不止是技术层面的互补，更是‘普惠’价值观的共鸣。”
在这个算力重新定义创新边界的时代，丁烨与端脑科技的故事或许只是开始。但它预示着这样一个未来：技术不再高高在上，而是化作滋养创新的涓涓细流;算力不再是被垄断的资源，而是每个创造者都能自由使用的利器。
2025年6月，端脑科技自主研发的AI大模型推理一体机C1004B正式发布，标志着公司在算力基础设施领域的进一步深耕。同时，端脑AI更新全面支持FLUX模型，为更广泛的AI应用场景提供支持。
正如ThinkPad以强大性能催生创新浪潮，算力的普惠或许将点燃下一波。在这个历史性的转折点上，中国技术人正用自己独特的方式，参与塑造这个更加公平、更加普惠的数字未来。而这一切，都始于一群志同道合的思考者，用他们的技术理想，为这个世界带来改变。
“芯片制程的红利在放缓，集中式数据中心的成本曲线在变陡，而网络带宽和调度技术的红利在释放。”丁烨展望道，“谁能把分散的资源高效组织起来，谁就能抓住机会。现在不是机会少，是巨大的结构性机会就在眼前。”
对于丁烨和所有端脑科技的团队成员而言，挑战巨头的远征已经开始。而ThinkPad，这位忠实的“同行伙伴”，将继续陪伴他们在算力平权的道路上坚定前行。
