Key Takeaways:
- 芯培森于9月10日教师节正式发布材料计算服务品牌芯培森·SwiftMater，首个服务产品聚焦固态电池电解质方向。
- 服务由全职直营硕博技术团队交付，覆盖需求理解、方案设计、计算执行和结果交付，减少层层转包与中间环节。
- 算力底座包括APU存算一体架构与赫曦服务器，并配合芯培森·MaterPlato智能体，面向MLMD、DFT等原子级科学计算场景。
- 官方称相关场景计算速度较通用CPU/GPU提升1—3个数量级，能耗下降1—2个数量级，机器学习势函数训练成本约为传统方案三分之一。
- 服务设三层质控体系与法律级赔付保障；前十位合作客户可参与共创伙伴计划，具体优惠以双方签署服务协议为准。
9月10日教师节。
芯培森想借这个日子，说一件和”把知识变成生产力”相关的事。
做科研、做材料研发的人大多清楚一个现实：很多课题卡在”算不动”和”算不准”上。算力不够、流程繁琐、外包层层转包，这些事常年消耗着本该用在思考上的精力。
芯培森一路在做的事，就是用AI4M（AI for Materials，人工智能赋能材料研发）的思路，把材料研发从实验试错一步步推向科学计算。
今天，芯培森正式发布旗下材料计算服务品牌——芯培森·SwiftMater。
PART 01
芯培森·SwiftMater是谁？
芯培森·SwiftMater是广东芯培森技术有限公司旗下的材料计算服务品牌，由全职直营的硕博技术团队，直接对接材料研发机构、高校课题组和企业研发团队。
它的几个优势：
01 去中介化、算得起：
绕开层层转包链条，剔除中间加价环节。同一支团队负责”从第一公里到最后一公里”——需求理解、方案设计、计算执行、结果交付全程跟进，需求和结果不会在转手中失真，同时也省去一道中间成本。
02 算得快、算得准：
这背后是芯培森APU（Atomistic Processing Unit，原子级物质计算专用算力单元）与赫曦服务器构成的算力底座，以及智能体（芯培森·MaterPlato）。
APU采用独创的「非冯·诺依曼」存算一体架构，让数据紧靠存储位置参与运算，从架构层面直接打破存储墙与功耗墙。
在机器学习分子动力学MLMD、密度泛函理论DFT等原子级科学计算场景下，计算速度较通用CPU/GPU提升1-3个数量级，能耗下降1-2个数量级；机器学习势函数训练成本仅为传统方案的三分之一。
03 质控与保障
三层质控体系加法律级赔付保障双线并行，交付标准落到”准时、准确、可溯源”每一个环节。对科研人员来说，为过去因算力受限搁置的大体系模拟课题提供了新的解决路径。
PART 02
第一个服务产品：
聚焦固态电池电解质方向
计算服务（芯培森·SwiftMater）发布的第一个服务产品，聚焦固态电池电解质方向。
可服务如材料研发机构、高校课题组、在校博研生和企业研发团队等，提供计算或研发服务项、相对传统方案的核心优势或实测指标。
PART 03
为什么是固态电池电解质?
能源结构向清洁能源转型的过程中，固态电池是动力电池的重要技术路线之一。
固态电解质是全固态电池的核心，其离子电导率、电化学窗口与界面稳定性，可直接决定电池的安全性、能量密度和循环寿命。
而主流研发目前仍以”实验试错+高通量实验”为主：试错周期长、单次筛选成本高，且微观层面的作用机理难以被定量解释。
一个候选体系从提出到完成验证，往往要数月乃至数年。
芯培森·SwiftMater共创伙伴计划
芯培森想把第一批用户变成”共创伙伴”，一起把产品打磨得更贴合真实研发场景。
因此，针对计算服务（芯培森·SwiftMater）前十位合作客户，芯培森准备了特别优惠：
具体以双方签署的服务协议为准
如果您有真实需求，欢迎私信留资
芯培森将安排技术团队直接对接
芯培森·SwiftMater，今天正式发布。也祝每一位在科研路上传道、授业、解惑的老师，节日快乐。
