人工智能底层算法
从Transformer架构优化到混合专家模型(MoE)的分布式训练,bjl平台集团的算法团队自2018年起深耕底层框架。我们自主研发的BJL-Matrix训练引擎在同等算力条件下将大模型推理效率提升了3.2倍,已为7家AIGC企业提供核心算法授权。2024年,团队在NLP领域顶级会议发表论文4篇,涵盖长上下文窗口压缩与稀疏注意力机制两大方向。
了解更多三大支柱构建全球数字科技生态闭环
从Transformer架构优化到混合专家模型(MoE)的分布式训练,bjl平台集团的算法团队自2018年起深耕底层框架。我们自主研发的BJL-Matrix训练引擎在同等算力条件下将大模型推理效率提升了3.2倍,已为7家AIGC企业提供核心算法授权。2024年,团队在NLP领域顶级会议发表论文4篇,涵盖长上下文窗口压缩与稀疏注意力机制两大方向。
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我们在新加坡和上海部署了两座Tier IV级云计算中心,总计算节点超过4200个,存储容量达到18PB。2023年为一家跨境支付企业完成了日均2.3亿笔交易数据的实时流处理架构迁移,数据处理延迟从原有的870毫秒降至94毫秒。云计算中心采用液冷散热方案,PUE值稳定在1.12,远低于行业平均的1.5。
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bjl平台集团旗下硬科技加速器已累计孵化了41家初创企业,覆盖半导体材料、量子传感、生物芯片和新能源存储四个赛道。我们为入选项目提供50万至800万美元的首轮资金,并配备专属技术顾问团队(平均每位顾问拥有9年以上产业经验)。2024年,加速器毕业企业总估值突破28亿美元,其中3家已启动B轮融资。
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客户满意度评分
基于2024年度NPS调研
全球服务企业
覆盖14个国家和地区
管理资产规模
截至2025年1月
孵化硬科技企业
总估值超28亿美元
2016年秋天,三位在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)共事了七年的研究员——陈启渊博士、林婉如博士和Marcus Tan——在新加坡莱佛士坊的一间共享办公室里,草拟了bjl平台集团的第一份商业计划书。彼时,深度学习领域正经历着从卷积神经网络向Transformer架构的历史性转折,而他们敏锐地察觉到:底层算法的每一次微小改进,都将对上层应用产生指数级的放大效应。正是基于这一判断,三人决定将"深耕底层技术"作为集团的立身之本。
2018年,bjl平台集团正式完成A轮融资,由新加坡淡马锡控股旗下早期基金领投4200万美元。同年,集团在北京中关村设立了首个海外研发中心,初期团队仅17人,专注于自然语言处理领域的预训练模型优化。到2020年底,北京团队已扩展至65人,并成功为一家头部电商平台部署了智能客服系统,将其人工客服转接率从42%压降至9%。
截至2025年1月,bjl平台集团在全球拥有280余名全职员工,其中研发人员占比达到65%,博士学历持有者超过40人。集团累计获得技术发明专利37项,其中15项涉及大模型训练效率优化与分布式计算架构。我们在新加坡、北京、上海、深圳和硅谷设有六个办公室,服务客户覆盖金融科技、半导体、新能源、生物医药和跨境贸易五大行业,累计服务企业超过500家。集团管理资产规模在2024年底突破12亿美元,旗下硬科技加速器已孵化41家初创企业,其中3家的估值已超过5亿美元。
我们坚守三条核心价值观:深度研究驱动——每一个投资决策和技术方案都必须建立在严谨的底层研究之上,绝不追逐短期风口;长期主义——我们与被投企业和客户建立的是五年乃至十年以上的深度合作关系,而非一次性的交易;全球视野——技术无国界,我们持续吸纳全球顶尖人才,构建跨地域、跨文化的协作网络。展望未来,bjl平台集团计划在2026年前将研发团队扩充至400人,并在东京和伦敦增设两个区域中心,进一步深化在AI底层算法与硬科技孵化领域的全球领导地位。
三位MIT CSAIL研究员在新加坡创立bjl平台集团,首份商业计划书聚焦深度学习底层框架研发,获得天使轮融资800万美元。
完成A轮融资4200万美元(淡马锡旗下基金领投),在北京中关村设立首个海外研发中心,团队规模从12人增至80人。
新加坡首座Tier IV云计算中心投入运营,同期发布BJL-Matrix训练引擎1.0版本,大模型推理效率较开源方案提升2.1倍。
正式启动硬科技加速器计划,首期入选11家企业,覆盖半导体材料和量子传感赛道。上海云计算中心同步开工建设。
管理资产突破12亿美元,团队超280人,孵化企业总估值达28亿美元。BJL-Matrix引擎升级至3.0,推理效率较开源方案提升3.2倍。
规划东京和伦敦区域中心,研发团队目标扩充至400人,持续深化AI底层算法与全球数字金融科技的融合创新。
技术赋能,见证合作伙伴的真实成长
"bjl平台集团为我们重新设计了实时交易数据处理架构,将日均2.3亿笔交易的处理延迟从870毫秒压缩到94毫秒。这个性能跃升让我们在2024年赢得了两家头部电商平台的独家支付通道合约,年交易额同比增长了340%。"
— 陈雅文,NovaPay CTO
"加入bjl平台硬科技加速器是我们创业路上最关键的决定。除了600万美元的首轮资金,bjl平台还为我们对接了台积电的工艺验证资源,将我们的GaN-on-SiC产品的良率从61%提升至89%。2024年我们成功进入了某国际车企的供应链体系。"
— 周恒毅,SiliconEdge CEO
汇聚全球顶尖的算法科学家、投资人与工程师
MIT计算机科学博士,前Google Brain高级研究员,在ICML/NeurIPS发表论文22篇,拥有7项AI训练效率相关专利。
清华大学学士、MIT博士,曾任IBM研究院首席架构师,主导设计BJL-Matrix训练引擎核心架构,持有14项云计算专利。
前高盛亚洲TMT组执行董事,拥有16年科技投资经验,累计主导完成37笔交易,总交易金额超过68亿美元。
来自bjl平台集团的独家原创行业洞察
深度解析稀疏注意力机制与动态批处理技术如何协同工作,在同等算力下实现推理吞吐量的三倍跃升。
第三代半导体材料与先进封装技术成为资本竞逐焦点,2024年全球该赛道融资总额达187亿美元。
从数据管道到模型推理,详解bjl平台为NovaPay打造的94毫秒级风控决策引擎。
液冷散热方案与AI驱动的温控调度系统,每年为bjl平台云计算中心节省约340万度电力消耗。