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商湯科技的選擇:擁抱 AI 國產化,做那個「修塔」的人

創投圈
2025
12/19
21:21
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12 月 18 日早間,商湯科技在港交所發布公告,根據一般授權配售新 B 類股份。此次配售不少于六家機構積極認購,充分反映市場對商湯科技長期價值的堅定信心。公告顯示,此輪配售款項較多比例用于持續擴大 AIDC" 大裝置 " 的規模和提高國產化比例。

值得關注的是,在本周(12 月 15 日)寒武紀宣布完成對商湯日日新 Seko 系列多模態模型的適配,且是 "Day 0" 級別的同步支持。在寒武紀的官方適配名單中,能做到 Day 0 響應的,此前只有兩家:一家是主攻大語言模型的 DeepSeek,另一家就是商湯 " 日日新 " 多模態大模型。

這一細節意味深長,亦是中國 AI 產業迎來了一個看似靜水流深、實則波瀾壯闊的節點。如果說適配 DeepSeek 代表的是國產芯片在文本邏輯處理上的成熟,那么商湯 " 日日新 "Seko 模型系列的適配,則標志著國產算力在高帶寬、高并發的多模態場景中實現了關鍵跨越。

從客觀技術條件來看,這首先是為了抵抗 Scaling Law 遭遇的供應鏈約束、以及單純依賴堆疊算力的線性增長路徑的失效。

商業視角來看,這比 " 國產芯片 + 國產模型 " 的技術握手更加深遠,因為它預示著 AI 產業的下半場不再是參數的規模競逐,而是要回歸物理現實。與此同時,原生 AI 企業正在成為國產芯片成熟化的 " 加速器 "。

不難發現,過去一年的時間里,中國 AI 行業的目光逐漸從云端收回,開始審視一個棘手的灰犀牛:AI 進化的重心,已經悄然下沉到算力層的自主可控。

然而,AI 的 " 國產化突圍 " 不是簡單的硬件替代,而是一場意味著 " 重塑 " 的系統工程。因此,在 " 算力主權時代 " 的前夜,從業者面臨的并非坦途。

雖然國產芯片力量正如雨后春筍般涌現,但中國芯的生機之下,卻也伴隨著不可避免的熵增:硬件架構的不統一,形成了一座座孤島,導致訓練與推理的遷移成本極高,形成了一座新的 " 巴別塔 "。

面對這一現狀,商湯科技選擇了一條極具長期主義色彩的路徑:全面擁抱國產化,做那個 " 修塔 " 的人。

大裝置,國產芯片的 " 練兵場 "

中國 AI 的突圍,真的只能死磕納米級的芯片制程工藝嗎?

這是一塊長期盤旋在行業上空的陰云。限制擺在眼前,我們似乎撞上了一堵墻,而商湯這些 AI 廠商則看到了墻上的另一扇門。

這家公司給出的答案是:當下比和工藝同樣重要的,是生態的 " 可戰性 "。

而商湯大裝置(SenseCore)在這一戰略中扮演的角色,已經超越了傳統的算力中心,而是一個巨大的異構調度與適配平臺。它更像是一個國產芯片的 " 練兵場 " 和 " 試飛中心 "。

為什么說它是練兵場?因為只有在商湯這樣千億參數級、超大規模并發的真實業務場景中,國產芯片的潛能和優化空間才能被極限激發出來。

在練兵的同時,商湯大裝置又做出了像飛機一樣精密靈活的產品:在原本異構的國產硬件之上,商湯抽象出了一層統一的軟件介質,實現了跨異構加速卡的統一訓練,為上層應用留出了一個標準化的接口,開發者可以在不同品牌的芯片之間無縫切換,讓端側用戶能夠簡單地獲取高性能、高性價比的國產算力。

看起來只是 " 算力服務化 ",其實背后是由一個 " 多維共生 " 的算力生態支撐起來的。

商湯與寒武紀的合作,一開始就沒有只停留在硬件采購的維度,而是進入了深度耦合的深水區。商湯利用自身在大模型研發、基礎設施構建上的經驗,反哺芯片設計,雙方共同構建了 " 階梯式產品創新體系 ",實現了真正意義上的軟硬協同。相比單一的芯片銷售,國產算力目前的一大優勢恰恰在于提供完整的生態服務。

面對擁有全功能 GPU 屬性的摩爾線程,商湯的合作模式更像是一種互補的 " 技術共生 "。摩爾線程提供 AI 計算能力,其在圖形渲染領域的積累,恰好滿足商湯在 AIGC 視頻生成中的復合算力需求。

面對剛剛登陸科創板的新興算力勢力沐曦,商湯也通過在具體業務場景中的適配廣度,驗證了新架構芯片在特定高難度任務上的潛力,雙方確立了 " 算力集群 + 行業拓展 " 的全方位合作。針對沐曦曦云 C 系列 GPU 的高性能與生態兼容性,雙方打通了從需求到供給的優化閉環:商湯的大裝置為沐曦提供了日日新大模型的豐富場景驗證,而沐曦的高性價比算力則有效降低了商湯的建設成本。

值得注意的是,商湯在國內市場首次完成了華為昇騰 910C 的超節點全面適配,不是簡單的單卡跑通,而是基于 384 卡超大規模集群的系統級協同。在這樣的規模下,芯片間的通信延遲、帶寬瓶頸、穩定性等方面的挑戰,也會被指數級放大。這是國產 GPU 首次在千億參數級大模型的訓練與推理中,通過了工業級標準的嚴苛考驗,成功通過了大模型時代的 " 高壓測試 "。這一突破也意味著國產算力和國產架構在以一體化的方式,從 " 可用 " 走向 " 好用 "。

商湯用大裝置 SenseCore 和日日新大模型體系全面適配為國產芯片 " 練兵 " 的戰略,解決了 AI 國產化進程中關鍵的應用基礎設施難題。

至此,商湯的 " 大裝置 - 大模型 - 應用 " 三位一體戰略,也越來越具有含金量。它在試圖論證一個核心邏輯:國產 AI 的野心,不應止步于降低落地成本。在算力主權時代,系統級協同能力,有能力重塑生產力。

在創新中,驗證效率最優解

國產化大裝置適配與協同只是第一步,就像路修好了,還要想辦法讓車跑得更快。

對于中國的 AI 從業者而言,國產芯片在短期內與頂尖水準仍存在客觀差距,而國產硬件的優勢則在于更好的生態,與原生 AI 企業長期磨合、聯手從工程化走向商業化的長期定力。

這也是寒武紀與商湯 " 日日新 "Seko 系列多模態模型適配的戰略級價值。文本模型尚且處于國產算力的淺水區,而在視頻生成與多模態交互上想要跑出極致性價比,則需要攻克更多挑戰——不僅算力消耗巨大,對帶寬和顯存的要求更是苛刻。

這不只是技術問題,也是商業化的 " 勝負手 "。

商湯展示出來的工程化能力,暗示了未來五到十年內的趨勢:在計算方式和架構創新的加持下,國產算力集群完全有能力實現效率上的反超,為商業化落地找到極具競爭力的成本優勢。

更具前瞻性的一個案例是,商湯與記憶張量合作,攻克了 "GPGPU 架構適配難度遠高于 NPU" 的行業難題,雙方實現了 PD(Prefill-Decoding)分離技術的首次大規模商用落地,通過將預填充與解碼過程在物理上分離并異構部署,如同將一條擁堵的混合車道拆解為兩個高速并行的專用車道。結果是驚人的:國產 GPU 的推理性價比提升了 150%。

離 " 未來 " 最近的領域,則是視頻生成。這既是當下 AI 競爭的新高地,也是一個公認的 " 算力黑洞 "。商湯開源了 LightX2V 推理框架,這是行業首個能實現實時視頻生成的框架,目前下載量已突破 350 萬次。

LightX2V 的戰略意義在于它的國產化適配插件模式,體現出了可觀的兼容性——不僅支持昇騰 910B、海光 DCU 等主流國產芯片,還在設計之初就引入了低比特量化、稀疏注意力等硬件友好機制,在幾乎不損失畫質的前提下,將推理性能提升了 3 倍以上。

這種設計極大地釋放了國產算力的優勢,打破了過去 " 國產算力只能做好文本推理,做不了復雜視頻生成 " 的刻板認知。國產芯片同樣可以承載高帶寬、高算力的多模態任務。

如果說推理框架是工具,那么模型能力就是試金石。

在長視頻生成中,保持人物、場景的一致性是最大的挑戰之一。商湯的 Seko 系列模型作為行業首個多劇集生成智能體,在視頻一致性上的突破,依托的正是商湯自研技術底座與國產算力的長期磨合。

而這一能力的呈現,與商湯三位一體的戰略密不可分。商湯 " 全面國產化 " 的定力,為國產大模型的規模化落地,尤其是處理高維、動態、復雜數據等高價值密度賽道的任務,提供了更多可行性。

此外,這家公司目前正在通過開源生態,將復雜的硬件適配工作封裝在底層。上層應用開發者不需要關心芯片差異,只需要關注應用的效率和效果。

最后一公里,走向 " 交付級 "

所有的技術決策,最終都要回歸到商業的 " 最后一公里 "。

如何徹底驗證國產化的 " 三位一體 " 具有優越性,而不是退而求其次的無奈之舉?終局,還是應用落地。

因此,商湯戰略觸角中很重要的一環就是 " 應用 "。它們并沒有止步于云端大裝置,而是延伸到了端側世界。目前,商湯的產品矩陣涵蓋了從大裝置到日日新多模態模型、再到端側應用的全棧生態。

以小浣熊這款 AI 辦公應用為例,不僅完成了國產芯片適配,其端側模型精度能夠對標云端。" 國產算力難以在終端普及 " 的魔咒被打破。AI 數字人生成平臺如影,也在國產算力底座上實現了高效運行,為視頻內容創作提供了自主可控的生產力工具。

商湯智能辦公助手—辦公小浣熊 Raccoon

未來,高性能 AI 會像普惠的水電煤一樣,走入尋常百姓家。

特別是在城市管理、金融、醫療等對數據主權極其敏感的業務上,無論是企業還是個人客戶,幾乎都面臨著高性能、便捷性、自主可控的不可能三角。公有云更便捷,但數據安全得不到保障;私有部署更安全,但國產硬件適配難度大、性能不穩定。商湯提供的全棧國產化私有化部署方案,精準地擊中了這一痛點。

目前,商湯已經在這些領域實現了對國產芯片的全面適配與正式交付。這也意味著,基于國產算力和國產大模型的解決方案,已經從技術驗證走向了真正的商業化。

商湯正在走出一條屬于中國科技企業的長期主義之路。將 " 算力國產化 " 的宏大敘事轉化為每個人都看得見、用得起的生產力工具,需要用實打實的應用層交付量來書寫信心。這不僅是中國 AI 產業走向獨立自主的一張技術信任票,也是商湯 " 三位一體 " 模式的最后一公里。

來源:36氪

THE END
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