在人工智能國產(chǎn)化浪潮席卷的當(dāng)下，如何讓國產(chǎn)算力從“能用”邁向“好用”，成為行業(yè)關(guān)注的焦點。商湯科技通過一系列創(chuàng)新實踐，在算力適配、模型優(yōu)化與場景落地層面，為國產(chǎn)AI生態(tài)構(gòu)建了可復(fù)制的路徑，其與多家國產(chǎn)芯片企業(yè)的深度協(xié)作，正推動中國AI產(chǎn)業(yè)向自主可控方向加速演進(jìn)。

面對全球算力供應(yīng)鏈的不確定性，商湯科技選擇以“大裝置—大模型—應(yīng)用”三位一體戰(zhàn)略破局。其核心AI云原生平臺“商湯大裝置”已實現(xiàn)與華為昇騰、寒武紀(jì)、沐曦等十余家國產(chǎn)芯片的深度適配，支撐千億參數(shù)級多模態(tài)大模型的訓(xùn)練與推理。這一突破標(biāo)志著國產(chǎn)GPU首次在工業(yè)級場景中接受系統(tǒng)性檢驗，為異構(gòu)算力的規(guī)模化應(yīng)用提供了基礎(chǔ)設(shè)施保障。

在技術(shù)層面，商湯與上海AI實驗室聯(lián)合研發(fā)的Deeplink超大規(guī)模跨域混訓(xùn)技術(shù)，成為破解異構(gòu)協(xié)同難題的關(guān)鍵。該技術(shù)通過訓(xùn)練加速、異構(gòu)通信優(yōu)化等手段，打破芯片架構(gòu)差異帶來的協(xié)同壁壘，使寒武紀(jì)、壁仞、摩爾線程等不同芯片能在同一平臺實現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度與負(fù)載均衡。以華為昇騰384超節(jié)點為例，商湯針對性優(yōu)化了調(diào)度策略與故障恢復(fù)機(jī)制，使多租戶環(huán)境下的AI云服務(wù)彈性擴(kuò)展能力提升30%，訓(xùn)練穩(wěn)定性達(dá)到國際領(lǐng)先水平。

推理環(huán)節(jié)的突破同樣顯著。商湯與記憶張量合作推出的PD分離商用推理集群，在國產(chǎn)GPGPU上實現(xiàn)單卡并發(fā)效率提升20%、吞吐量增長75%，綜合性價比達(dá)到英偉達(dá)A100的1.5倍。這一成果直接推動多模態(tài)大模型在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的部署成本大幅下降，為高性能AI的規(guī)模化落地開辟了新空間。

視頻生成作為算力消耗最高的AI場景，成為檢驗國產(chǎn)化生態(tài)的重要試金石。商湯開源的LightX2V推理框架，通過步數(shù)蒸餾、低比特量化等技術(shù)，將顯存需求壓縮至8GB以下，使消費(fèi)級顯卡也能運(yùn)行實時視頻生成模型。該框架已適配寒武紀(jì)、沐曦等國產(chǎn)芯片，配合Seko系列模型的硬件友好優(yōu)化，整體推理性能提升超3倍。數(shù)據(jù)顯示，LightX2V累計下載量突破350萬次，標(biāo)志著國產(chǎn)算力在視頻生成領(lǐng)域形成低成本生態(tài)閉環(huán)。

在應(yīng)用層，商湯將國產(chǎn)化能力轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力。12月發(fā)布的行業(yè)首個多劇集生成智能體Seko 2.0，依托日日新Seko系列模型的技術(shù)底座，在長視頻角色一致性、畫面穩(wěn)定性方面實現(xiàn)突破。該模型已完整適配寒武紀(jì)等國產(chǎn)AI芯片，完成從語言模型到多模態(tài)生成的關(guān)鍵跨越。終端側(cè)，AI智能助手“小浣熊”通過端側(cè)模型壓縮技術(shù)，在保持云端精度的同時，實現(xiàn)多種國產(chǎn)芯片一體機(jī)的全國產(chǎn)化部署，為數(shù)據(jù)敏感型用戶提供自主可控選擇。

私有化業(yè)務(wù)場景的落地更具現(xiàn)實意義。商湯在計算機(jī)視覺、金融風(fēng)控、醫(yī)療影像等領(lǐng)域完成的國產(chǎn)芯片適配項目，不僅滿足合規(guī)要求，更通過長期成本優(yōu)化贏得市場認(rèn)可。某金融機(jī)構(gòu)的AI客服系統(tǒng)遷移至國產(chǎn)算力后，單次推理成本下降40%，系統(tǒng)響應(yīng)速度提升15%，驗證了國產(chǎn)化方案在核心業(yè)務(wù)中的可持續(xù)性。

這種“技術(shù)互補(bǔ)、場景互哺”的協(xié)同模式，正在重塑中國AI產(chǎn)業(yè)格局。商湯與華為、寒武紀(jì)等企業(yè)構(gòu)建的“算力Mall”平臺，已匯聚超過200種算力資源與行業(yè)模型服務(wù)，開發(fā)者可像選購商品般自由組合解決方案。這種以交付為導(dǎo)向的合作路徑，既降低了AI應(yīng)用門檻，也為國產(chǎn)算力提供了真實場景的迭代機(jī)會，形成“應(yīng)用反哺技術(shù)、技術(shù)支撐應(yīng)用”的良性循環(huán)。