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題圖|視覺中國
國產(chǎn)AI的風(fēng)口來了。
12月5日,「國產(chǎn)GPU第一股」摩爾線程上市,五天內(nèi)暴漲700%,刷新了市場對國產(chǎn)算力的認識,17日,沐曦股份上市,最高漲幅744.64%。熱潮背后,市場對「國產(chǎn)AI」概念既缺乏足夠了解,又懷有灼灼期待。
僅僅幾年前,國產(chǎn)算力還只是斷供背景下,不得已要做的一個「備胎」選項。但現(xiàn)在,隨著越來越多的力量匯入這股潮流,它正在成為AI領(lǐng)域最不可忽視的趨勢之一。國產(chǎn)從最初的「替代方案」,成長為一套從硬件、模型到應(yīng)用的完整體系,種下了未來生態(tài)化的種子。
12月15日,商湯發(fā)布了行業(yè)首個多劇集生成智能體Seko 2.0,并于發(fā)布當(dāng)天寒武紀(jì)即完成了與商湯“日日新”的適配,成為寒武紀(jì)官宣「Day 0」適配的又一大模型體系,此前是DeepSeek。
國產(chǎn)AI的技術(shù)生態(tài)構(gòu)建,已經(jīng)從最初的模型兼容適配,發(fā)展到了效用提升、應(yīng)用建構(gòu)、生態(tài)協(xié)同的新階段,實現(xiàn)了從「可用」到「好用」、「易用」的蛻變。
AI國產(chǎn)化的基石:模型適配
AI行業(yè)嘗試用國產(chǎn)算力作為替代方案的初期,懸在頭頂?shù)淖畲髥栴}在于算力和模型適配。
在這個「從無到有」的階段,國產(chǎn)芯片的核心目標(biāo)是要完成模型的計算任務(wù),實現(xiàn)「可用」,多數(shù)產(chǎn)品在能效和易用性方面相對欠缺,商業(yè)化程度較低。
模型適配是一個長期工作,也是AI國產(chǎn)化的最重要基石。這在商湯科技全面擁抱國產(chǎn)化硬件的過程中得到了非常具體的體現(xiàn)——他們從2020年就率先開始投入AIDC“大裝置”,尋求解決模型和算力的適配問題。
到今天,五年過去了,已有寒武紀(jì)、沐曦、華為昇騰、摩爾線程、壁仞等多家國產(chǎn)芯片,完成了和商湯大裝置SenseCore的全面適配,并實現(xiàn)支持商湯“日日新”多模態(tài)大模型體系。
這意味著國產(chǎn)算力已經(jīng)在規(guī)模化的商用環(huán)境下得到驗證。17日在科創(chuàng)板上市的沐曦,與商湯通過技術(shù)深度適配,確保了沐曦GPU在商湯大裝置中的高效運行,沐曦科技旗下云C系列GPU,成為「大裝置」國產(chǎn)化布局中重要的合作伙伴之一。雙方還聯(lián)合開發(fā)了一體機、平臺適配、模型適配等多款產(chǎn)品解決方案,形成了底層技術(shù)開放共建共享的模式,共同開展技術(shù)深度適配、產(chǎn)品解決方案聯(lián)合開發(fā)以及軟硬件協(xié)同開發(fā)等工作,滿足不同行業(yè)客戶的多樣化需求。
此外,摩爾線程MTT S系列GPU完成與商湯SenseCore的適配,就是國產(chǎn)GPU首次完成千億參數(shù)級的大模型訓(xùn)練與推理任務(wù),接受工業(yè)級標(biāo)準(zhǔn)的檢驗。摩爾線程上市中,商湯官方在回復(fù)投資者問題表示:「公司與摩爾線程多年來保持業(yè)務(wù)合作關(guān)系,公司算法已完成對其相關(guān)產(chǎn)品的適配,雙方的協(xié)同將有助于提升公司產(chǎn)品的市場適配性。」,雙方形成了「需求——供給——優(yōu)化」的良性閉環(huán)合作機制。
這些適配工作的進度也隨著經(jīng)驗的累積,變得更快、更好。12月15日,商湯發(fā)布多劇集生成智能體Seko 2.0的當(dāng)天,寒武紀(jì)就已完成了對Seko系列模型的適配,且在模型效率、算力增強、資源利用率等方面取得了顯著成果。
這一系列工作,不只停留在單個算力硬件和模型適配的層面。針對國產(chǎn)算力資源整合度低的問題,行業(yè)也在積極探索更靈活的調(diào)度方案。
今年7月,2025世界人工智能大會期間,商湯宣布接入由上海AI實驗室推出的Deeplink開放計算體系,通過異構(gòu)混合調(diào)度方案,優(yōu)化算力調(diào)度、跨域訓(xùn)練的問題。實現(xiàn)了多種國產(chǎn)芯片之間的協(xié)同通信與統(tǒng)一調(diào)度,并自動進行并行策略優(yōu)化和負載均衡,顯著提升了異構(gòu)調(diào)度和彈性算力能力。
這一切,奠定了國產(chǎn)AI的基石,成為實現(xiàn)國產(chǎn)算力、模型可用的第一步。
國產(chǎn)AI的下一步棋是「應(yīng)用」
此次商湯發(fā)布多劇集生成智能體Seko 2.0,并完成與國產(chǎn)芯片寒武紀(jì)的適配,也目指國產(chǎn)AI的下一步——應(yīng)用。
應(yīng)用是當(dāng)下國產(chǎn)AI的最大發(fā)展瓶頸。因為算力和模型構(gòu)建后,并沒有充分轉(zhuǎn)化為「產(chǎn)品性能」的提升,與應(yīng)用需求不夠貼合,難以轉(zhuǎn)化為商業(yè)邏輯下的競爭力。
根據(jù)中國通信工業(yè)協(xié)會發(fā)布的《全球重點區(qū)域算力競爭態(tài)勢分析報告》,2025年,國內(nèi)頭部科技企業(yè)的AI算力投入預(yù)計將達4500億元,其中30%用于國產(chǎn)芯片驗證與適配,70%用于算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。但落到主流的AI應(yīng)用,整體的國產(chǎn)化率依然相對較低。
AI在應(yīng)用層不只需要算力、模型和訓(xùn)練,更重要的特性在于效率、性價比以及整個技術(shù)棧的可用度。此前國產(chǎn)算力在AIGC場景主要針對語言能力進行適配訓(xùn)練,多模態(tài)能力一直相對欠缺。此前寒武紀(jì)「Day0」適配的大模型,只有主攻語言方向的DeepSeek。此次與商湯Seko也官宣「Day0」適配,為國產(chǎn)AI視覺內(nèi)容的開發(fā)提供了新的引擎。
Seko的視頻生成能力基于商湯的實時視頻生成推理框架LightX2V,后者從設(shè)計之初就考慮了強兼容的國產(chǎn)化適配插件模式,引入低比特量化、壓縮通信、稀疏注意力等硬件友好創(chuàng)新機制,在推理性能、效率和性價比上實現(xiàn)了顯著提升,尤其是推理能力,相比之前提升3倍以上,成為國產(chǎn)算力在應(yīng)用層釋放的優(yōu)秀出口案例。
在這個向「應(yīng)用能力」的轉(zhuǎn)化過程中,商湯針對國產(chǎn)算力的特性,著重優(yōu)化了模型的核心能力、算力利用率、效率、并行處理能力和資源管理機制。
比如通過長序列處理、低比特計算的實踐,將模型參數(shù)映射為更低的離散值,減少模型的參數(shù)規(guī)模,控制內(nèi)存消耗和推理延遲,以適應(yīng)國產(chǎn)芯片;通過分層調(diào)度和異構(gòu)資源協(xié)同,優(yōu)化跨硬件的調(diào)度策略,提升復(fù)雜任務(wù)在大規(guī)模集群中的運行效率和穩(wěn)定性。
除了云端應(yīng)用,商湯也在積極探索端側(cè)模型的國產(chǎn)化實踐。基于日日新V6.5大模型的AI辦公助手「小浣熊」,也對國產(chǎn)芯片一體機、PC進行了積極適配。今年世界人工智能大會上發(fā)布的全國產(chǎn)智能辦公一體機,就搭載了「小浣熊」,基于全國產(chǎn)的硬件、系統(tǒng),實現(xiàn)了全鏈路自主可控的端側(cè)AI應(yīng)用方案。
國產(chǎn)AI的未來是生態(tài)協(xié)同
國產(chǎn)AI的起點是「替代」,是芯片斷供背景下AI行業(yè)的「備胎」方案。但過去幾年,隨著AI芯片、模型到應(yīng)用體系的逐步建立,國產(chǎn)AI正在超越「備胎」的定位,發(fā)展出自己的一套完整技術(shù)生態(tài)。
這個系統(tǒng)化、生態(tài)化的進程還處于初期階段,需要更強的算力硬件、模型庫以及開源社區(qū)和第三方支持。但種子已經(jīng)種下,且正在成為一股無法阻擋的趨勢。
今年7月,商湯聯(lián)合華為昇騰、寒武紀(jì)、沐曦、摩爾線程、壁仞科技等十余家國產(chǎn)生態(tài)伙伴,共同發(fā)布了「商湯大裝置算力Mall」,成為最早支持全棧國產(chǎn)的AIDC大裝置試驗場之一。在國產(chǎn)AI生態(tài)化構(gòu)建的道路上,邁出關(guān)鍵一步。
商湯希望大裝置算力Mall成為一個「面向未來的算力超級市場」,提供從硬件到平臺服務(wù)的全生態(tài)靈活產(chǎn)品矩陣,這些產(chǎn)品在底層技術(shù)上經(jīng)過深度整合、適配和標(biāo)準(zhǔn)化約束,讓用戶可以自由組合和調(diào)配多樣化的算力資源、工具和模型服務(wù)。
在這套邏輯下,建立一套全國產(chǎn)AI技術(shù)棧的成本和門檻都大大降低,構(gòu)建方案時可以做到「即插即用」。尤其是在一些注重性價比的應(yīng)用場景,國產(chǎn)算力、模型已經(jīng)具備與全球前沿模型競爭的實力,并展現(xiàn)出優(yōu)勢。
在生態(tài)化的未來,「國產(chǎn)可控」將不再是一項特殊任務(wù),而是能成為一種默認選擇。
對國產(chǎn)AI來說,「替代」是最初的起點和目的。隨著算力基礎(chǔ)設(shè)施的完善、應(yīng)用場景不斷創(chuàng)新,和行業(yè)生態(tài)的發(fā)展,這顆種子正在展開一幅更廣闊的未來圖景。
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