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國產AI的風口來了。

12月5日，「國產GPU第一股」摩爾線程上市，五天內暴漲700%，刷新了市場對國產算力的認識，17日，沐曦股份上市，最高漲幅744.64%。熱潮背后，市場對「國產AI」概念既缺乏足夠了解，又懷有灼灼期待。

僅僅幾年前，國產算力還只是斷供背景下，不得已要做的一個「備胎」選項。但現在，隨著越來越多的力量匯入這股潮流，它正在成為AI領域最不可忽視的趨勢之一。國產從最初的「替代方案」，成長為一套從硬件、模型到應用的完整體系，種下了未來生態化的種子。

12月15日，商湯發布了行業首個多劇集生成智能體Seko 2.0，并于發布當天寒武紀即完成了與商湯“日日新”的適配，成為寒武紀官宣「Day 0」適配的又一大模型體系，此前是DeepSeek。

國產AI的技術生態構建，已經從最初的模型兼容適配，發展到了效用提升、應用建構、生態協同的新階段，實現了從「可用」到「好用」、「易用」的蛻變。

AI國產化的基石：模型適配

AI行業嘗試用國產算力作為替代方案的初期，懸在頭頂的最大問題在于算力和模型適配。

在這個「從無到有」的階段，國產芯片的核心目標是要完成模型的計算任務，實現「可用」，多數產品在能效和易用性方面相對欠缺，商業化程度較低。

模型適配是一個長期工作，也是AI國產化的最重要基石。這在商湯科技全面擁抱國產化硬件的過程中得到了非常具體的體現——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、沐曦、華為昇騰、摩爾線程、壁仞等多家國產芯片，完成了和商湯大裝置SenseCore的全面適配，并實現支持商湯“日日新”多模態大模型體系。

這意味著國產算力已經在規模化的商用環境下得到驗證。17日在科創板上市的沐曦，與商湯通過技術深度適配，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」國產化布局中重要的合作伙伴之一。雙方還聯合開發了一體機、平臺適配、模型適配等多款產品解決方案，形成了底層技術開放共建共享的模式，共同開展技術深度適配、產品解決方案聯合開發以及軟硬件協同開發等工作，滿足不同行業客戶的多樣化需求。

此外，摩爾線程MTT S系列GPU完成與商湯SenseCore的適配，就是國產GPU首次完成千億參數級的大模型訓練與推理任務，接受工業級標準的檢驗。摩爾線程上市中，商湯官方在回復投資者問題表示：「公司與摩爾線程多年來保持業務合作關系，公司算法已完成對其相關產品的適配，雙方的協同將有助于提升公司產品的市場適配性。」，雙方形成了「需求——供給——優化」的良性閉環合作機制。

這些適配工作的進度也隨著經驗的累積，變得更快、更好。12月15日，商湯發布多劇集生成智能體Seko 2.0的當天，寒武紀就已完成了對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。針對國產算力資源整合度低的問題，行業也在積極探索更靈活的調度方案。

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，通過異構混合調度方案，優化算力調度、跨域訓練的問題。實現了多種國產芯片之間的協同通信與統一調度，并自動進行并行策略優化和負載均衡，顯著提升了異構調度和彈性算力能力。

這一切，奠定了國產AI的基石，成為實現國產算力、模型可用的第一步。

國產AI的下一步棋是「應用」

此次商湯發布多劇集生成智能體Seko 2.0，并完成與國產芯片寒武紀的適配，也目指國產AI的下一步——應用。

應用是當下國產AI的最大發展瓶頸。因為算力和模型構建后，并沒有充分轉化為「產品性能」的提升，與應用需求不夠貼合，難以轉化為商業邏輯下的競爭力。

根據中國通信工業協會發布的《全球重點區域算力競爭態勢分析報告》，2025年，國內頭部科技企業的AI算力投入預計將達4500億元，其中30%用于國產芯片驗證與適配，70%用于算力基礎設施建設。但落到主流的AI應用，整體的國產化率依然相對較低。

AI在應用層不只需要算力、模型和訓練，更重要的特性在于效率、性價比以及整個技術棧的可用度。此前國產算力在AIGC場景主要針對語言能力進行適配訓練，多模態能力一直相對欠缺。此前寒武紀「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AI視覺內容的開發提供了新的引擎。

Seko的視頻生成能力基于商湯的實時視頻生成推理框架LightX2V，后者從設計之初就考慮了強兼容的國產化適配插件模式，引入低比特量化、壓縮通信、稀疏注意力等硬件友好創新機制，在推理性能、效率和性價比上實現了顯著提升，尤其是推理能力，相比之前提升3倍以上，成為國產算力在應用層釋放的優秀出口案例。

在這個向「應用能力」的轉化過程中，商湯針對國產算力的特性，著重優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，將模型參數映射為更低的離散值，減少模型的參數規模，控制內存消耗和推理延遲，以適應國產芯片；通過分層調度和異構資源協同，優化跨硬件的調度策略，提升復雜任務在大規模集群中的運行效率和穩定性。

除了云端應用，商湯也在積極探索端側模型的國產化實踐。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布的全國產智能辦公一體機，就搭載了「小浣熊」，基于全國產的硬件、系統，實現了全鏈路自主可控的端側AI應用方案。

國產AI的未來是生態協同

國產AI的起點是「替代」，是芯片斷供背景下AI行業的「備胎」方案。但過去幾年，隨著AI芯片、模型到應用體系的逐步建立，國產AI正在超越「備胎」的定位，發展出自己的一套完整技術生態。

這個系統化、生態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和第三方支持。但種子已經種下，且正在成為一股無法阻擋的趨勢。

今年7月，商湯聯合華為昇騰、寒武紀、沐曦、摩爾線程、壁仞科技等十余家國產生態伙伴，共同發布了「商湯大裝置算力Mall」，成為最早支持全棧國產的AIDC大裝置試驗場之一。在國產AI生態化構建的道路上，邁出關鍵一步。

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的全生態靈活產品矩陣，這些產品在底層技術上經過深度整合、適配和標準化約束，讓用戶可以自由組合和調配多樣化的算力資源、工具和模型服務。

在這套邏輯下，建立一套全國產AI技術棧的成本和門檻都大大降低，構建方案時可以做到「即插即用」。尤其是在一些注重性價比的應用場景，國產算力、模型已經具備與全球前沿模型競爭的實力，并展現出優勢。

在生態化的未來，「國產可控」將不再是一項特殊任務，而是能成為一種默認選擇。

對國產AI來說，「替代」是最初的起點和目的。隨著算力基礎設施的完善、應用場景不斷創新，和行業生態的發展，這顆種子正在展開一幅更廣闊的未來圖景。

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