过去一年，国产化已成为人工智能领域的“必答题”。然而，真正的挑战并不在于谁喊得早，而在于能否解决一个更具现实意义的问题：在模型规模持续膨胀、应用深入真实业务场景的背景下，国产算力如何才能实现长期、稳定的运行保障。

　　在当前全球算力供应链不确定性加剧的背景下，这一挑战已远超技术路线之争，直接触及人工智能产业能否持续稳健扩张的根本所在。

　　商汤科技给出的答案，显得尤为克制和务实。在过去一年中，华为昇腾、寒武纪、沐曦等多家国产芯片，被同时纳入商汤的AI体系。这并非简单的“点亮”兼容，而是深度集成至同一套AI基础设施、同一套模型架构，以及同一条应用交付链路之中。这背后，清晰地展现了商汤围绕“大装置—大模型—应用”所构建的三位一体战略。

　　在这一战略下，国产化不再是被动应对外部环境的权宜之计，而是被拆解为一项长期任务：算力层面，要构建多元、稳定的国产算力供给；模型层面，要让多模态大模型真正跑在不同国产芯片之上；应用层面，则必须把算力能力转化为客户可用、可交付的产品。

　　当华为昇腾、寒武纪、沐曦被同时接入，商汤真正关心的，或许并不是某一款芯片的上限，而是如何让国产算力在真实业务中跑得久、跑得稳。

　　助力国产算力从“可用”到“好用”

　　在大模型训练与推理场景中，算力瓶颈早已不只取决于单卡性能。异构芯片之间的调度复杂度、跨域训练的稳定性，正在成为影响整体算力效率的关键变量。

　　基于这一判断，商汤突破口放在基础设施层。作为商汤的 AI 云原生平台，商汤大装置试图解决的，正是异构算力规模化使用中的系统性问题。通过提供统一调度、弹性扩展和高可靠性的 AI 基础设施服务，商汤大装置希望以更高的性价比，推动大模型能力在真实业务中的落地。

　　目前，寒武纪、壁仞、沐曦、华为昇腾、摩尔线程等多家国产芯片，已完成与商汤大装置的深度适配，并支撑商汤“日日新”多模态大模型体系的训练与推理。这意味着，国产 GPU 首次在千亿参数级任务中，接受系统级、工业级的持续运行检验。

　　但真正的难点，并不在“接入”本身。不同芯片在架构设计、软件栈上的差异，使统一训练与调度的复杂度显著上升。

　　为此，上海AI实验室率先探索并研发了DeepLink超大规模跨域混训技术方案，通过训练加速、异构通信、并行策略等核心技术，打破芯片架构差异带来的协同壁垒，重构计算资源调度体系。

　　而商汤大装置发布基于DeepLink的异构混合调度方案，将DeepLink深度融入商汤大装置核心能力体系。通过这一方案，多种国产芯片之间可实现协同通信与统一调度，并自动进行并行策略优化和负载均衡，真正做到“不同芯片，同一平台”的协同工作，释放异构集群的计算潜力。

　　在集群层面，商汤大装置与华为昇腾384超节点率先完成全面适配。超节点（SuperPod）是一种通过高速互联技术，将多个GPU/NPU整合为统一计算单元的新型架构，解决AI大模型训练中的算力协同与通信效率问题。围绕昇腾384超节点，商汤在调度优化、跨 POD 训练稳定性和多层级故障恢复方面进行了针对性设计，使多租户、大规模、弹性AI云服务成为可能。

　　在推理环节，商汤还与记忆张量合作，在国产 GPGPU 上跑通了业内首个以“记忆—计算—调度”一体化为核心的 PD 分离商用推理集群。在真实 C 端负载下，该方案实现单卡并发效率提升20%、吞吐提升75%，综合推理性价比达到英伟达A100的150%，为高性能模型的大规模落地打开了新的降本增效空间。

　　此外，商汤联合华为、库帕思、海光、寒武纪、曦望 Sunrise、壁仞科技、麒麟软件、摩尔线程等十余家国产厂商，共同发布“商汤大装置算力 Mall”。这一平台试图构建一个“算力超级市场”，让开发者和企业像选购商品一样，自由组合算力资源、平台工具和行业模型服务。

　　在商汤科技看来，“商汤大装置算力 Mall”的价值不仅在于降低 AI 应用门槛，更在于为用户提供灵活、自主的国产算力选择路径，从系统层面削弱对单一海外技术体系的依赖，推动中国 AI 产业向更加自主、可控的方向演进。

　　低成本的视频生成国产化生态

　　在多模态应用中，视频生成对算力的要求几乎是一个极端场景。相比文本和图像，视频不仅引入了“时间”这一维度，使数据规模呈几何级增长，还对连续性、物理一致性提出更高要求，模型必须在极短时间内完成大量推理计算。这也使得视频生成成为当前所有 AI 模态中，算力消耗最高的领域。

　　今年，商汤开源了支持实时视频生成的推理框架 LightX2V，试图解决的正是这一问题。LightX2V 的设计目标非常明确：把视频生成从“实验室效果”拉进可规模化部署的工程体系。

　　在具体实现上，LightX2V 通过步数蒸馏、低比特量化、稀疏注意力、特征缓存和张量卸载等一系列工程化手段，将显存需求压缩至 8GB 以下，使入门级消费级显卡也具备运行条件；在速度上，框架支持最高 1:1的实时生成能力，即 5 秒视频可在 5 秒内完成生成。

　　在国产化适配上，LightX2V 设计了强兼容的国产化适配插件模式，可快速完成各类国产硬件的适配，目前已支持寒武纪、沐曦、海光、昇腾等多款芯片。与此同时，为更充分释放国产算力特性，商汤在模型侧同步调整，Seko 系列模型在设计阶段就引入低比特量化、压缩通信和稀疏注意力等硬件友好机制，使整体推理性能提升超过 3 倍。

　　据悉，适配完成后，商汤与寒武纪还将在算力利用率与成本效率、大规模并行处理能力等多个方向进一步展开深度优化，进一步降低多模态AI的使用门槛并提升整体体验。

　　由于在加速视频创作上优势明显，可实现极致性价比，截至目前，LightX2V 的累计下载量已超过 350 万次。这一数字不只是开源项目的热度指标，更反映出一个趋势：在视频生成这一场景中，国产算力开始拥有低成本的国产化生态。

　　国产化进入产品与交付阶段

　　相较于基础设施和模型层面的技术验证，产品与项目交付更能检验国产化的“含金量”。是否被持续使用、是否进入业务核心流程，往往比单次跑通技术指标更具说服力。国产化能否成立，最终要看它能否在真实场景中替代、并长期运转。

　　在应用层，商汤将这一判断率先落在生成式内容生产上。12月15日，商汤科技基于其在生成式 AI 与多模态交互领域的积累，发布 Seko 2.0——行业首个面向多剧集生成的智能体。在长视频生成场景中，角色一致性、画面风格稳定性始终是制约规模化生产的核心难题，而Seko 2.0在多剧集视频生成的一致性方面展现出显著优势，其背后依托的是商汤自研的日日新Seko系列模型，包括SekoIDX、SekoTalk等图像与视频生成多模态模型所构建的技术底座。

　　更重要的是，这套能力已完成在国产算力上的适配。商汤日日新 Seko 系列模型已支持寒武纪等国产 AI 芯片，在 AIGC 核心场景中实现了从语言模型到多模态生成的关键跨越。这不仅是技术协同的深化，更是国产AI生态的重要完善，为视觉内容的创新开发提供了更坚实、自主的底层支撑。

　　在终端侧，商汤旗下 AI 智能助手“小浣熊”已完成多种国产芯片的适配，并针对个人 PC 使用场景进行专项优化。在端侧运行条件下，其模型精度与云端保持一致。同时，小浣熊也已适配多种国产芯片一体机方案，形成软硬件协同的全国产化部署路径，为对数据安全和自主可控要求较高的用户提供现实选择。

　　此外，在计算机视觉、金融、医疗以及“大装置”等私有化业务中，商汤也已完成国产芯片的适配与交付。在外部环境不确定性加大的背景下，企业选择国产算力并非单一动因，合规要求、供应链稳定性以及长期成本结构共同构成决策逻辑。而能否在产品与交付阶段顺利落地，正是国产算力跨越这一门槛的关键。

　　从大装置、大模型到应用层，商汤与多家国产 AI 芯片企业展开深度合作，在实际项目中磨合能力边界，形成“技术互补、资源共享、场景互哺”的协同模式。这种以交付为牵引的合作路径，不仅推动了国产算力的可用性提升，也在一定程度上缓解了市场对供应链不确定性的担忧。