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从GPU到Token:AI基础设施竞争逻辑重构

   时间:2026-04-22 15:33   来源:光明网   阅读量:19922   

近日,全球权威市场研究机构Omdia发布《2026全球AI工厂市场格局》报告。商汤大装置被重点推荐与引用,成为全球原生AI云厂商中的典型代表。

Omdia高度评价商汤大装置,认为其开创了AI工厂“智能精炼”范式,并在多个维度领跑全球原生AI云市场。

01商汤大装置AI数字工厂架构:领先行业三年的实践路径

Omdia认为,随着人工智能技术加速渗透、AI Agent全面爆发,AI基础设施正经历一场结构性变革,其规模可比肩一个世纪前的电气化工业革命。而AI 工厂正在成为这一阶段的关键基础设施形态。

今年3月,黄仁勋同样发文谈及AI工厂。他指出,在全球各地正看到芯片工厂、电脑组装厂及AI工厂,以前所未有的规模兴建,“这正成为人类史上规模最大的基础设施建设工程。”

当行业开始密集讨论AI工厂,商汤早在2022年便在内部战略中提出“AI 数字工厂”构想,并率先对这一趋势进行前瞻布局。彼时,商汤已清晰意识到,传统AI基础设施在成本与效率层面存在系统性瓶颈,难以支撑AI从实验室走向大规模产业化应用。必须构建一种全新的基础设施形态——专门为AI模型的“生产”而设计。

经过近三年的实践探索,步入2026年,商汤大装置AI数字工厂全栈架构日趋成熟,总共分为四层:

第一层:基础设施,即AIDC,包括人工智能数据中心、异构GPU、CPU、存储、网络等物理资源;

第二层:基础设施即服务,提供大模型训练的云资源、弹性算力池、训练引擎、高可用等能力,通过标准化的云服务,实现大模型稳定、高效的训练;

第三层:模型即服务,通过标准化、可编排的云服务,提供模型部署、模型推理、Agent 开发能力;

第四层:应用,大模型进入应用落地阶段,AI开始融入各行各业,实现人工智能+。

02多项指标领跑全球,开创“智能精炼”范式

Omdia报告释放出一个明确信号:AI工厂不仅仅是传统数据中心的升级,它代表着一种全新的工业组织形态,其核心目标是实现智能的规模化生产与交付。

这也意味着,AI基础设施的竞争重心,正从“谁拥有更多GPU”,转向“谁能够更高效地生产智能”。在更智能、更高效、单位成本更优的生产token上,商汤大装置走出了一条差异化的道路。

对此,Omdia给出了一个极为精准的定义——“pioneering intelligence refiner”,即商汤大装置不仅只局限于提供算力资源,而是将通用AI能力转化为企业级生产力。

“智能精炼范式”的背后,其实是商汤大装置深刻感知到AI基础设施发生的结构性变革,并给出了可运行、可交付、可验证的实践路径。

一直以来,商汤大装置都在致力于降低AI应用与开发门槛。?通过算法、数据和算力的协同优化,商汤大装置已构建起“算力-平台-方案-服务”的端到端系统化能力,并将这些技术能力沉淀为如“水电煤”般的基础设施,帮助企业能以更高的投入产出比拥抱AI变革。

不仅在范式层面实现创新,Omdia认为,商汤大装置在以下多项核心能力维度上同样领跑全球原生AI云市场:

垂直行业落地能力:依托深厚的场景化方案能力和高响应专家服务体系,截至目前,商汤大装置累计服务众多大模型公司及各行业客户,覆盖AIGC、具身智能、AI4S、产业智能化等多个领域。?

算电协同能力:商汤临港AIDC算电协同平台整合能源大模型、宁德时代储能系统等,实现算力与能源的精准匹配,能源需求预测准确率已达到88%以上,决策准确率已达到93%以上,整体PUE降低至1.265,年化电费成本节约7%、碳减排4000吨的运营成效,带来显著的经济与社会效益。

多元异构芯片混训与调度:商汤大装置适配20+国产AI芯片,并率先实现万卡国产GPU集群大规模异构混训,算力利用率高达80%,效率达同构训练的95%,成功突破单一GPU限制,推动国产算力规模化商用。?

03全球经验输出

Omdia认为,真正塑造2030年AI工业市场格局的参与者,并非当下芯片采购量最大的企业,而是那些最早洞悉四层AI工厂架构、成功锁定生态位优势,并充分尊重物理世界限制条件的先行者。

在这一判断框架下,商汤大装置的先发优势愈发凸显。早在2022年,商汤便率先提出“AI 数字工厂”构想,不仅对行业趋势形成前瞻洞察,也在多年的实践中为全球AI工厂的演进提供了可参考的实践范式。

与此同时,商汤大装置正将这一能力体系转化为全球化竞争力。在沙特落地的中国首个出海国产算力集群项目中,其通过输出高度适配的软硬件协同能力,在异构环境下实现高效部署与稳定运行,验证了其卓越的工程交付能力与“轻资产出海”模式的商业潜力。

未来,商汤大装置还将持续深化AI工厂体系建设,围绕算电协同、异构算力调度与垂直行业落地等关键能力,不断提升智能生产效率与成本优势,推动AI基础设施向规模化、产业化方向演进。(柯岩)

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