夜雨聆风
2026年，AI行业正在经历一场由数据量爆炸引发的计算力革命。智能助手（Agent）的广泛使用和各种多类型应用的爆发，推动了对计算力的需求从“主要靠训练”转向“训练和推理两手抓”。全球计算力市场进入了一个短期看起来够用、但长期肯定不够用的失衡状态。当“囤积显卡”不再是核心优势后，计算效率、成本和能否成功商业化赚钱，就成了AI基础设施领域下半场竞争的关键。商汤科技通过“大装置-模型-应用”三者结合的战略，率先探索出了一条优先考虑效率、并且能真正实现自我造血（赚钱）的新路子，为行业提供了一个可以借鉴的中国式解决方案。
一、数据量井喷：算力危机从“够不够用”变成“用不用得起”
AI应用从简单的“聊天”发展到实际“做事”，彻底改变了计算力的消耗方式。作为大模型处理信息的最小单位，Token的使用量爆炸式增长：到2026年3月，中国每天处理的Token量超过140万亿个，两年增长了上千倍；一个智能助手任务消耗的Token是传统对话模式的4倍，多个智能助手协同的系统更是高达15倍。有预测显示，到2030年全球活跃的AI智能助手将达到22.16亿个，每年消耗的Token量将从2025年的一个极小数字激增到15.2万Peta Tokens，对计算力的需求也跟着成几何级数增长。
需求端猛增，供给端却面临硬性限制。2025年中国用于AI的算力增长了119%，短期看供给充足，但长期缺口正在加速显现。2026年是计算力需求转型的关键一年，推理任务所占的比重快速上升，预计到2027年推理负载将占到70%，那种能应对高并发、低延迟需求的推理算力成了稀缺资源。全球供应链紧张、核心芯片受限，再加上电力成本不断上涨，直接引发了算力涨价潮：亚马逊AWS、谷歌云率先调价，国内阿里云、腾讯云等主流GPU算力服务价格也上涨了15%-34%，算力从“战略资源”彻底变成了“财务成本”。
行业的焦虑也因此升级：从“抢芯片”变成了“算成本”。大量AI初创公司陷入了“算力拿不到、用不起、用不好”的三重困境——GPU供给向大客户倾斜，初创公司加钱都难求；芯片利用率低导致资源浪费，固定的算力配置难以应对推理任务时高时低的波动；持续上涨的推理成本，更成了吞噬利润的“财务黑洞”。这标志着AI产业正式告别了“用低价换规模”的粗放时代，进入了靠价值定输赢、靠效率定生死的精细化运营新阶段。
二、竞争逻辑变了：从“堆硬件”到“追求极致计算效率”
过去，算力竞争的核心是比谁芯片多、集群规模大；现在，赛道已经转向如何让每颗芯片、每度电、每个Token的价值最大化。计算效率低下成了行业的普遍痛点，有些智算中心的GPU利用率连50%都不到，加剧了资源浪费和结构失衡。未来AI基础设施的核心竞争力，将集中在三个方面：
1. 整合不同种类算力的能力：不依赖单一芯片，能统一调度和高效使用不同品牌、不同架构的芯片；
2. 计算与电力协同的水平：打通算力和能源系统，实现“算力跟着电力走、电力配合算力用”，降低单位算力的能耗成本；
3. 全链条的效率优化：从底层的算力调度、中层的模型训练推理到上层的应用落地，形成闭环的效率体系。
这一转变背后，是AI产业从技术驱动到商业驱动的本质升级。大模型技术越来越同质化，模型能力不再是决定性的差异，真正的比拼在于能否用低成本、高稳定的方式支撑海量数据的持续处理。有研究指出，大模型已进入“2.0时代”，核心是强化学习的广泛应用和推理侧算力占主导，算力的性价比、功效比成了企业构建护城河的关键。
三、商汤大装置：用效率重新定义算力基础设施
在行业普遍为算力焦虑的时候，商汤科技跳出了“囤卡竞赛”，用全套AI基础设施加上深度商业化的组合拳，验证了效率优先这条路是可行的。2025年商汤全年总收入增长33%超过50亿元，下半年更是实现了上市后首次EBITDA和经营性现金流双双转正，自我造血能力落地，这正是“三位一体”战略成功兑现的表现。
1.技术底座：异构混训+算电协同，解决算力供给瓶颈
商汤大装置的核心竞争力，在于软硬件深度协同、算力和电力一体化的底层架构。面对国产芯片生态碎片化的难题，商汤联合华为昇腾、海光、寒武纪等十几家厂商打造了“算力超市”，率先完成了昇腾384超节点的全面适配，实现了用上万张国产GPU卡进行异构混合训练，算力利用率达到80%、效率达到同构训练的95%，彻底打破了单一GPU供给的限制。
更具前瞻性的是算力和电力的协同布局。商汤与宁德时代合作，打造了全球首个打通“算力管理-数据中心运营-储能系统”的AI智能系统，通过能源大模型精准预测电力负载，动态生成最优调度策略；临港的AIDC算电协同平台实现了算力与能源的精准匹配，为大规模智算中心低碳运营提供了样板，将数据中心从“耗电大户”变成了“能源调节器”。
2.模型赋能：原生适配+极致优化，提升单位算力产出
作为“最懂大模型”的算力基础设施，商汤大装置实现了算力与模型的深度结合。依托步数蒸馏、极致量化等技术，LightX2V世界模型推理系统在国产硬件上实现了对海外顶尖芯片的性能超越，开源模型HuggingFace下载量破千万、稳居全球前十；国产世界模型“开悟2.0”完成了在国产算力集群上的全流程训练，成为首个在国产芯片生态上实时生成动态场景的世界模型——SenseCore商汤大装置。
大装置全年支撑了近百万项模型研发任务，在权威机构“性能优化”和“大模型训推”这两个核心维度上获得了满分评级，稳居中国全栈AI云服务市场前四、原生AI云厂商首位，构建起了“算力-模型”双向赋能的技术壁垒。
3.商业闭环：弹性服务+生态赋能，解决行业落地痛点
针对AI企业面临的算力难题，商汤推出了弹性算力+4S全周期赋能方案：通过秒级的弹性扩缩容，实现算力成本与业务规模的精准匹配，低谷时缩减、高峰时扩容；整合十多年的AI经验，从联合解决方案、专家服务到战略协同，帮助企业一次性解决“用得起、拿得到、用得好”的问题。
在商业化层面，商汤大装置已经成为科研机构、互联网巨头、大模型独角兽的核心伙伴，帮助五粮液、中铁设计院等企业部署了行业大模型；AI原生应用深入泛办公、金融、智能营销等领域，与值得买科技合作实现了电商运营效率数倍提升；X创新业务覆盖了智能驾驶、家用AI机器人等场景，2025年收入超过3亿元，形成了“基础设施-模型-应用”的全链条商业闭环。
四、下半场趋势：普惠算力+生态协同，定义产业新标准
2026年，AI基础设施的竞争格局已经很清晰：谁能掌控效率，谁就掌控未来。OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever和黄仁勋都明确表示，AI竞赛不再是比拼原始算力，而是效率和商业化。未来行业将呈现三大趋势：
1.算力公共化：算力像电网一样成为普惠的基础设施，集中式的公共算力和分布式的私域算力并存，模型即服务（MaaS）平台成为连接训练与推理的核心载体；
2.国产算力主导：芯片限制加速了国产替代进程，预计到2030年国产AI芯片市场占有率有望达到60%-70%，异构混合训练成为主流架构；
3.算电一体化：算力和电力协同上升为国家战略，源网荷储一体化、绿电直供成为智算中心的标配，单位算力的能耗持续下降。
商汤的实践证明，AI基础设施的终极价值，不是“拥有多少算力”，而是“让每一份算力产生最大价值”。即将推出的第二代NEO架构全新基础模型，将验证原生多模态架构下理解与生成统一的新“尺度定律”，实现效能与性价比的倍数级提升，持续巩固效率壁垒。
五、最后
算力紧缺的窗口期，正是AI基础设施行业洗牌的机遇期。当Token成为衡量价值的新标尺，当效率成为核心竞争力，行业将彻底告别“烧钱换增长”的模式，转向精细化运营、商业化兑现的健康轨道。以商汤为代表的中国企业，凭借全栈技术创新和深度的产业协同，正在重新定义AI基础设施下半场的规则——效率为王，商业为本，生态制胜。未来，只有构建起“计算效率-成本控制-商业化”闭环的玩家，才能在数据量爆炸的时代站稳脚跟，引领全球AI产业迈向高质量发展的新阶段。
