2026 是 " 国产 AI 基础设施规模化商用元年 "

作者 | 简 安

编辑 | 卢旭成

WAIC 2026，人潮涌动的展馆里，能自主完成复杂任务的智能体、能在真实场景里干活的具身机器人随处可见，各家大模型厂商也在不断刷新参数规模和能力上线……智能体遍地开花、具身智能走进物理世界、大模型持续向更高标准冲刺，三者叠加在一起，共同指向一个底层命题：算力够不够用？

需求端正在井喷，根据 " 十五五 " 规划，AI 相关产业规模要在 2030 年突破 10 万亿元。这个量级的产业目标，背后必然对应着指数级增长的算力消耗。但供给端的现实是，高端芯片供给受限，供需缺口正在快速拉大。中国信通院最新数据显示，2026 年一季度国内 AI 算力需求同比暴涨 417%，而同期智能算力供给增速只有 128% ——需求是供给的 3 倍还多，全行业高端算力缺口长期维持在 28%-58% 的高位区间。

一边是 10 万亿的产业蓝图，一边是高端芯片被卡脖子的现实。这组矛盾之下，AI 基础设施的重要性被推到前所未有的高度。谁能把有限的算力资源用出更高的效率，谁能让国产算力真正好用、能用、能盈利，谁就在科技竞争的大背景下占据关键位置。

对于这个问题，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆已经思考了 8 年。从 2018 年开始，他一直在追问同一个问题：人工智能企业如何实现持续的规模化盈利？他对此有一个方向：基础设施本身有望在 AI 蓬勃发展、快速迭代的时代，率先打开盈利的窗口与机会；只有基础设施提升和完善了，才有更多机会推动整个人工智能产业链实现长期持续的共同繁荣。

商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆

期间，商汤转向 AI 基础设施赛道，开始大模型的探索布局以及人工智能计算中心 AIDC 的预研，成为中国最早一批投入 AI 基础设施的公司之一。2021 年，商汤新型 AI 基础设施——商汤大装置 SenseCore 正式推出。

8 年后的今天，他所思考的问题也逐步有了答案。本届 WAIC 上，商汤大装置重磅发布 " 技术 - 生态 - 商业 " 闭环布局，联合近 20 家国产化伙伴发起生态共建计划，同步亮出太空算力、一体化算力网、算电协同 Agent 等多项进展。这是商汤大装置从技术积累到规模化商用全面爆发的集中展示，也释放出一个明确信号：国产算力正在从 " 能用 " 的验证期，迈入 " 好用且盈利 " 的规模化商用阶段。2026 年也被其定义为 " 国产 AI 基础设施规模化商用元年 "。

这种判断并非偶然，产业逻辑的切换是背后的深层动因。过去几年，行业追逐的是 " 谁的 GPU 更多 "，但 Agentic 时代到来后，情况变了。智能体完成一项任务需要拆解需求、调用工具、多轮推理，Token 消耗是普通问答的十几倍。算力规模不再是胜负手，每 Token 的成本、效率和稳定性成了真正赛点。

商汤科技董事长兼 CEO 徐立也以 " 商鞅方升 " 统一度量衡作比，认为 AI 时代也需要标准化的 Token 供给体系。" 谁能以更低的成本、更高的效率、更稳定的供给，提供高质量的 Token 资源，谁就能推动 AI 时代的新繁荣。"

商汤科技董事长兼 CEO 徐立

两组数据勾勒出明显趋势。今年 3 月，国家数据局宣布，中国日均 Token 调用量已从 2024 年初的 1000 亿，飙升至 140 万亿，两年时间增长 1400 倍。摩根大通预测，到 2030 年中国日均 Token 消耗将达到 10000 万亿；IDC 预测，2025-2030 年全球年度 Token 消费年复合增长率将高达 3418%。

与此同时，IDC 预测，中国 MaaS 市场 2024-2030 年年复合增长率高达 1154.9%。Gartner 也判断，到 2030 年，80% 中国本土 AI 基础设施将采用国产芯片。而目前，这一比例仅为 20%，还有近 4 倍的渗透提升空间。这意味着，国产化的历史性窗口已经打开。

这一背景下，作为 " 最懂大模型的 AI 基础设施 "，商汤大装置围绕 " 算力 + 平台 + 服务 " 构建的全栈能力正在加速释放。截至今年 3 月，商汤大装置运营的算力总规模已经达到 4.04 万 P。全球权威机构 Omdia 将其定义为 " 智能精炼范式的开创者 "，认为它在多个维度领跑全球原生 AI 云市场。

杨帆有一个判断：" 未来五年，国产化替代绝不仅仅是 GPU 的替代，而是背后整个 AI 上游生态体系的重构。" 他认为，当前国产化赛道正处于百舸争流的开放发展阶段，市场上有大约 10 家一线 GPU 厂商，还有众多 OEM 厂商、一体机厂商、超节点厂商等，这个阶段会持续五年，五年后市场将进入新的稳态。商汤大装置要做的，就是在这个重构过程中，把技术、生态、商业三个环节真正打通。

技术破局

三大突破让国产算力从 " 能用 " 到 " 好用且盈利 "

过去几年，国产算力一直面临 " 叫好不叫座 " 的处境。根本原因在于，国产算力始终面临着性价比不足、适配困难、能效比偏低这三座大山，以至于难以进入商用核心场景。商汤大装置此次发布的全栈技术突破体系，就正好对准这三个核心卡点。

第一：性价比突破。

国产芯片与国际主流高端芯片之间，至少存在一代的性能差距。商汤大装置事业群 CTO 宣善明在论坛上坦言：" 如何把国产算力从‘能用’做到‘好用’，再到规模化商用，最终实现全行业、全场景的规模化商用，是我们当前最大的技术挑战。"

商汤大装置的解法是：异构混合推理。依托这套技术，商汤大装置实现主流国产芯片的 MFU（模型浮点运算利用率）提升 85% 到 152%，整体推理性价比达到 NVIDIA H 系列的 1.25 倍。相比国产同构推理方案，同样成本下的 Token 产出规模扩大 2.5 倍。这意味着，国产算力第一次具备了 " 可盈利的规模化 Token 生产 " 能力，不再是赔本赚吆喝。

这套技术原理并不复杂，核心是 PD 分离架构。商汤大装置将 Prefill 和 Decode 两个阶段分开处理：Decode 环节对显存和带宽要求最高，交给性能更强的高端资源；Prefill 环节对算力堆叠的吞吐量要求更高，交给数量更多的国产芯片。目前，商汤大装置已经在临港全国首个 5A 级智算中心——临港 AIDC 内部搭建了异构混推集群，打通了 200G、400G、800G 全速率网络。

技术优化也直接带动了商汤大装置 Token 工厂服务能力的爆发：当前日均 Token 服务量已经达到 2.42 万亿，预计第四季度将达到日均 10 万亿 Token 的规模——相比今年年初的 4000 亿实现 25 倍增长，增长速度惊人。过去算力圈那句 " 谁买国产芯片，谁认亏 " 的老话被这组数字直接怼了回去。

第二：适配性突破。

国产芯片长期以来的痛点之一就是 " 兼容难 "，不同厂商的芯片架构各异、软件栈不统一，模型迁移成本极高，这也是国产生态难以形成网络效应的核心障碍。基于此，商汤大装置打造了覆盖模型、框架、算子、工具链到硬件的全栈适配体系，大幅降低了国产算力的应用门槛。

两个具体场景可以说明效果。一个是文生视频场景，国产算力普遍存在显卡不足和卡间通信瓶颈两大问题，商汤大装置联合客户与生态伙伴共同攻关，通过双分支并行、DiT 序列并行的技术方案，实现多卡并行的准线性效率——多卡并行推理加速比达 93%。原本生成一段 5 秒的视频需要 54 秒，优化后只需 7.5 秒，达到客户商用预期。

另一个是 AI4S 方向。行业普遍面临算子与框架不匹配、兼容性差、性能偏低的问题，商汤大装置通过大量技术探索，完成了端到端的融合算子性能优化与提升。在 AI4S 长序列蛋白质预测场景中，通过融合算子优化，推理时间从 700 多秒缩短至 235 秒，性能提升 3.3 倍，已经可以替代海外算力支撑科研院所的日常科研工作。

商汤科技大装置事业群 CTO 宣善明

目前，商汤大装置已完成 20 余种国产 AI 芯片的深度适配，率先实现万卡国产 GPU 集群大规模异构混训，其中已有六七款芯片能够稳定商业化盈利。

第三，能效比突破。Token 经济时代，如何让每一度电持续创造更高价值的 Token，成为 AI 基础设施发展的关键课题。基于此，商汤大装置在 WAIC 2026 期间发布了 " 算电协同 Agent"，并率先提出 "TPW（每瓦 Token 产出）" 的概念，将智算中心的评价标准从传统的 PUE（电源使用效率）转向 TPW。

商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海解释："PUE 衡量的是 IDC 数据中心是否节能，而 TPW 关注的是 AIDC 智算中心能全链路的整体效率让每一度电持续产生更多高价值 Token，实现算力、能源与业务协同优化。商汤大装置算电协同 Agent 的核心作用，就是让这个 TPW 整体的效率链路实现闭环。"

商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海

算电协同 Agent 通过整合能源大模型、宁德时代储能系统等，实现 " 算力 - 电力 -Agent" 三位一体。它依托 " 八级数据穿透体系 " 和 " 五大智能决策链 "，能够实现算力调度、电价预测、储能优化、Token 产能优化等全流程智能决策。该产品也是业界首个通过中国信通院能力测试的算电协同平台。

目前，算电协同 Agent 已在商汤临港 AIDC 全面落地，实现单位电力成本 Token 产出提升 80%，平均电费单价较同地区 IDC 低 10%、算力负荷预测准确率达 96%，每万 P 算力全年预估可减少碳排放 24000 吨。

这套能力也已在实际场景中得到验证。商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海在论坛上分享了一组实操数据：在参与上海迎峰度夏电力需求响应的两小时内，商汤大装置算电协同 Agent 将午间高峰期 40 多兆瓦下调至十几兆瓦，释放了 75% 的容量，向市政电网让渡了削峰电量。

这三大技术突破，共同构筑了国产算力规模化商用的技术底座。但技术只是起点，真正的挑战在于，如何让这些技术能力形成产业合力？这正是商汤大装置生态布局的核心目标。

生态聚力

近 20 家伙伴集结，共建国产 AI 生态

7 月 18 日，商汤大装置联合近 20 家生态伙伴发布国产 AI 基础设施生态共建 " 银河计划 "。伙伴名单包括寒武纪、沐曦股份、华为昇腾、摩尔线程、曦智科技、硅基流动、趋境科技等，覆盖芯片、核心零部件到 AI 基础设施厂商的完整产业链条，是一次系统性的产业集结。

背后的思路很明确：国产算力的规模化商用，单靠任何一家企业都不可能独自撑起来，必须通过上下游联动、深度协同，才能打通从底层技术创新到产业规模商用的全链路。正如商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆说的：" 国产化并非单一的芯片替代，而是从芯片、零部件、基础设施到场景应用等整个中国创新能力的全链条协同。"

商汤大装置作为生态枢纽，通过 " 银河计划 " 把寒武纪、沐曦股份、华为昇腾等底层算力厂商，曦智科技等中间层核心零部件厂商，以及硅基流动、趋境科技等上层 AI 基础设施厂商组织起来，通过技术共研、生态共建、商业共赢的方式，把整条产业链上的每个环节真正打通。

根据规划，商汤大装置将依托 " 银河计划 "，与生态伙伴共同建设 1 个 Token 工厂、5 个万卡级国产智算集群，围绕 10 个核心技术方向开展联合创新，赋能 200 家 AI 初创组织，推动技术、产业、资本深度融合，共筑一个开放共享、繁荣创新的产业生态。目前，" 徐汇区西岸银河计划 " 已经率先启动，将依托徐汇区的产业生态资源优势，加速万卡级国产智算集群落地，将生态蓝图转化为区域发展的实际动能。

商汤大装置的生态边界也向更广阔的空间延伸。向上，商汤大装置突破地理限制，与国星宇航共建 " 商汤算力星座 "，星座规模预计达到千星万 P。双方将按照 " 单星验证—平台建设—星座成网 " 的路径，分阶段推进天地一体 AI 基础设施建设：预计 2026 年完成 " 商汤号 " 系列算力卫星首发组网，2030 年建成由千颗级算力卫星、总算力超万 P 组成的 " 商汤太空算力星座 "，形成覆盖全球的空间智能计算网络。

这套太空算力的合作，瞄准的是应急救灾、远洋船舶、野外作业等弱网络环境下的实时 AI 推理场景。杨帆表示，对于这些弱网络环境，太空算力能有效填补地面网络覆盖的盲区，是支撑中国 AI 能力向全球辐射的基础设施，有望大幅提高国产 AI 出海服务的覆盖率。

横向，商汤大装置与国信数算达成战略合作，瞄准 " 全国一体化算力网 " 建设。全国一体化算力网是支撑数字经济发展的关键基础设施，今年 4 月，算力网首次被纳入国家 " 六张网 " 战略性基础设施阵列，与水网、新型电网、新一代通信网等置于同等重要的位置。

与国信数算的战略合作，则是商汤大装置积极响应全国一体化算力网建设的重要实践，双方将依托商汤临港 AIDC，共同建设全国一体化算力网试验场长三角核心节点，加快推动全国一体化算力网从技术验证走向规模化落地。

一纵一横间，商汤大装置已经从单个智算中心向立体化算力网络演进。

除此之外，生态的纵深也在向应用端延伸。在科创领域，商汤大装置联合上海人工智能实验室、北京中关村学院、深圳河套学院、上海算法创新研究院、上海交通大学人工智能学院这 5 家国内顶尖科研机构，共同启动 " 科学发现平台战略合作 "，探索人工智能赋能基础研究和前沿科技创新的新范式。

根据规划，各方将依托商汤大装置 AI 基础设施能力，在联合实验室建设、重大科研项目协同攻关、科研算力底座、科学智能平台研发、复合型人才培养以及科研成果转化等方向开展深度合作，构建一套覆盖 " 算力基础—平台工具—模型能力—科研创新 " 的一体化科研服务体系，为生命科学、新材料、智能制造等重点领域提供高效、开放的 AI 科研支撑。

在 AI 科创领域，商汤大装置则联合创新平台发起 "AI 科创加速计划 "，为 AI 创业团队提供覆盖技术、资源、产业和资本的全周期赋能，加速创新成果走向产业化。

商业落地

从区域到全球，从算力到生产力

技术和生态的投入，最终都必须回到一个根本问题上：能不能转化为真实的商业回报？从整体布局看，商汤大装置的商业化路径呈现出清晰的 " 双轮驱动 " 特征：一边通过区域布局与出海，不断扩大算力基础设施的覆盖范围；一边通过端到端多模态解决方案，将算力转化为具体的产业生产力。

在区域布局上，商汤大装置走出了从点到面、从国内到海外的扩张路径。三个代表性项目各有定位，勾勒出清晰的扩张逻辑。

江苏盐城，是深耕本土的城市级样板。商汤（盐城）智算中心项目已落地盐南高新区，一期建设 3000P 算力规模，是全国首个 3000P 级训推一体化 Token 生产工厂，聚焦新能源、工业制造、低空经济等领域深化产业落地，为盐南高新区 " 数字之谷 " 战略提供关键支撑。

香港，定位大湾区枢纽。商汤大装置携手香港科技园，共建全港最大国产智算中心，目标是 2030 年前建成具备 4 万 P 算力规模，配备多元国产算力 GPU 集群，为企业的模型训练、推理和大规模应用部署提供高效稳定的算力支持。

沙特，是出海第一站。商汤大装置在沙特落地中国首个出海国产算力集群，标志着其开始向海外输出 AI 基础设施建设和运营的中国方案，是国产 AI 基础设施全球化发展的一次重要探索。

三个点位各有侧重，又互为补充，共同构成了商汤大装置国内纵深、海外突破的商业版图。

行业落地上，商汤大装置则依托全栈能力打造端到端多模态解决方案，覆盖未来城市、AIGC、具身智能、AI for Science 等多个领域，让算力从抽象的技术指标转化为具体的业务价值。

上海量子城市项目就是一个典型样本。商汤大装置与上海市规划资源局联合打造了全国首个规划资源领域基础大模型——云宇星空大模型（专业版），落地了 40 余个高价值场景、沉淀了 150 余个智能体成果，为超大城市精细化治理探索出可复制、可推广的智能新范式。

这个项目也为商汤大装置沉淀出了 "FDE（领域专家）工作范式 "：专家团队深入产业一线，与客户共建场景、共创模型、共担指标，核心是面向结果的价值交付。

商汤大装置事业群 CGO 杨松在论坛上分享了一组数据：根据麦肯锡报告，目前全球约 88% 的企业已在生产环节采用 AI 技术，但实际价值转化率仅 6%。造成这一现象的原因主要有三点：第一，企业更多是按照技术难易度做单点应用堆砌，没有全局规划；第二，效果难以量化衡量；第三，大量数据没有得到有效的组织、沉淀与清洗。

针对这三个问题，商汤大装置给出了三套解决方案：建设完善的 AI 基础设施、建立价值评估体系、构建数据飞轮体系。最终沉淀出一套可复制、可规模化的方法论—— "AI 123 交付法则 "：1 天明确业务价值、2 天完成 Demo 验证、30 天实现稳定版本上线。这套方法论已经在多个标杆场景落地验证，比如在先进制造领域已经服务 5 家上海大型国企，落地几十个高价值场景。

商汤大装置事业群 CGO 杨松

商汤大装置商业化成果也已获得权威数据验证：IDC 报告显示，商汤大装置 " 万象 " 大模型平台凭借 11.3% 市场份额，稳居中国大模型平台私有化市场第二位。

小结

商汤大装置的 " 技术 - 生态 - 商业 " 闭环布局，意义远不止于一家 AI 基础设施服务商的战略升级，它代表着国产 AI 基础设施正在从单点突破走向体系化成熟，从跟随国际路线走向构建自己的产业逻辑。就像杨帆所说的，" 未来 5 年将是属于 AI 的、宏大而波澜壮阔的时代，我们有大量事情可以共同推进。"

Omdia 报告中也有个值得深思的判断：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。从这个角度看，商汤大装置的闭环布局，本质上是在为下一个 5 年的 AI 基础设施竞争划定坐标系。