前不久，沙利文发布了《中国全栈 AI 云服务市场报告》，用一套新 " 坐标系 "，重新梳理云服务市场。

报告将 AI 时代的全栈云厂商，划分出两条不同的发展路径：以阿里云、火山引擎等为代表的的综合云计算厂商，从通用云计算出发，在规模化算力资源、稳定的企业服务能力、全栈产品矩阵基础上，战略全面 AI 化。而以商汤、CoreWeave 等为代表的 Neocloud，则从 AI Workload 出发，围绕大模型训练与推理需求构建底层架构与服务体系。

这种划分背后，折射出一个不可忽视的趋势：AI 时代的竞争逻辑变了，而云厂商的能力边界与价值衡量方式也正在被重新定义。

硬核数据背后，AI 云迎 " 变 " 局

中国 AI 云市场，正迎来前所未有的大爆发。沙利文报告显示，2026 年 H1，全栈 AI 云服务市场总规模达 581.3 亿元。增速也很惊人，在一个看起来如此成熟的业务中，同比增长达到 123.8%。

如此迅猛发展背后，离不 AI 产业的一次范式切换。报告将 AI 的演进划为四段——感知 AI、生成式 AI、Agentic AI、物理 AI.。今年年初，以 Openclaw 为代表的 Agent 快速破圈，各类能够自主理解、规划并执行任务的智能体密集涌现，人工智能加速从 " 生成式 AI" 向 "Agentic AI" 演进。

生成式 AI 强调 " 你问我答 "。而 Agentic AI 是 " 你给目标，自我拆解、规划、调用工具、执行、纠错、再执行 " ——模型不再输出一段文本，而是输出一条行动链。行动链，意味着多轮推理、长上下文、工具回调、并行子任务。

因而，相较于传统大语言模型的输出，在 Token 生成速度相同的情况下，Agentic AI 的算力要求高了 10 多倍。

更关键的是，算力需求结构本身也在反转：推理已占整体 AI 算力约 66%，取代训练成为增长主引擎，Token 甚至逐步取代 FLOPS、GPU 卡数，成为 AI 产业新的计量单位。

新的需求变化，也在重塑云的竞争逻辑。当算力的价值越来越以 Token 产出衡量，云厂商的竞争也从 " 提供多少算力 " 走向 " 以多高效率生产和交付 Token"。与之相应，服务模式从算力资源供给进一步向 Token 服务延伸，竞争边界也从芯片扩展至电力、数据中心、网络与软件系统，全栈协同与垂直整合逐渐成为 AI 基础设施竞争的新变量。

相比于综合云计算厂商在算力规模、企业服务稳定性、产品矩阵多元等方面的优势，Neocloud 厂商凭借更贴近 AI 工作负载的底层架构与服务能力，更灵活地响应大模型训练与推理需求，由此快速崛起。

这也解释了为什么 Neocloud 能在巨头的阴影下撕开一道口子：在规模与资源不占优势的情况下，顺应 AI 时代发展需求，或许是更切实的解法。

领跑中国 Neocloud 市场：商汤大装置做对了五件事

在 Neocloud 这个新品类中，商汤科技以 46% 的市场份额位居中国第一。

拆开商汤大装置的能力栈，可以看到 " 五根支柱 " 交相支撑。

支柱一：端到端能力，从 " 卖零件 " 到 " 交钥匙 "。

商汤以自研 " 大装置 SenseCore" 支持从模型层的精准调优，到推理层的效能提升，再到基础设施的适配打磨，形成了端到端的技术闭环。

商汤大装置对自己这一定位的官方表述是 "Neo AI Cloud for Chinese Ecosystem" ——向下连接电力、储能、AIDC 和异构硬件，向上连接模型与应用，通过统一资源纳管、智能调度和 Token 服务，将底层资源转化为可持续优化的 AI 服务。

支柱二：超大规模集群的稳定运营能力。

大规模不是堆卡，而是 " 让几万张卡像一个大脑一样工作且不出错 "。集群规模越大，故障率、通信开销、同步损耗越是呈非线性上升。

商汤大装置公开的能力包括：断点续训、自动容错、任务迁移和拓扑感知调度

等，以此确保超大规模 GPU 集群在节点波动或硬件异常时仍能平稳运行。

支柱三：国产算力与 PD 分离异构混合推理。

商汤大装置通过 PD 分离（Prefill/Decode 解耦）的异构混合推理技术，使国产芯片算力利用率（MFU）提升 85% – 152%。

公开披露的另外两个数字更具冲击力：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，同等成本下 Token 产出规模扩大 2.5 倍。

当所有人都在等一张 " 更好的卡 " 时，商汤选择让 " 现有的卡 " 跑出更好的效率。

支柱四：算电协同，把竞争维度从 " 硅 " 下探到 " 瓦特 "。

该报告有一个关键判断，电力即算力。当前，产业供给端的约束已从 GPU 芯片延伸至电力、数据中心与网络全链条，" 自有电力 " 正在成为全栈 AI 云厂商的核心竞争力。头部厂商通过并购锁定电力与机房资源，这一垂直整合模式预计将被行业广泛复制。

而商汤将 AI 基础设施的优化边界下探至能源层，推出 " 算电协同 "Agent。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%、平均电费单价低于同地区 IDC 10%、算力负荷预测准确率达到 96%，全年预估可实现碳减排 24000 吨 / 每万 P，推动 AIDC 从传统的能源管理迈向系统级算效优化，带来显著的经济与社会效益，成为绿色智算中心 " 样板间 "。

支柱五：高质量 Token 生产与服务能力。

Token 量是 AI 云时代最诚实的 " 产能表 "。云厂商的竞争也从 " 提供多少算力 " 走向 " 以多高效率生产和交付 Token"。而商汤大装置能将多元异构的硬件资源整合为稳定、高效、具有成本竞争力的 Token 生产能力。据悉，截至 2026 年 8 月，商汤大装置日均 Token 服务量约 4.5 万亿，预计 Q4 突破日均 10 万亿，2026 全年 Token 量级预计较年初增长约 25 倍。

从算力堆叠到效率优化，从单点技术到全栈生态，从资源出租到智能交付，中国 AI 云服务正经历一场深刻的全面转型。

其中，商汤大装置提供了一个颇具代表性的中国样本：面对更加多元、复杂的算力供给环境，没有复制海外 Neocloud 的发展路径，而是持续拓展 AI 基础设施能力边界，通过端到端的垂直整合，构建覆盖 " 算力—平台—方案—服务 " 的系统化能力，走出一条属于中国 Neocloud 的差异化路径。

商汤大装置在 Neocloud 赛道的领跑，既是 Agentic 时代产业需求催生的时代产物，也是长期技术深耕的必然结果。