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 。 。。。。
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�；；； ； ；；；；褂弥械南低承晕侍� 。 。。。。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 。 。。。。
为此 ，，，，，，上海AI实验室率先探索并研发了DeepLink超大规模�？？？？？ ？？缬蚧煅导际醴桨� ，，，，，，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 。 。。。。
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�；；； ； ；；；；渴鸬墓こ烫逑� 。 。。。。
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 。 。。。。
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�；；； ； ；；；；暮诵哪烟� ，，，，，，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 。 。。。。
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