從地面萬卡到太空千星萬P：商湯大裝置的算力邊界有多野？

2026是“國產AI基礎設施規模化商用元年”

作者 | 簡 安

編輯 | 盧旭成

WAIC 2026，人潮涌動的展館里，能自主完成復雜任務的智能體、能在真實場景里干活的具身機器人隨處可見，各家大模型廠商也在不斷刷新參數規模和能力上線……智能體遍地開花、具身智能走進物理世界、大模型持續向更高標準沖刺，三者疊加在一起，共同指向一個底層命題：算力夠不夠用？

需求端正在井噴，根據“十五五”規劃，AI相關產業規模要在2030年突破10萬億元。這個量級的產業目標，背后必然對應著指數級增長的算力消耗。但供給端的現實是，高端芯片供給受限，供需缺口正在快速拉大。中國信通院最新數據顯示，2026年一季度國內AI算力需求同比暴漲417%，而同期智能算力供給增速只有128%——需求是供給的3倍還多，全行業高端算力缺口長期維持在28%-58%的高位區間。

一邊是10萬億的產業藍圖，一邊是高端芯片被卡脖子的現實。這組矛盾之下，AI基礎設施的重要性被推到前所未有的高度。誰能把有限的算力資源用出更高的效率，誰能讓國產算力真正好用、能用、能盈利，誰就在科技競爭的大背景下占據關鍵位置。

對于這個問題，商湯科技聯合創始人、大裝置事業群總裁楊帆已經思考了8年。從2018年開始，他一直在追問同一個問題：人工智能企業如何實現持續的規模化盈利？他對此有一個方向：基礎設施本身有望在AI蓬勃發展、快速迭代的時代，率先打開盈利的窗口與機會；只有基礎設施提升和完善了，才有更多機會推動整個人工智能產業鏈實現長期持續的共同繁榮。

商湯科技聯合創始人、大裝置事業群總裁楊帆

期間，商湯轉向AI基礎設施賽道，開始大模型的探索布局以及人工智能計算中心AIDC的預研，成為中國最早一批投入AI基礎設施的公司之一。2021年，商湯新型AI基礎設施——商湯大裝置SenseCore正式推出。

8年后的今天，他所思考的問題也逐步有了答案。本屆WAIC上，商湯大裝置重磅發布“技術-生態-商業”閉環布局，聯合近20家國產化伙伴發起生態共建計劃，同步亮出太空算力、一體化算力網、算電協同Agent等多項進展。這是商湯大裝置從技術積累到規模化商用全面爆發的集中展示，也釋放出一個明確信號：國產算力正在從“能用”的驗證期，邁入“好用且盈利”的規模化商用階段。2026年也被其定義為“國產AI 基礎設施規模化商用元年”。

這種判斷并非偶然，產業邏輯的切換是背后的深層動因。過去幾年，行業追逐的是“誰的GPU更多”，但Agentic時代到來后，情況變了。智能體完成一項任務需要拆解需求、調用工具、多輪推理，Token消耗是普通問答的十幾倍。算力規模不再是勝負手，每Token的成本、效率和穩定性成了真正賽點。

商湯科技董事長兼CEO徐立也以“商鞅方升”統一度量衡作比，認為AI時代也需要標準化的Token供給體系。“誰能以更低的成本、更高的效率、更穩定的供給，提供高質量的Token資源，誰就能推動AI時代的新繁榮。”

商湯科技董事長兼CEO徐立

兩組數據勾勒出明顯趨勢。今年3月，國家數據局宣布，中國日均Token調用量已從2024年初的1000億，飆升至140萬億，兩年時間增長1400倍。摩根大通預測，到2030年中國日均Token消耗將達到10000萬億；IDC預測，2025-2030年全球年度Token消費年復合增長率將高達3418%。

與此同時，IDC預測，中國MaaS市場2024-2030年年復合增長率高達1154.9%。Gartner也判斷，到2030年，80%中國本土AI基礎設施將采用國產芯片。而目前，這一比例僅為20%，還有近4倍的滲透提升空間。這意味著，國產化的歷史性窗口已經打開。

這一背景下，作為“最懂大模型的AI基礎設施”，商湯大裝置圍繞“算力+平臺+服務”構建的全棧能力正在加速釋放。截至今年3 月，商湯大裝置運營的算力總規模已經達到4.04萬P。全球權威機構Omdia將其定義為“智能精煉范式的開創者”，認為它在多個維度領跑全球原生AI云市場。

楊帆有一個判斷：“未來五年，國產化替代絕不僅僅是GPU的替代，而是背后整個AI上游生態體系的重構。”他認為，當前國產化賽道正處于百舸爭流的開放發展階段，市場上有大約10家一線GPU廠商，還有眾多OEM廠商、一體機廠商、超節點廠商等，這個階段會持續五年，五年后市場將進入新的穩態。商湯大裝置要做的，就是在這個重構過程中，把技術、生態、商業三個環節真正打通。

技術破局

三大突破讓國產算力從“能用”到“好用且盈利”

過去幾年，國產算力一直面臨“叫好不叫座”的處境。根本原因在于，國產算力始終面臨著性價比不足、適配困難、能效比偏低這三座大山，以至于難以進入商用核心場景。商湯大裝置此次發布的全棧技術突破體系，就正好對準這三個核心卡點。

第一：性價比突破。

國產芯片與國際主流高端芯片之間，至少存在一代的性能差距。商湯大裝置事業群CTO宣善明在論壇上坦言：“如何把國產算力從‘能用’做到‘好用’，再到規模化商用，最終實現全行業、全場景的規模化商用，是我們當前最大的技術挑戰。”

商湯大裝置的解法是：異構混合推理。依托這套技術，商湯大裝置實現主流國產芯片的MFU（模型浮點運算利用率）提升85%到152%，整體推理性價比達到 NVIDIA H 系列的1.25倍。相比國產同構推理方案，同樣成本下的Token產出規模擴大2.5倍。這意味著，國產算力第一次具備了“可盈利的規模化Token生產”能力，不再是賠本賺吆喝。

這套技術原理并不復雜，核心是PD分離架構。商湯大裝置將Prefill 和 Decode 兩個階段分開處理：Decode環節對顯存和帶寬要求最高，交給性能更強的高端資源；Prefill環節對算力堆疊的吞吐量要求更高，交給數量更多的國產芯片。目前，商湯大裝置已經在臨港全國首個5A級智算中心——臨港AIDC內部搭建了異構混推集群，打通了200G、400G、800G全速率網絡。

技術優化也直接帶動了商湯大裝置Token工廠服務能力的爆發：當前日均Token服務量已經達到2.42萬億，預計第四季度將達到日均10萬億Token的規模——相比今年年初的4000億實現25倍增長，增長速度驚人。過去算力圈那句“誰買國產芯片，誰認虧”的老話被這組數字直接懟了回去。

第二：適配性突破。

國產芯片長期以來的痛點之一就是“兼容難”，不同廠商的芯片架構各異、軟件棧不統一，模型遷移成本極高，這也是國產生態難以形成網絡效應的核心障礙。基于此，商湯大裝置打造了覆蓋模型、框架、算子、工具鏈到硬件的全棧適配體系，大幅降低了國產算力的應用門檻。

兩個具體場景可以說明效果。一個是文生視頻場景，國產算力普遍存在顯卡不足和卡間通信瓶頸兩大問題，商湯大裝置聯合客戶與生態伙伴共同攻關，通過雙分支并行、DiT序列并行的技術方案，實現多卡并行的準線性效率——多卡并行推理加速比達93%。原本生成一段5秒的視頻需要54秒，優化后只需7.5秒，達到客戶商用預期。

另一個是AI4S方向。行業普遍面臨算子與框架不匹配、兼容性差、性能偏低的問題，商湯大裝置通過大量技術探索，完成了端到端的融合算子性能優化與提升。在AI4S長序列蛋白質預測場景中，通過融合算子優化，推理時間從700多秒縮短至235秒，性能提升3.3倍，已經可以替代海外算力支撐科研院所的日常科研工作。

商湯科技大裝置事業群CTO宣善明

目前，商湯大裝置已完成20余種國產AI芯片的深度適配，率先實現萬卡國產GPU集群大規模異構混訓，其中已有六七款芯片能夠穩定商業化盈利。

第三，能效比突破。Token經濟時代，如何讓每一度電持續創造更高價值的Token，成為AI基礎設施發展的關鍵課題。基于此，商湯大裝置在WAIC 2026期間發布了“算電協同Agent”，并率先提出“TPW（每瓦Token產出）”的概念，將智算中心的評價標準從傳統的PUE（電源使用效率）轉向TPW。

商湯科技大裝置事業群智算中心總經理林海解釋：“PUE衡量的是IDC數據中心是否節能，而 TPW關注的是AIDC智算中心能全鏈路的整體效率讓每一度電持續產生更多高價值Token，實現算力、能源與業務協同優化。商湯大裝置算電協同Agent的核心作用，就是讓這個TPW 整體的效率鏈路實現閉環。”

商湯科技大裝置事業群智算中心總經理林海

算電協同Agent通過整合能源大模型、寧德時代儲能系統等，實現“算力-電力-Agent”三位一體。它依托“八級數據穿透體系”和“五大智能決策鏈”，能夠實現算力調度、電價預測、儲能優化、Token產能優化等全流程智能決策。該產品也是業界首個通過中國信通院能力測試的算電協同平臺。

目前，算電協同Agent已在商湯臨港 AIDC 全面落地，實現單位電力成本 Token產出提升80%，平均電費單價較同地區IDC低10%、算力負荷預測準確率達96%，每萬P算力全年預估可減少碳排放24000噸。

這套能力也已在實際場景中得到驗證。商湯科技大裝置事業群智算中心總經理林海在論壇上分享了一組實操數據：在參與上海迎峰度夏電力需求響應的兩小時內，商湯大裝置算電協同Agent將午間高峰期40多兆瓦下調至十幾兆瓦，釋放了75%的容量，向市政電網讓渡了削峰電量。

這三大技術突破，共同構筑了國產算力規模化商用的技術底座。但技術只是起點，真正的挑戰在于，如何讓這些技術能力形成產業合力？這正是商湯大裝置生態布局的核心目標。

生態聚力

近20家伙伴集結，共建國產AI生態

7月18日，商湯大裝置聯合近20家生態伙伴發布國產AI基礎設施生態共建“銀河計劃”。伙伴名單包括寒武紀、沐曦股份、華為昇騰、摩爾線程、曦智科技、硅基流動、趨境科技等，覆蓋芯片、核心零部件到AI基礎設施廠商的完整產業鏈條，是一次系統性的產業集結。

背后的思路很明確：國產算力的規模化商用，單靠任何一家企業都不可能獨自撐起來，必須通過上下游聯動、深度協同，才能打通從底層技術創新到產業規模商用的全鏈路。正如商湯科技聯合創始人、大裝置事業群總裁楊帆說的：“國產化并非單一的芯片替代，而是從芯片、零部件、基礎設施到場景應用等整個中國創新能力的全鏈條協同。”

商湯大裝置作為生態樞紐，通過“銀河計劃”把寒武紀、沐曦股份、華為昇騰等底層算力廠商，曦智科技等中間層核心零部件廠商，以及硅基流動、趨境科技等上層AI基礎設施廠商組織起來，通過技術共研、生態共建、商業共贏的方式，把整條產業鏈上的每個環節真正打通。

根據規劃，商湯大裝置將依托“銀河計劃”，與生態伙伴共同建設1個Token工廠、5個萬卡級國產智算集群，圍繞10個核心技術方向開展聯合創新，賦能200家AI初創組織，推動技術、產業、資本深度融合，共筑一個開放共享、繁榮創新的產業生態。目前，“徐匯區西岸銀河計劃”已經率先啟動，將依托徐匯區的產業生態資源優勢，加速萬卡級國產智算集群落地，將生態藍圖轉化為區域發展的實際動能。

商湯大裝置的生態邊界也向更廣闊的空間延伸。向上，商湯大裝置突破地理限制，與國星宇航共建“商湯算力星座”，星座規模預計達到千星萬P。雙方將按照“單星驗證—平臺建設—星座成網”的路徑，分階段推進天地一體AI基礎設施建設：預計2026年完成“商湯號”系列算力衛星首發組網，2030年建成由千顆級算力衛星、總算力超萬P組成的“商湯太空算力星座”，形成覆蓋全球的空間智能計算網絡。

這套太空算力的合作，瞄準的是應急救災、遠洋船舶、野外作業等弱網絡環境下的實時AI推理場景。楊帆表示，對于這些弱網絡環境，太空算力能有效填補地面網絡覆蓋的盲區，是支撐中國AI能力向全球輻射的基礎設施，有望大幅提高國產AI出海服務的覆蓋率。

橫向，商湯大裝置與國信數算達成戰略合作，瞄準“全國一體化算力網”建設。全國一體化算力網是支撐數字經濟發展的關鍵基礎設施，今年4月，算力網首次被納入國家“六張網”戰略性基礎設施陣列，與水網、新型電網、新一代通信網等置于同等重要的位置。

與國信數算的戰略合作，則是商湯大裝置積極響應全國一體化算力網建設的重要實踐，雙方將依托商湯臨港AIDC，共同建設全國一體化算力網試驗場長三角核心節點，加快推動全國一體化算力網從技術驗證走向規模化落地。

一縱一橫間，商湯大裝置已經從單個智算中心向立體化算力網絡演進。

除此之外，生態的縱深也在向應用端延伸。在科創領域，商湯大裝置聯合上海人工智能實驗室、北京中關村學院、深圳河套學院、上海算法創新研究院、上海交通大學人工智能學院這5家國內頂尖科研機構，共同啟動“科學發現平臺戰略合作”，探索人工智能賦能基礎研究和前沿科技創新的新范式。

根據規劃，各方將依托商湯大裝置AI基礎設施能力，在聯合實驗室建設、重大科研項目協同攻關、科研算力底座、科學智能平臺研發、復合型人才培養以及科研成果轉化等方向開展深度合作，構建一套覆蓋“算力基礎—平臺工具—模型能力—科研創新”的一體化科研服務體系，為生命科學、新材料、智能制造等重點領域提供高效、開放的AI科研支撐。

在AI科創領域，商湯大裝置則聯合創新平臺發起“AI科創加速計劃”，為AI創業團隊提供覆蓋技術、資源、產業和資本的全周期賦能，加速創新成果走向產業化。

商業落地

從區域到全球，從算力到生產力

技術和生態的投入，最終都必須回到一個根本問題上：能不能轉化為真實的商業回報？從整體布局看，商湯大裝置的商業化路徑呈現出清晰的“雙輪驅動”特征：一邊通過區域布局與出海，不斷擴大算力基礎設施的覆蓋范圍；一邊通過端到端多模態解決方案，將算力轉化為具體的產業生產力。

在區域布局上，商湯大裝置走出了從點到面、從國內到海外的擴張路徑。三個代表性項目各有定位，勾勒出清晰的擴張邏輯。

江蘇鹽城，是深耕本土的城市級樣板。商湯（鹽城）智算中心項目已落地鹽南高新區，一期建設3000P算力規模，是全國首個3000P級訓推一體化Token生產工廠，聚焦新能源、工業制造、低空經濟等領域深化產業落地，為鹽南高新區“數字之谷”戰略提供關鍵支撐。

香港，定位大灣區樞紐。商湯大裝置攜手香港科技園，共建全港最大國產智算中心，目標是2030年前建成具備4萬P算力規模，配備多元國產算力GPU集群，為企業的模型訓練、推理和大規模應用部署提供高效穩定的算力支持。

沙特，是出海第一站。商湯大裝置在沙特落地中國首個出海國產算力集群，標志著其開始向海外輸出AI基礎設施建設和運營的中國方案，是國產AI基礎設施全球化發展的一次重要探索。

三個點位各有側重，又互為補充，共同構成了商湯大裝置國內縱深、海外突破的商業版圖。

行業落地上，商湯大裝置則依托全棧能力打造端到端多模態解決方案，覆蓋未來城市、AIGC、具身智能、AI for Science 等多個領域，讓算力從抽象的技術指標轉化為具體的業務價值。

上海量子城市項目就是一個典型樣本。商湯大裝置與上海市規劃資源局聯合打造了全國首個規劃資源領域基礎大模型——云宇星空大模型（專業版），落地了40余個高價值場景、沉淀了150余個智能體成果，為超大城市精細化治理探索出可復制、可推廣的智能新范式。

這個項目也為商湯大裝置沉淀出了“FDE（領域專家）工作范式”：專家團隊深入產業一線，與客戶共建場景、共創模型、共擔指標，核心是面向結果的價值交付。

商湯大裝置事業群CGO楊松在論壇上分享了一組數據：根據麥肯錫報告，目前全球約88%的企業已在生產環節采用AI技術，但實際價值轉化率僅6%。造成這一現象的原因主要有三點：第一，企業更多是按照技術難易度做單點應用堆砌，沒有全局規劃；第二，效果難以量化衡量；第三，大量數據沒有得到有效的組織、沉淀與清洗。

針對這三個問題，商湯大裝置給出了三套解決方案：建設完善的AI基礎設施、建立價值評估體系、構建數據飛輪體系。最終沉淀出一套可復制、可規模化的方法論——“AI 123交付法則”：1天明確業務價值、2天完成Demo驗證、30天實現穩定版本上線。這套方法論已經在多個標桿場景落地驗證，比如在先進制造領域已經服務5家上海大型國企，落地幾十個高價值場景。

商湯大裝置事業群CGO楊松

商湯大裝置商業化成果也已獲得權威數據驗證：IDC報告顯示，商湯大裝置“萬象”大模型平臺憑借11.3%市場份額，穩居中國大模型平臺私有化市場第二位。

小結

商湯大裝置的“技術-生態-商業”閉環布局，意義遠不止于一家AI基礎設施服務商的戰略升級，它代表著國產AI基礎設施正在從單點突破走向體系化成熟，從跟隨國際路線走向構建自己的產業邏輯。就像楊帆所說的，“未來5年將是屬于AI的、宏大而波瀾壯闊的時代，我們有大量事情可以共同推進。”

Omdia報告中也有個值得深思的判斷：真正塑造2030年AI工業市場格局的參與者，并非當下芯片采購量最大的企業，而是那些最早洞悉四層AI工廠架構、成功鎖定生態位優勢，并充分尊重物理世界限制條件的先行者。從這個角度看，商湯大裝置的閉環布局，本質上是在為下一個5年的AI基礎設施競爭劃定坐標系。