商汤大装置这次交出的国产力成绩单揭阳护角专用胶厂，量已经不样了。

WAIC 期间，商汤大装置举办了场 AI 基础设施论坛，把这份成绩单摆到了台面上。

成绩单显示，商汤大装置把国产芯片相关业务的毛利率，做到了正数。

预计到 7 月末，商汤大装置的日均 Token 处理量，将从年初的 4000 亿路狂奔到 2.42 万亿，年底还冲着 10 万亿去，大概是年初的 25 倍。

国内头部模型厂商的名字，也有很多都排上了商汤的客户名单。

商汤大装置负责人杨帆介绍，过去好几年，力圈直在念叨句老话——谁买国产芯片，谁认亏。

商汤大装置交出的这组数字，直接把这句老话怼了回去。

也正是因此，商汤自己把这年，称为「国产 AI 基础设施规模化商用的元年」。

撑起这个反转的，是商汤整套把资源攥在自己手里、灵活拼起来用的操作法论。

先拼系统，再等芯片追上来

现在的国产模型，跟世界主流已经没有代际差距。

但搭载它们的国产芯片，跟主流端芯片比，至少落后代。

这个错位，在力产业链上几乎人尽皆知。

商汤大装置没有守株待兔，不等这道差距被芯片厂商自己填平，就先跑通了套系统层面的组案。

有了这套案，这道差距在实际用起来的时候，就能得到定程度的弥，不再是天堑。

这套案的核心，叫异构混理。

具体来说，商汤大装置把主流国产芯片「拼」在了起。

他们将 Prefill 和 Decode 阶段分离，把对显存和带宽要求的 Decode 环节，交给能强的端资源撑着；对力要求相对分散的 Prefill 环节，则交给数量多的国产芯片扛。

这样分的道理并不复杂，Decode 阶段要个字个字往外蹦，每蹦个字都要把之前生成的内容在显存里翻遍，吃的是带宽；

Prefill 阶段则是次把输入内容整个吞下去，吃的是力堆叠的吞吐量。

两种「脾气不样」的任务，本来就不该塞给同种硬件干。

有了这样的分工，块端芯片，大概就能带动约 30 块国产芯片起干活，拿到与单用端资源接近的果。

这套组术，也不是只对着款芯片量身定制的。

商汤大装置前后适配过 20 多款不同厂商的国产芯片揭阳护角专用胶厂，其中已经有六七款能够稳定地商业化盈利。

当然，把硬件拼在起，只是步。

系统层面还有大量定向优化和适配的工作要做。

这些工作琐碎但繁重，从底层的编译器适配，到子重写，再到上层框架的对接，后还要落到调度策略的调整，每层都得单去啃。

为此，商汤大装置在子层面做了针对的重写和调优，又在系统层调整了资源分配和调度策略，把国产芯片的力利用率尽可能地压榨了出来。

通过异构混理，主流国产芯片 MFU（Model FLOPs Utilization）提升了 85-152。

换成商业指标，这套系统组让单位成本的 Token 产出，提升了 2.5 倍。

具体到业务场景，在 AI4S 长序列蛋白质预测场景中，通过融子优化，整体预测耗时减少 75；在 AIGC 生成场景中，国产芯片运行 DiT 模型时，多卡并行生成加速比达到了 93。

这套能力，商汤包成了门叫「Token 工厂」的生意。

有了这座「工厂」，批量处理 Token 的需求，都可以直接找商汤来供给。

这些系统层面的工作，就是开头那组 25 倍增长曲线背后真正的支撑。

别人分着干，商汤自己包圆

商汤这套用端资源撑瓶颈、通用国产卡冲量的混理案，之所以能跑通，光靠技术优化还不够。

这种想法本身并不复杂，同类玩也不是没想到过类似的招。

但商汤大装置的手锏，在于把整条链条攥在了自己手里，因此才能做端到端的联优化。

这个「手锏」具体是什么样子，要从很多行业通用的分工式说起。

机房、硬件、批发分销、售，分给不同公司干，已经是常便饭。

拆得越细，每层单看起来都业，但层与层之间的损耗和摩擦，也跟着多了起来。

层的浪费，常常要靠另层的收益去补，旦这两层归属不同的公司，这笔账就成了烫手山芋，基本没人愿意主动清楚。

但商汤大装置却选择自己建机房，自己采购和运营硬件，自己开发调度系统，后的服务也是商汤自己直接对接客户。

这套自己全包的法，早是从适配国产芯片这件事上磨出来的。

商汤大装置从 2018 年就开始攒这套协作班底，自己的研发团队、芯片原厂和校科研机构长期配，起解决从底层编译器到子、再到框架和服务这几层技术问题。

这套班底走的是种松耦与紧耦并存的路子，pvc管道管件胶平时各干各的，遇到硬骨头就并到起集中啃。

任何层揭阳护角专用胶厂，都得多起才能搞定。

今年，这套体系里多了个新招——用 AI 自动生成子适配代码。

有了这个法，过去需要工程师手工做的适配工作，被 AI 接了过去。

跟上模型迭代速度所需要的人力时间，也因此被压缩了不少。目前，这套做法已经在商汤的生产环境里跑了不短的时间。

力之外，商汤把电力也并揽进了自己手里，力和电力，被当成个系统联调度。

商汤大装置在 WAIC 期间正式发布了「电协同 Agent」，先用模型去预测力任务的耗电特征，把这个预测结果，跟电力的调度系统通，再配峰谷电价和自己的储能设施，去调节整体的用电节奏。

这套法也衍生出了个新指标，叫 TPW（Tokens per Watt），衡量的是单位电量能产出多少 Token，用这套法之后，单位电力成本的 Token 产出提升了 80 左右。

这套端到端自己全包的路数，也延伸到了生态作上。

商汤大装置联了将近 20 生态伙伴，其中有寒武纪、沐曦股份、中科海光、华为昇腾、摩尔线程、曦望 Sunrise、壁仞科技这些头部国产芯片厂商，也有曦智科技这样的核心部件伙伴，还有硅基流动、趋境科技这类基础设施厂商。

这些伙伴起发起了国产 AI 基础设施生态共建计划，目标是造个开放共享、联创新的产业生态。

往后，商汤计划依托「银河计划」，跟生态伙伴共同建设 1 个 Token 运营中心、5 个万卡国产智集群，围绕 10 个核心技术向做联创新，还要赋能 200 AI 初创组织。

产业伙伴之外，商汤还把科研机构拉进了这套体系里。

WAIC 期间，商汤大装置联上海人工智能实验室、北京中关村学院、圳河套学院、上海法创新研究院、上海交通大学人工智能学院这五国内顶科研机构，起启动了科学发现平台的战略作。

这次作的向不少，联实验室建设、重大科研项目协同攻关、科研力底座、科学智能平台研发、复型人才培养、科研成果转化，都在作范围里。

这次作要构建的是套覆盖力基础、平台工具、模型能力、科研创新的体化科研服务体系，面向生命科学、新材料、智能制造这些域，以此提供 AI 层面的科研支撑。

这套法论往外延伸的向，还包括天上。

商汤大装置签约了国星宇航，双开始共同探索从地面万卡集群到在轨多星协同的太空力作。

预计到 2026 年，「商汤号」系列力卫星将完成发并组网，验证星地协同计能力；到 2030 年，将建成天地体化 AI 力星座，形成覆盖全球的空间智能计网络。

这套太空力的作，瞄准的是应急救灾、远洋船舶、野外机器人这些弱网络环境下的实时 AI 理场景，是地面集群覆盖不到的地。

跟太空力样，光计和量子计，也是商汤正在同步探索的向，眼下都还处在探索阶段。

这些分布在不同域的动作，说到底是同套法论——把资源收在自己盘子里，再根据场景灵活地重新组。

窗口会关，法论不定

这套法论是真本事，但眼下这份毛利、增长，也出现在个特殊的市场节点上——

当下的供需结构，正处在度失衡的状态。

今年 Agent 类应用起来，力需求的结构变了。

单次任务处理的上下文长度大幅拉长，市场对力的整体需求，同比去年涨了 5 到 10 倍，主流力的供给却几乎没涨。

大厂需要优先保自己内部的核心业务，致三客户的溢出需求，没人承接。

大厂和头部芯片厂商都顾不上的那部分市场，正是在这个窗口期里被商汤揽了过来。

供给端旦追上来，这轮红利大概率会收窄。

虽然红利会收窄，但商汤大装置沉淀下来的东西却留得住。

商汤在 AI 基础设施这个域，已经摸爬滚了九年，是布局早、也懂大模型的服务商之。

这九年来，他们所沉淀的，是套端到端整、能跨场景复用的操作法论，从理延伸到电力，延伸到区域布局，也延伸到太空力，背后都是同套逻辑在不同场景里的具体适用。

这轮收入曲线，只是这套法论眼下容易被看见的部分。

同时，这套逻辑也在回应个长期的判断。

模型的应用场景还在持续变多，具身智能、世界模型和科学计这些新向，对力提出的要求彼此并不样。

单芯片很难同时满足所有场景，这给商汤这类擅长「组调度」的玩，留出了长期的研究和发展空间。

AI 基础设施这场竞赛，拼到后，芯片多，不再是决胜的砝码；把手里的资源拼成优组，才是关键的招数。

商汤大装置赌的，就是这件事。

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