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联手华为寒武纪,商汤大装置发布“算力Mall”,打造算力超级市场

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智东西
作者 ZeR0
编辑 漠影

智东西7月29日报道,在7月27日举行的WAIC 2025大模型论坛上,商汤科技联合华为、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生态伙伴,共同发布“商汤大装置算力Mall”,提供灵活、自主的国产算力选择与组合。

在当前算力供应链安全挑战日益严峻的背景下,“商汤大装置算力Mall”致力于构建一个“面向未来的算力超级市场”,让开发者和企业客户能够像选购商品一样,自由组合和调配多样化的算力资源、平台工具和行业模型服务。

一、算力、数据、算法协同,打通大模型落地“最后一公里”

为助力行业客户实现智能化转型,“商汤大装置算力Mall”构建了“算力+语料+算法+场景”的端到端闭环模型,将AI落地的四大核心要素整合为一体化解决方案,致力于破解大模型落地难题。

在算力层面,由“商汤大装置算力Mall”提供高效、稳定、自主可控且具成本优势的异构计算基础设施,为各类应用场景提供算力保障。

在语料层面,与库帕思等伙伴合作提供的高质量数据集、数据清洗、标注及合规安全管理服务,提升模型训练的数据源质量。

在算法方面,客户可直接基于商汤“日日新”系列基础模型,借助“大装置AI应用开发底座”等MLOps工具快速完成模型微调和二次开发,无需从零开始训练,显著提升开发效率。

面向场景落地,商汤凭借在具身智能、AIGC、AI4S、产业智能化等领域的积累,将“算力+语料+算法”的组合能力应用于解决具体业务痛点,帮助企业突破大模型落地的“最后一公里”,推动央国企等行业客户的智能化升级。

二、从轻量部署到高性能训练,多元算力组合满足全栈需求

“商汤大装置算力Mall”是一个灵活组合的基础设施生态系统,提供从硬件到平台服务的阶梯式产品矩阵,旨在降低AI应用门槛、满足不同企业的多样化算力需求。

(1)AI一体机:企业AI入门的“即插即用”方案。作为软硬件预集成的标准化解决方案,AI 一体机将计算单元、存储、网络,与优化后的AI开发平台(MLOps)、基础模型等核心组件统一封装于服务器机箱内,支持单机交付或堆叠部署,极大简化部署流程,适用于企业本地或边缘端快速部署、中小规模的模型微调、实时推理业务等场景,是企业入门大模型的理想选择。

(2)AI超节点:大模型训练的“高性能引擎”。作为专为大模型训练等高性能计算场景设计的高密度、高互联计算单元,AI超节点显著简化了组网复杂度和运维成本,并为通信密集型训练模式提供卓越性能,为需要进行大规模模型训练的头部企业和科研机构提供核心算力引擎。

(3)异构算力集群:满足多样化需求的“弹性基座”。支持不同类型、不同厂商的AI服务器混合部署,可灵活构建大规模异构计算集群,精准匹配云租户的海量算力、多场景适配需求。

(4)模型API:轻量化接入的“性价比之选”。基于国产异构算力,以API形式提供高性价比按需调用服务,无需用户自建算力底座,非常适用于AI原生应用开发、企业智能化功能快速集成等场景。

三、全场景矩阵化合作,构建国产AI基础设施标准

成功的产业生态,需要多方协同合作。

“商汤大装置算力Mall”通过与硬件厂商深度协同、与软件伙伴的生态互补、与行业用户的联合创新,形成开放的、多方共赢的合作架构,以“全场景矩阵化合作模式”,为国产AI基础设施标准的构建奠定坚实基础。

在硬件层面,商汤与华为在底层技术上深度整合,基于昇腾AI基础软硬件平台进行创新开发,联合昇思MindSpore框架优化模型计算架构,共同提升集群性能和效率。在软件层面,商汤与麒麟软件(Kylinsoft)等国产操作系统厂商合作,确保整个技术栈从硬件到上层应用的全国产化适配,构建更安全可控的计算环境。

在行业层面,商汤通过建立开发者社区、组织产业联盟,汇聚各方力量,共同探索AI在更多复杂场景下的应用,孵化更多创新解决方案,持续优化平台的技术能力和建设水平。

结语:降低AI应用门槛,推动自主可控生态建设

商汤科技联合创始人、执行懂事、大装置事业群总裁杨帆谈道:“AI作为通用目的技术,必须与产业深度融合才能真正释放价值。商汤大装置的目标不仅是提供算力,更是通过算法、数据和算力的协同优化,将技术沉淀为‘如水电煤’般的基础设施,让企业能以更高的投入产出比拥抱AI变革。”

“商汤大装置算力Mall”不仅能大幅降低AI应用门槛,加速大模型在各行各业的落地,更为用户提供了灵活、自主的国产算力选择与组合,从而有效打破国外技术壁垒,推动中国AI产业自主可控生态的建设。这标志着商汤大装置在推进国产化生态建设、打造一站式AI基础设施方面迈出了坚实一步。

“我们希望商汤大装置算力Mall希望能够成为中国AI产业的‘加速器’,让更多企业能以‘逛超市’的方式获取AI能力,降低行业门槛,推动规模化应用。”杨帆说。

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