从GPU到Token：AI基础设施竞争逻辑重构

近日，全球权威市场研究机构Omdia发布《2026全球AI工厂市场格局》报告。商汤大装置被重点推荐与引用，成为全球原生AI云厂商中的典型代表。

Omdia高度评价商汤大装置，认为其开创了AI工厂“智能精炼”范式，并在多个维度领跑全球原生AI云市场。

01商汤大装置AI数字工厂架构：领先行业三年的实践路径

Omdia认为，随着人工智能技术加速渗透、AI Agent全面爆发，AI基础设施正经历一场结构性变革，其规模可比肩一个世纪前的电气化工业革命。而AI 工厂（AI Factory）正在成为这一阶段的关键基础设施形态。

今年3月，黄仁勋同样发文谈及AI工厂。他指出，在全球各地正看到芯片工厂、电脑组装厂及AI工厂，以前所未有的规模兴建，“这正成为人类史上规模最大的基础设施建设工程。”

当行业开始密集讨论AI工厂，商汤早在2022年便在内部战略中提出“AI 数字工厂”构想，并率先对这一趋势进行前瞻布局。彼时，商汤已清晰意识到，传统AI基础设施在成本与效率层面存在系统性瓶颈，难以支撑AI从实验室走向大规模产业化应用。必须构建一种全新的基础设施形态——专门为AI模型的“生产”而设计。

经过近三年的实践探索，步入2026年，商汤大装置AI数字工厂全栈架构日趋成熟，总共分为四层：

第一层：基础设施，即AIDC，包括人工智能数据中心、异构GPU、CPU、存储、网络等物理资源；

第二层：基础设施即服务（IaaS），提供大模型训练的云资源、弹性算力池、训练引擎、高可用等能力，通过标准化的云服务，实现大模型稳定、高效的训练；

第三层：模型即服务（MaaS），通过标准化、可编排的云服务，提供模型部署、模型推理、Agent 开发能力；

第四层：应用，大模型进入应用落地阶段，AI开始融入各行各业，实现人工智能+。

02多项指标领跑全球，开创“智能精炼”范式

Omdia报告释放出一个明确信号：AI工厂不仅仅是传统数据中心的升级，它代表着一种全新的工业组织形态，其核心目标是实现智能（Token）的规模化生产与交付。

这也意味着，AI基础设施的竞争重心，正从“谁拥有更多GPU”，转向“谁能够更高效地生产智能”。在更智能、更高效、单位成本更优的生产token上，商汤大装置走出了一条差异化的道路。

对此，Omdia给出了一个极为精准的定义——“pioneering intelligence refiner”（智能精炼范式的开创者），即商汤大装置不仅只局限于提供算力资源，而是将通用AI能力转化为企业级生产力。

“智能精炼范式”的背后，其实是商汤大装置深刻感知到AI基础设施发生的结构性变革，并给出了可运行、可交付、可验证的实践路径。

一直以来，商汤大装置都在致力于降低AI应用与开发门槛。 通过算法、数据和算力的协同优化，商汤大装置已构建起“算力-平台-方案-服务”的端到端系统化能力，并将这些技术能力沉淀为如“水电煤”般的基础设施，帮助企业能以更高的投入产出比拥抱AI变革。

不仅在范式层面实现创新，Omdia认为，商汤大装置在以下多项核心能力维度上同样领跑全球原生AI云市场：

l垂直行业落地能力：依托深厚的场景化方案能力和高响应专家服务体系，截至到目前，商汤大装置累计服务众多大模型公司及各行业客户，覆盖AIGC、具身智能、AI4S、产业智能化等多个领域。

l算电协同能力：商汤临港AIDC算电协同平台整合能源大模型、宁德时代储能系统等，实现算力与能源的精准匹配，能源需求预测准确率已经达到88%以上，决策准确率已达到93%以上，整体PUE降低至1.265，年化电费成本节约7%、碳减排4000吨的运营成效，带来显著的经济与社会效益。

l多元异构芯片混训与调度：商汤大装置适配20+国产AI芯片，并率先实现万卡国产GPU集群大规模异构混训，算力利用率高达80%，效率达同构训练的95%，成功突破单一GPU限制，推动国产算力规模化商用。

03全球经验输出

Omdia认为，真正塑造2030年AI工业市场格局的参与者，并非当下芯片采购量最大的企业，而是那些最早洞悉四层AI工厂架构、成功锁定生态位优势，并充分尊重物理世界限制条件的先行者。

在这一判断框架下，商汤大装置的先发优势愈发凸显。早在2022年，商汤便率先提出“AI 数字工厂”构想，不仅对行业趋势形成前瞻洞察，也在多年的实践中为全球AI工厂的演进提供了可参考的实践范式。

与此同时，商汤大装置正将这一能力体系转化为全球化竞争力。在沙特落地的中国首个出海国产算力集群项目中，其通过输出高度适配的软硬件协同能力，在异构环境下实现高效部署与稳定运行，验证了其卓越的工程交付能力与“轻资产出海”模式的商业潜力。

未来，商汤大装置还将持续深化AI工厂体系建设，围绕算电协同、异构算力调度与垂直行业落地等关键能力，不断提升智能（Token）生产效率与成本优势，推动AI基础设施向规模化、产业化方向演进。

转载来源：商汤科技

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