上海
9月2日，GPUStack AI Infra生态与技术创新大会上，CEO秦小康以《GPUStack为每块国产GPU插上高速的翅膀》为题发表演讲。他表示，国产GPU和模型生态快速发展的同时，兼容适配、性能调优、版本迭代等环节仍然复杂，GPUStack希望让国产算力更简单易用。
据介绍，GPUStack已服务全球121个国家和地区的超过11万用户。会上，公司与帝欧水华、亚信科技、容芯致远、XSKY签署四项战略合作，并联合十家单位发起Token创新联盟。
秦小康在会上提出，AI基础设施涉及芯片、服务器、存储、模型和应用多个环节，一家公司不可能包揽所有能力。
会后，他在与网易科技交流时进一步解释了GPUStack当前的重点落地：正在打造"Token工厂"，既管好GPU硬件，也实现模型一键部署，提供一揽子解决方案。
推理是这个定位的支点。秦小康援引行业调研称，未来算力消耗中推理约占80%、训练约占20%。创造模型的团队是少数，绝大多数主体是AI的使用者。他把算力比作水电：有人修水塔、铺水管，对应底层GPU硬件和驱动；GPUStack的角色类似自来水公司和电力公司，负责Token的生产与供给，让终端用户无需感知底层资源波动。
面对推理赛道众多玩家，秦小康认为GPUStack最核心的差异来自开源。开源带来海量真实用户和持续的产品打磨，最终体现为简单易用：底层链路复杂，但对用户屏蔽，客户部署GPUStack后，20分钟内就能对外提供Token服务。开源同时带来开放生态，生态内任何厂商在单点技术上做到极致，都可以通过插件接入平台。
谈及过去两年AI基础设施的变化，秦小康给出两个一线观察：一是开源模型快速追赶，一年多前的闭源唯一论已被推翻，开源模型反过来对闭源厂商形成竞争压力；二是国产GPU可用性大幅提升，标志性事件是DeepSeek公开其模型训练同时跑在英伟达和华为硬件之上，行业首次验证顶级模型跨硬件训练的可行性。
这对GPUStack尤为关键。秦小康表示，"如果全世界只有英伟达一种卡，我们的业务就没有存在价值"，公司创立之初就预判异构时代会到来。眼下，上千卡规模的国产GPU集群已落地验证，万卡集群开始建设，算力甚至供不应求，未来，GPUStack希望让国产算力更简单易用。（袁宁）
