2026中关村论坛：AI原生云如何破解算力瓶颈？

在2026中关村论坛期间，趋境科技与九源智能计算系统生态联合体共同主办了一场专题研讨会。会上，商汤大装置首席架构师项铁尧的一席演讲，清晰地勾勒出AI算力赛道的新蓝图。他带来的《商汤大装置AI原生云基础设施探索与实践》主题分享，系统揭示了商汤对于AI原生时代算力基建的前沿思考，更重要的是，公开了他们将底层软硬件能力，转化为客户真正能用、好用、高效算力服务的整套方法论。

大语言模型、多模态生成式AI的应用规模正在以前所未有的速度扩张，随之而来的是一个日益尖锐的矛盾：全球AI算力需求在以每年超过10倍的速度激增，而传统的云计算架构，其底层逻辑是为通用计算设计的。当面对高并发、异构化的AI任务时，这套体系就有点“水土不服”了——算力利用率普遍低下、调度缺乏灵活性、使用门槛高企不下。可以说，算力的供需错配，已经成了卡住AI产业规模化落地的关键瓶颈。

这种困境并不罕见。许多布局AI业务的企业都有过类似体验：投入巨额资金采购的高性能GPU集群，在实际运行大模型训练任务时，算力利用率常常连30%都达不到，大量宝贵的计算资源被白白闲置。另一方面，缺乏配套的软件栈和智能调度工具，技术团队不得不耗费大量精力去“伺候”底层硬件，业务创新的节奏反而被严重拖慢。

过去，行业缓解算力缺口的主流做法是“堆硬件”。但问题是，随着AI任务的复杂度指数级提升，单纯的硬件堆叠已经力不从心。好比给一辆马车换上跑车的引擎，若没有匹配的传动系统和底盘，速度依然上不去。于是，专为AI场景从头设计的“原生云”架构，便成为了行业公认的解题思路。

那么，AI原生云的核心价值究竟是什么？项铁尧在演讲中给出了清晰的答案：其核心目标，就是要将底层硬件的强大能力，真正转化为客户触手可及、简便可用的服务。商汤大装置的整个实践体系，正是紧紧围绕着**可用、易用、高效**这三个核心指标来构建的。

具体来看，商汤大装置采用了一套“AI算力池+虚拟集群”的创新架构。这套架构最大的突破在于，它打破了单台服务器乃至单个物理集群的资源限制，能够根据客户千差万别的业务需求——无论是大规模语言模型训练、海量的自动驾驶仿真，还是复杂的工业数字孪生——动态、灵活地调配算力资源，从底层保障了算力供给的稳定性。

至于易用性这个老大难问题，商汤的解法是“把复杂留给自己，把简单交给客户”。他们将硬件适配、环境部署、任务调度与优化等一系列繁琐的底层工作，全部进行了前置封装。用户无需深入掌握硬件知识，即可像使用水电一样，快速调用所需的算力资源，这无疑极大地降低了AI应用开发和落地的门槛。

目前，这套经过验证的架构已在商汤运营的多个智算中心成功落地。数据显示，相比传统的云计算架构，其上AI任务的平均算力利用率提升了超过60%，任务完成速度也加快了40%以上。效果可谓立竿见影。

放眼整个行业，国内智算中心的建设热潮方兴未艾，但竞争焦点正悄然发生变化：从早期的“重硬件规模”转向了如今的“重服务能力”。市场预期也印证了这一点，AI原生云服务的市场规模，预计将在2028年突破千亿元大关。

商汤大装置的探索与实践，无疑为行业提供了一个极具参考价值的样本。它表明，未来算力服务的核心竞争力，将不再是硬件参数的简单堆砌，而在于软硬件深度协同的调度与优化能力。可以预见，那些能够灵活适配多元AI场景、实现弹性智能调度、并保持极低使用门槛的算力服务，必将成为推动整个AI产业持续发展的核心基石。