近年来，人工智能基础设施的演进步伐不断加快，业界普遍关注一个问题：下一代AI基础设施究竟应当具备怎样的形态？换言之，什么样的产品与服务才能真正承载未来的智能化需求？如果将其拆解分析，核心无非围绕三个关键词——普惠、弹性、开放。

首先聚焦“普惠”。技术再先进，如果成本高昂、难以普及，便失去了实际意义。因此，下一代基础设施的首要硬指标是降低使用门槛，让个人开发者与中小企业都能轻松调用AI能力，而非仅限大型企业才能负担得起。

其次探讨“弹性”。AI训练与推理具备显著的潮汐特征——举例来说，白天视觉大模型可用于智慧城市的交通调度，夜间算力空闲时，则能调配给科研机构进行天文数据分析。这种动态调度能力，并非传统云服务能够轻易实现，需要底层基础设施具备灵活伸缩、按需分配的特性。

最后强调“开放”。AI生态并非单一企业能够独立构建。硬件层面需与各类AI芯片及国产化设备厂商深度适配；软件层面则要与AI PaaS、SaaS、ISV等企业全面协同。唯有将上下游资源整合在一起，才能真正形成健康可持续的产业生态。

去年，商汤推出的SenseCore大装置引发了行业广泛讨论。其定位正是新型人工智能基础设施——目标十分明确：大幅降低AI生产要素成本，推动创新与落地实现高效率、低成本、规模化。而在刚刚结束的2022 WAIC上，商汤更进一步，正式发布了下一代产品——SenseCore商汤大装置AI云。简而言之，就是将AI核心能力迁移至云端，为企业和开发者提供“普惠、弹性、开放”的基础设施服务。

具体而言，这座“大装置AI云”分为三层：AI原生基础设施层、深度学习平台层、算法模型层。

最底层是AI原生基础设施层。核心载体为商汤自建的人工智能计算中心（AIDC），并以此为基础构建全国性的人工智能计算网络。这里提供的并非通用云，而是针对AI场景量身定制的计算、存储、网络与安全产品及服务。通过自研的AI调度系统与分布式AI存储系统，可适配多种国产AI芯片，打造简洁高效的开发架构。实际效果十分直观：AI研发人效提升可达60倍，总体拥有成本（TCO）降低70%以上，基础设施管理性能提升20倍。这意味着什么？过去一名工程师需要三天完成的工量，现在可能一上午即可搞定。

中间层是深度学习平台层。该层汇聚了商汤多年积累的深度学习工具链，提供全栈式深度学习平台，涵盖数据管理、数据标注、开发工具箱与开发平台等模块。其中SenseCore AI Studio平台可将训练研发效率提升12倍，部署效率提升40倍，推理性能提升10倍。此外，数据服务尤为值得关注——百亿级云上非结构化数据管理支持实时多人协作，性能比同类开源方案高出3倍以上；智能标注覆盖200余种场景，人效提升可达4倍。这些数字背后，意味着AI开发者能够从繁琐的底层工作中彻底解放出来。

最上层是算法模型层。该层以OpenMMLab、OpenGVLab、OpenDILab三大开源体系为核心。OpenMMLab已提供超过300个最先进算法、2300余个预训练模型，在GitHub上获得6万多星标；OpenGVLab的“书生”大模型覆盖四大核心视觉任务，可识别超10万标签；OpenDILab开源决策智能平台则在8个工业场景、40余个决策智能应用中落地。这些并非实验室中的样品，而是可以直接投入使用的成熟能力。

总体而言，SenseCore商汤大装置AI云的目标十分清晰：让AI基础设施真正实现普惠、弹性与开放，让技术触手可及。面向产业落地，它重点赋能自动驾驶、智慧城市、AI for Science以及元宇宙等多个场景。简而言之，就是要让AI不止于炫技，而是扎实地赋能千行百业。