對(duì)混合資源的統(tǒng)一管理和優(yōu)化，將成為行業(yè)競爭的關(guān)鍵。

作者｜王博

對(duì)于國內(nèi)算力行業(yè)的從業(yè)者來說，最近最不想聽到的就是來自大洋彼岸的消息。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間4月15日，美國商務(wù)部表示，將對(duì)英偉達(dá)的H20、AMD的MI308及其同類AI芯片產(chǎn)品向中國發(fā)布新的出口許可要求。

在中美關(guān)稅對(duì)峙背景下，美國再度升級(jí)對(duì)中國的AI芯片管控，不要說英偉達(dá)H100或H800了，就連英偉達(dá)此前可以合法特供中國的H20芯片也將面臨無限期出口許可證。

而剛剛過去的今年第一季度，在DeepSeek的影響下，國內(nèi)算力行業(yè)又一次“狂飆突進(jìn)”。

2月24日，阿里巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘宣布，未來三年，阿里將投入超過3800億元，用于建設(shè)云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施，總額超過去十年總和。有統(tǒng)計(jì)顯示，這是中國民營企業(yè)在云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域有史以來最大規(guī)模投資。高盛預(yù)計(jì)，這3800億資本開支中約80%將用于AI服務(wù)器。

美國科技媒體《The Information》報(bào)道，今年第一季度，字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴、騰訊等中國科技公司共訂購了至少價(jià)值160億美元的英偉達(dá)H20芯片。

在H20被限制后不久，英偉達(dá)創(chuàng)始人、CEO黃仁勛4月17日到訪北京，并在與中國貿(mào)促會(huì)會(huì)長任鴻斌的會(huì)談中表示，中國是英偉達(dá)非常重要的市場，希望繼續(xù)與中國合作。

話雖這么說，但在今年GTC上，黃仁勛就坦言：“全球局勢變得更加復(fù)雜，但這些并不是我們能左右的。我們能做的就是始終確保合規(guī)，并全力在市場中服務(wù)客戶。”

確定的事情是，算力行業(yè)供應(yīng)鏈的不確定性大大增加了。

過去一段時(shí)間，國內(nèi)算力行業(yè)是熱鬧的也是有些浮躁的，圍繞AI基礎(chǔ)設(shè)施的投入模式，一場關(guān)于“重資產(chǎn)”與“輕資產(chǎn)”的討論持續(xù)升溫。

其中，“重資產(chǎn)”指企業(yè)投入大量資金自建或購買AI基礎(chǔ)設(shè)施，而“輕資產(chǎn)”指企業(yè)主要與第三方合作建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施，或租賃、購買第三方提供的AI算力服務(wù)。

這場討論有一個(gè)“切片”很有意思，在3月26日晚商湯科技2024年財(cái)報(bào)會(huì)議上，有投資人直接對(duì)商湯科技在資本支出方面不及阿里上千億元的“重資產(chǎn)”投入提出疑問。

當(dāng)時(shí)商湯科技董事長兼CEO徐立表示，重投入的確是一個(gè)行業(yè)趨勢，但也要看到真正意義上的核心能力，不是簡單的算力對(duì)比或硬件對(duì)比，因?yàn)檎嬲馨阉懔τ煤茫€是需要軟件以及真正理解模型能力的企業(yè)。商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆認(rèn)為，輕資產(chǎn)模式本身有很強(qiáng)的特點(diǎn)，適合當(dāng)下快速變化的供應(yīng)鏈環(huán)境。

「甲子光年」認(rèn)為，“重資產(chǎn)”與“輕資產(chǎn)”簡單的二元對(duì)立已經(jīng)無法概括當(dāng)前國內(nèi)算力行業(yè)的趨勢，經(jīng)過一段時(shí)間的發(fā)展，中國AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將進(jìn)入輕重資產(chǎn)結(jié)合的“混合模式”深水區(qū)。

1.從“輕重之爭”，到“輕重混合”

互聯(lián)網(wǎng)大廠是“重資產(chǎn)”模式的代表，它們擁有龐大的用戶群體和海量的數(shù)據(jù)，對(duì)AI算力需求巨大且穩(wěn)定。為了保障數(shù)據(jù)安全、提升性能和降低長期運(yùn)營成本，它們往往會(huì)自建大規(guī)模的AI算力集群和智算中心。

還有一些專注于AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的企業(yè)，它們主要面向市場提供AI服務(wù)器、存儲(chǔ)等硬件設(shè)備，雖然不直接運(yùn)營AI服務(wù)，但其業(yè)務(wù)本質(zhì)仍是“重資產(chǎn)”投入。

此外，還有部分科研機(jī)構(gòu)和高校，為了進(jìn)行前沿AI研究，它們也會(huì)投入建設(shè)自己的高性能計(jì)算集群，用于支撐AI模型的訓(xùn)練和推理。

企業(yè)或機(jī)構(gòu)自建AI基礎(chǔ)設(shè)施可實(shí)現(xiàn)全方位的自主可控，從硬件到軟件環(huán)境均由企業(yè)自行掌控，能夠根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求進(jìn)行深度定制與優(yōu)化。同時(shí)，所有數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)于自有機(jī)房，安全性和隱私防護(hù)能力大幅提升；對(duì)于算力需求穩(wěn)定且規(guī)模巨大的組織而言，長期運(yùn)營成本有望低于外部租賃成本。此外，通過針對(duì)特定模型和算法進(jìn)行軟硬件協(xié)同優(yōu)化，還能進(jìn)一步挖掘性能潛力，為關(guān)鍵業(yè)務(wù)提供更可靠、更高效的計(jì)算支持。

不過，自建基礎(chǔ)設(shè)施同樣面臨多重挑戰(zhàn)：前期投資龐大，從設(shè)備采購到場地建設(shè)與初期運(yùn)營均需占用大量資金；項(xiàng)目周期長，從規(guī)劃到上線往往需數(shù)月甚至數(shù)年時(shí)間；技術(shù)迭代風(fēng)險(xiǎn)高，早期投入的硬件也可能快速過時(shí)；此外，相較于按需擴(kuò)展的云服務(wù)，企業(yè)自建難以實(shí)現(xiàn)彈性調(diào)整，且需持續(xù)組建專業(yè)團(tuán)隊(duì)承擔(dān)日常維護(hù)、升級(jí)和故障排查，進(jìn)一步加大了總體運(yùn)營成本與管理難度。

在這種情況下，很多中小型AI創(chuàng)業(yè)公司和進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，也會(huì)傾向于選擇“輕資產(chǎn)”模式，通過與第三方合作建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施，或租賃、購買第三方提供的AI算力服務(wù)，例如云計(jì)算廠商提供的GPU云服務(wù)器、AI平臺(tái)服務(wù)等。這種模式下，企業(yè)無需擁有和管理底層的硬件基礎(chǔ)設(shè)施。

借助云廠商提供的按需付費(fèi)模式，企業(yè)無需面對(duì)高昂的硬件購置成本，即可迅速獲得大規(guī)模算力資源，大幅縮短從概念驗(yàn)證到產(chǎn)品上線的周期。同時(shí)，云端平臺(tái)的彈性擴(kuò)展能力使企業(yè)能夠靈活應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)波動(dòng)，避免資源閑置浪費(fèi)；底層硬件的維護(hù)、升級(jí)與保障均由服務(wù)商負(fù)責(zé)，進(jìn)一步減輕了企業(yè)的運(yùn)維負(fù)擔(dān)。

盡管如此，對(duì)于算力需求持續(xù)且龐大的企業(yè)而言，云端持續(xù)租賃的總成本可能高于自建方案，同時(shí)因?qū)Φ讓迎h(huán)境控制的局限，云服務(wù)的性能和定制化優(yōu)化空間相對(duì)受限。此外，數(shù)據(jù)安全性需在信任服務(wù)商保障能力的前提下才能得以維系，長期依賴單一云供應(yīng)商也存在“鎖定”風(fēng)險(xiǎn)，一旦遷移或擴(kuò)展至其他平臺(tái)，可能面臨較高的遷移成本與兼容挑戰(zhàn)。

「甲子光年」觀察到，純粹的“重資產(chǎn)”或“輕資產(chǎn)”模式并非適用于所有企業(yè)，越來越多的企業(yè)開始采取“混合模式”，即在自建基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)上，靈活利用云服務(wù)或合作方資源進(jìn)行補(bǔ)充和擴(kuò)展。

例如，一些大型企業(yè)會(huì)采用“分層服務(wù)”的形式，將核心、穩(wěn)定且對(duì)數(shù)據(jù)安全要求高的業(yè)務(wù)放在自建的基礎(chǔ)設(shè)施上，而將一些彈性需求較大、創(chuàng)新性較強(qiáng)的業(yè)務(wù)部署在云端；還有一些企業(yè)會(huì)采用“動(dòng)態(tài)調(diào)度+自建核心節(jié)點(diǎn)”的形式，自建智算中心的同時(shí)推動(dòng)跨區(qū)域算力調(diào)度。

“混合模式”看似靈活高效的背后，也將行業(yè)帶入一片充滿挑戰(zhàn)的“深水區(qū)”。

2.走進(jìn)深水區(qū)

想象一下，一家AI企業(yè)，既花錢搭建了高性能的服務(wù)器集群，又為了應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰和數(shù)據(jù)備份，租用了多家云服務(wù)商的算力。這就像同時(shí)管理著一個(gè)需要精心維護(hù)的私人車隊(duì)，又租用了不同品牌的共享汽車服務(wù)。如何確保所有車輛高效運(yùn)轉(zhuǎn)、成本可控，并且不會(huì)因?yàn)槠渲幸粋€(gè)環(huán)節(jié)的疏忽而導(dǎo)致整體癱瘓，就成了擺在管理者面前的一道難題。

數(shù)據(jù)在本地服務(wù)器和云端之間如何安全高效地流轉(zhuǎn)，在不同的系統(tǒng)之間如何無縫對(duì)接，這背后涉及到異構(gòu)環(huán)境管理、數(shù)據(jù)集成與遷移、應(yīng)用部署與調(diào)度等管理和集成方面的挑戰(zhàn)。

成本控制是“混合模式”面臨的另一大挑戰(zhàn)。如何精確計(jì)算不同業(yè)務(wù)場景下，哪種模式更經(jīng)濟(jì)劃算，避免出現(xiàn)“兩頭不討好”的情況，需要精細(xì)化的成本核算和預(yù)測。

數(shù)據(jù)安全更是懸在“混合模式”企業(yè)頭頂?shù)囊话牙麆Α?shù)據(jù)分散在自有的物理服務(wù)器和不同的云平臺(tái)，如同將珍貴的寶藏分別鎖在自家保險(xiǎn)柜和不同銀行的保險(xiǎn)箱里。

一旦任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)漏洞，都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露的嚴(yán)重后果。如何構(gòu)建一套統(tǒng)一的安全防護(hù)體系，確保數(shù)據(jù)在不同環(huán)境下的安全，是企業(yè)必須認(rèn)真對(duì)待的課題。

此外，“混合模式”對(duì)服務(wù)能力的要求也很高。企業(yè)不僅需要懂硬件、懂網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)人員，還需要熟悉各種云平臺(tái)服務(wù)的專業(yè)人士。這種復(fù)合型人才的短缺，無疑給企業(yè)的運(yùn)營帶來了挑戰(zhàn)。

在「甲子光年」看來，中國AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)正處于一個(gè)關(guān)鍵時(shí)期，“重資產(chǎn)”與“輕資產(chǎn)”并非簡單的對(duì)立，而是相互補(bǔ)充、共同發(fā)展的關(guān)系。“混合模式”進(jìn)入發(fā)展深水區(qū)，標(biāo)志著中國AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)正在走向更加成熟和理性的階段。

3.AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中的“輕重之道”

再次回到那個(gè)“切片”，投資人問商湯在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面投入的問題，其實(shí)具有很強(qiáng)的代表性。作為國內(nèi)最早一批投入智算中心建設(shè)的商湯科技，到底選擇什么模式？面對(duì)行業(yè)涌起的熱潮和供應(yīng)鏈的不確定性，商湯又有什么應(yīng)對(duì)的方法？

2025年4月10日，商湯科技SenseTime舉辦2025技術(shù)交流日，發(fā)布商湯大裝置SenseCore 2.0。在技術(shù)交流日期間，「甲子光年」和部分媒體一起與商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆進(jìn)行了交流。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆，圖片來源：商湯科技

「甲子光年」發(fā)現(xiàn)，商湯對(duì)于AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中“輕資產(chǎn)”與“重資產(chǎn)”的理解及其策略演進(jìn)，為行業(yè)提供了一種參考。

“重資產(chǎn)”模式不確定性在需求端和供給端都有體現(xiàn)。

在需求端，主要體現(xiàn)為芯片迭代的速度與資產(chǎn)折舊周期之間的矛盾。楊帆指出，芯片硬件大約三年迭代一次，而資產(chǎn)正常折舊周期是五年甚至更長，下游用戶的模型迭代速度更快，可能三個(gè)月就迭代一次。從用戶的角度看，他們期待使用更新的硬件資源來迭代技術(shù)。

在供給端，主要體現(xiàn)為芯片產(chǎn)能、成本和供給情況，以及國際貿(mào)易局勢的變化。這不僅僅涉及英偉達(dá)的芯片，也涉及國產(chǎn)芯片。

正是基于這樣的觀察，商湯大裝置在2023年底開始加大輕資產(chǎn)運(yùn)營的比例，推行輕重資產(chǎn)結(jié)合的“混合模式” 。楊帆解釋，加大輕資產(chǎn)比例的原因很簡單：輕資產(chǎn)化對(duì)客戶更有好處。在下游需求（模型和應(yīng)用迭代）和上游供應(yīng)鏈（芯片產(chǎn)能、成本、供給）都快速變化的當(dāng)下，保持系統(tǒng)的靈活性以及針對(duì)不同客戶提供定制化方案的重要性，高于資產(chǎn)規(guī)模本身。

商湯大裝置加強(qiáng)“輕資產(chǎn)”比例并非對(duì)“重資產(chǎn)”的完全否定，而是策略上的演進(jìn)。

商湯在2020年選擇在臨港建設(shè)大型智算中心時(shí)，采取了非常重的資產(chǎn)模式，甚至自建機(jī)房。

商湯科技智能計(jì)算中心，圖片來源：商湯科技

對(duì)此，楊帆解釋，當(dāng)時(shí)整個(gè)市場對(duì)智算中心的認(rèn)知不足，行業(yè)分工也遠(yuǎn)沒有今天細(xì)化，作為行業(yè)的拓荒者，商湯必須要把所有環(huán)節(jié)都做掉，才能積累Know-how，理解每一個(gè)環(huán)節(jié)的問題并進(jìn)行優(yōu)化。

“我們專家服務(wù)里有一個(gè)環(huán)節(jié)是智算中心的機(jī)房運(yùn)維，這跟傳統(tǒng)的云計(jì)算中心的運(yùn)營就是會(huì)有一些差異，這種的know-how我今天可以把它輸出去給到整個(gè)行業(yè)，甚至它可以給我?guī)頎I收。”楊帆說，“作為一個(gè)創(chuàng)新者，就是要在產(chǎn)業(yè)鏈上做得更完整。這樣才能更好積累每一個(gè)環(huán)節(jié)的know-how。”

目前，商湯科技堅(jiān)持“AI基礎(chǔ)設(shè)施（大裝置）-大模型（日日新）-應(yīng)用”三位一體戰(zhàn)略，商湯大裝置總運(yùn)營算力規(guī)模達(dá)到23000P，訓(xùn)練效率優(yōu)于DeepSeek，推理吞吐性能優(yōu)于業(yè)界頭部廠商15%+。

商湯大裝置介紹，圖片來源：商湯科技

隨著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和分工的細(xì)化，楊帆認(rèn)為，長期來看，商湯甚至可能不會(huì)把自己最終定位為一個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營商，而更傾向于能力服務(wù)提供商或輔助運(yùn)營的角色。

對(duì)于商湯而言，輕重資產(chǎn)的配比是動(dòng)態(tài)調(diào)整的，雖然臨港智算中心的重資產(chǎn)投入在特定階段對(duì)商湯的能力積累有巨大幫助，但楊帆強(qiáng)調(diào)：“重資產(chǎn)運(yùn)營從第一天就不是商湯的核心選擇。”

楊帆認(rèn)為，未來更健康的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)應(yīng)該是存在大量更小、更專注在細(xì)分場景的公司，以AI為關(guān)鍵能力提供產(chǎn)品和服務(wù) 。對(duì)于這些公司而言，自建基礎(chǔ)設(shè)施沒有強(qiáng)烈的訴求，他們更應(yīng)該采用第三方服務(wù)來降低成本，將精力聚焦于將AI創(chuàng)新嵌入其產(chǎn)品和解決方案。

商湯的目標(biāo)正是服務(wù)這類客戶，通過輕資產(chǎn)的模式和聯(lián)合運(yùn)營，依靠在軟件、服務(wù)和算法上的持續(xù)積累和標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，與資產(chǎn)建設(shè)方或持有方合作，提供更具性價(jià)比和穩(wěn)定性的服務(wù) 。

商湯在AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的“輕重”之道，是其基于對(duì)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢、技術(shù)迭代速度、供應(yīng)鏈不確定性以及客戶需求的深刻理解而形成的動(dòng)態(tài)策略。從早期的重資產(chǎn)投入積累Know-how，到如今強(qiáng)調(diào)輕資產(chǎn)運(yùn)營和能力輸出，商湯正努力在快速變化的AI浪潮中，找到自身作為“最懂大模型的AI基礎(chǔ)設(shè)施”的服務(wù)商的生態(tài)位。

4.“混合模式”中的變局與突圍

過去兩年，智算中心的建設(shè)伴隨業(yè)務(wù)的快速增長而提速，算力行業(yè)也涌入了很多人。

楊帆認(rèn)為，許多行業(yè)參與者秉持的是一種投資邏輯，但AI基礎(chǔ)設(shè)施絕不止于簡單的硬件堆疊，而是算力、算法、數(shù)據(jù)的三要素的協(xié)同。單純購買硬件并連接起來，難以提供高質(zhì)量的穩(wěn)定服務(wù)，特別是在面對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練時(shí)，硬件故障率、系統(tǒng)穩(wěn)定性、任務(wù)調(diào)度和斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)等都是需要解決的挑戰(zhàn) 。

“不管英偉達(dá)的卡還是國產(chǎn)卡，它自身的掉卡率是存在的，而且最新的這一兩代掉卡率并不低。當(dāng)它硬件故障的時(shí)候，你的系統(tǒng)是不是能夠讓它進(jìn)行實(shí)時(shí)的熱機(jī)備份，能夠讓用戶無感去做切換，能夠把任務(wù)重新分發(fā)再做二次的調(diào)度等等，都是挑戰(zhàn)。”楊帆說。

一方面要面對(duì)美國的種種限制，一方面也要解決國產(chǎn)芯片產(chǎn)能有限、種類繁多且利用率較低等問題，國產(chǎn)化算力異構(gòu)成為重要的發(fā)展方向，商湯大裝置國產(chǎn)芯片異構(gòu)訓(xùn)練效率可達(dá)同構(gòu)訓(xùn)練的95%。

商湯科技2025技術(shù)交流日，楊帆演講時(shí)引用甲子光年智庫報(bào)告數(shù)據(jù)介紹中國智算中心項(xiàng)目建設(shè)情況，圖片來源：商湯科技

商湯大裝置也透露了一個(gè)案例：商湯大裝置聯(lián)合某頭部客戶進(jìn)行了大規(guī)模異構(gòu)混訓(xùn)，基于自動(dòng)并行策略、跨芯通信、容錯(cuò)恢復(fù)等核心技術(shù)，在5000張國產(chǎn)GPU集群上實(shí)現(xiàn)1個(gè)月穩(wěn)定異構(gòu)混訓(xùn)，達(dá)成80%算力利用率，成功突破單一GPU限制，為國產(chǎn)芯片碎片化問題提供了關(guān)鍵解決方案。

“為什么要去做一些異構(gòu)的事情，甚至有些事情可能今天單純從市場化的角度來說，不是很緊迫的需求，但是你得做，因?yàn)槟悴恢牢磥淼墓?yīng)鏈會(huì)演化到什么樣的一個(gè)狀態(tài)。”楊帆說，“未來不管什么情況發(fā)生，我們會(huì)讓我們的下游客戶能夠享受到持續(xù)、穩(wěn)定的服務(wù)。”

國內(nèi)AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域頭部企業(yè)的中科曙光也采用了“混合模式”，這樣既可以幫助“重資產(chǎn)”模式的客戶構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施，也可以為“輕資產(chǎn)”模式的客戶提供AI算力服務(wù)平臺(tái)。

“曙光AI基礎(chǔ)設(shè)施”分為核心基礎(chǔ)、系統(tǒng)設(shè)施、服務(wù)平臺(tái)三層架構(gòu)。其中，在核心基礎(chǔ)層，中科曙光非常重視國產(chǎn)異構(gòu)算力，其以新一代國產(chǎn)AI異構(gòu)加速卡打造軟硬協(xié)同優(yōu)化能力，探索“算力優(yōu)化+算法調(diào)優(yōu)”新范式，性能總吞吐量提升120%。

中科曙光認(rèn)為，無論是“重資產(chǎn)”還是“輕資產(chǎn)”，針對(duì)GPU加速卡進(jìn)行軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)“芯片-算法-模型”深度耦合，已成為AI基礎(chǔ)設(shè)施的重要?jiǎng)?chuàng)新方向。

2025年2月，中科曙光推出DeepAI深算智能引擎方案，集成了GPU開發(fā)工具套件、AI基礎(chǔ)軟件棧和大模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，其目的正是為了讓國產(chǎn)AI算力更適用、更好用。

DeepAI深算智能引擎，圖片來源：中科曙光

「甲子光年」認(rèn)為，如何利用智能化工具和平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)混合資源的統(tǒng)一管理和優(yōu)化，將成為行業(yè)競爭的關(guān)鍵。同時(shí)，加強(qiáng)行業(yè)合作，推動(dòng)不同云平臺(tái)之間的互聯(lián)互通，降低企業(yè)的使用成本和遷移難度，也將是“混合模式”走向成熟的關(guān)鍵。

當(dāng)技術(shù)迭代速度超越硬件折舊周期，如何將固化的算力投入轉(zhuǎn)化為流動(dòng)的技術(shù)服務(wù)能力，或許才是破局關(guān)鍵。這種轉(zhuǎn)型不僅考驗(yàn)企業(yè)的技術(shù)底蘊(yùn)，更需要商業(yè)智慧的升維——在算力狂潮中保持戰(zhàn)略定力，或許才是AI基礎(chǔ)設(shè)施競爭下半場的真正起點(diǎn)。

（封面圖來源：AI工具生成）