近日，“人工智能赋能新型工业化度行”活动举行，正式拉开2026年工业和信息化部“人工智能+”行动序幕。本次活动由国计产业创新中心主办，聚焦通从力底层到工业场景的“后公里”马鞍山保温护角专用胶，动人工智能与制造业度融。商汤大装置事业群解决案总经理代继在会上发表《AI基础设施及产业服务实践》主题演讲，系统阐述了Token经济驱动下AI基础设施的演进逻辑与产业落地路径。

　　代继指出，大模型产业正从“开源与闭源之争”转向“技术生态之争”，头部厂商通过“开源构建生态、闭源沉淀价值”的路径重塑竞争格局。随着新代智能体交互模式的火爆，模型已突破普遍应用的技术门槛，而头部模型用户付费意愿的上升标志着Token消费共识正在形成。

　　与此同时，AI基础设施正迎来历史建设窗口。代继援引行业研究报告指出，2025年AI工作负载以模型训练为主，但到2027年，模型理将成为主要力需求。这意味着AI的价值创造正从次的模型开发转向持续的规模化应用。预计到2030年，全球数据中心总容量将突破200GW，五年内规模翻番，复年增长率达14。

　　Token的规模化生产与消费，AI基础设施需要在力供给、调度率与系统稳定等向实现升。围绕这趋势，商汤大装置构建了系统化技术支撑体系——

　　代继介绍，面对理需求爆发与力结构复杂化的趋势马鞍山保温护角专用胶，商汤大装置造了具备“异构统纳管与弹调度能力”的AI基础设施体系。

　　“基于SenseCore AI云平台，商汤大装置实现了多云环境下的统管理与异构力调度，平台兼容Kubernetes原生生态，将自建集群、三云资源以及多种国产CPU/GPU力整为统资源池。”代继表示，“这种‘力池化’能力，使企业能够在不同区域、不同架构之间灵活调用资源，支撑大规模分布式理任务。”

　　关键的是，在异构环境下，商汤针对不同芯片架构进行了度优化，使训练与理任务均可获得优的价比表现——这意味着，在Token持续消耗的场景下，企业可以以低成本获得稳定、可预期的力供给，从而提升整体投入产出比。

　　如果说力调度解决的是“资源如何用”，那么可观测解决的则是“系统是否可控”。在大规模海量并发场景下，系统需要同时处理海量请求与复杂任务链路，传统监控体系难以支撑。对此，万能胶厂家商汤构建了覆盖基础设施到应用层的全栈智能可观测体系：单秒可处理80万数据点，能提升过20倍；日志检索率提升60，显著缩短问题定位时间等。同时，通过跨地域数据挂载技术，实现“份数据，多地使用”，在保证接近本地能的前提下，破数据孤岛。这不仅降低了数据流转成本，也为跨区域业务部署提供了基础支撑。

　　“在Token经济驱动下，AI调用频率越，对系统稳定与可观测的要求越，‘可感知、可分析、可优化’的智能监控才能真正支撑规模化应用。”代继说。

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　　值得提的是，在力成本与供应链双重挑战下，国产力成为重要支撑路径，不仅能够降低基础设施成本，也有提升了力资源选择的灵活。

　　目前，商汤大装置已完成20余款国产AI芯片适配，并率先实现万卡规模国产芯片的异构混训，力利用率达到80，训练率接近同构集群的95，有突破单芯片限制，实现了国产力规模化商用，也为企业提供了多灵活选择。与此同时，商汤联产业伙伴出“力Mall”，将力资源、平台工具与模型服务进行标准化封装，企业可以像选购商品样进行组与调用。这种服务模式，本质上也在重构AI供给式，使Token成本加可控。

　　“AI正加速从技术能力转化为现实生产力。”代继表示，未来竞争将不再局限于模型本身，而是围绕“基础设施+生态+应用”的系统能力展开。

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