真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026

主要观点总结

本文介绍了商汤在AI Infra领域的最新进展，包括其战略定位、技术演进、以及关键业务成果。文中强调了AI发展浪潮与商汤技术演进的关系，商汤始终在AI的核心技术链条上持续演进，同时积极参与推动国产技术的适配和创新。商汤大装置作为最懂大模型的AI Infra，不仅提供算力平台，更是一个立体的能力体系，覆盖模型框架、模型优化、训练与推理体系、开发工具链等。此外，商汤在算力集群的运营和国产化适配方面也取得了显著成果，并与多个合作伙伴共同推动了AI在产业中的深度落地。

关键观点总结

关键观点1: 商汤在AI Infra领域的战略定位和技术演进

商汤一直在AI的核心技术链条上持续演进，从最初的AI 1.0时代到原生多模态模型、时空模型等方向的深度参与，以及面向大模型时代的全面准备。

关键观点2: 商汤大装置的全栈能力与关键突破

商汤大装置不仅是算力平台，更是一个立体的能力体系，覆盖模型框架、模型优化、训练与推理体系等。在推进基础设施演进方面，商汤取得了关键成果，如AIDC算电协同实践和国产化适配的推进。

关键观点3: 商汤与合作伙伴的产业合作与落地成果

商汤与多个合作伙伴共同推动了AI在产业中的深度落地，包括互联网科技、AIGC、传统行业、科研机构和具身智能等领域的合作案例。

关键观点4: 商汤在算力中心的运营和国产化适配方面的成果

商汤在算力中心的运营方面取得了显著成果，如精准预测算力需求、碳减排、年度节电量等。同时，在推进国产化适配方面，商汤与多个国内厂商合作，共同发布了商汤大装置的算力Mall，实现了多样化的算力资源和平台工具的自由组合和调配。