商汤科技启动“银河项目”，推动国产AI芯片规模化

商汤科技正式启动“银河项目”，联合近20家合作伙伴，旨在扩大中国国产AI芯片基础设施。在题为“智能转型与共生”的主题演讲中，商汤科技联合创始人兼大装置事业群总裁杨帆阐述了公司所谓的闭环体系，该体系连接了芯片级技术、生态合作伙伴关系以及国产AI算力的商业化部署。

除了“银河项目”，商汤科技还与卫星制造商国星宇航签署了空间计算协议，并与包括上海人工智能实验室在内的五家机构建立了科研合作伙伴关系，专注于科学计算应用。

杨帆将时机总结为三大趋势：企业部署中令牌需求攀升、工业AI应用追赶消费级用例、以及国产芯片商业化已达到可快速建设基于中国芯片的智能计算中心的阶段。

然而，这一窗口是否如商汤所言那样开放，很大程度上取决于那些尚未独立验证的数据。

令牌吞吐量的巨大星号

商汤科技表示，其大装置平台目前日均处理2.42万亿令牌，并预计到2026年第四季度这一数字将增长25倍，达到每天10万亿令牌。这是一个预测，而非实测结果，企业买家在评估商汤基础设施时应将其视为预测，直到季度数据开始公布。

与增长相关的成本效益声明同样是自我报告的。商汤称其异构混合推理技术在主流国产芯片上实现了85%-152%的模型FLOPs利用率提升，同时推理成本效益达到Nvidia H系列产品的1.25倍。

与国内同构推理设置相比，商汤声称在相同成本下令牌输出增加了2.5倍，这一跃升使得优化后的混合推理集群超过了业界此前认为的国内计算力最低盈利门槛。

这些数字均无第三方基准测试支持，且供应商优化测试集群与客户生产环境之间的差距——包括不均衡的数据管道和延迟的固件更新——通常会导致此类数字变软。

适配性声明与多芯片难题

国产AI芯片历来面临软件栈碎片化的问题：为一种架构训练的模型往往需要重新设计才能在另一种架构上运行。商汤表示已构建了一个涵盖模型、框架、算子、工具链和硬件的全栈适配层，旨在让客户无需大量重写即可跨国产芯片供应商迁移工作负载。

该公司提到了两个应用实例。在AI4S长序列蛋白质预测工作负载中，商汤表示融合算子优化将整体预测时间减少了三分之一。在AIGC视频生成中，据称在运行DiT模型的国产芯片上实现了93%的多卡并行加速比，同时实现了主流AI开发工具的零成本迁移。

这些数字在沙盒测试中表现良好，但只有在实际客户运行混合硬件世代的生产管道中经过压力测试才更具意义。

能源指标新名称

商汤引入了一个名为“每瓦特令牌数”的指标，作为衡量AI数据中心效率的替代标准，同时推出了一款“算力协作代理”，负责资源调度、电价预测和储能优化，覆盖公司所谓的八级数据系统和五个决策链。

结合计算、电价和自动化调度，商汤声称每单位电力成本的令牌输出增加了80%，平均电价低于可比区域数据中心10%，计算负载预测准确率达96%。

这些声明在未来几个季度值得观察，而非立即相信。电价套利和负载预测准确性在系统经历完整季节周期和真实需求波动时，表现往往与供应商试点条件不同。

令人印象深刻的合作伙伴名单

“银河项目”宣称的生态系统包括国产芯片厂商寒武纪、沐曦、海光、华为昇腾、摩尔线程、天数智芯和壁仞科技，组件合作伙伴西智科技，以及基础设施公司包括Silicon Motion、趋境科技、中科加禾、清程极智、智谱信息和几粒科技。

商汤表示，计划涵盖建设一个“令牌工厂”、五个所谓“万卡级”计算集群、十个技术方向的联合工作，以及支持200家AI初创公司。

“国产化并非简单替代单个芯片，而是从芯片、组件到基础设施和应用场景，中国创新能力全链路的协同努力，”杨帆表示。

太空、光计算和量子计算布局更遥远

除近期基础设施外，商汤还概述了面向数据中心效率的光计算、AI优化中的量子计算应用，以及与国星宇航合作构建所谓的“商汤太空计算星座”。

商汤计划于2026年首次发射卫星，到2030年建立数千颗计算卫星，计算容量达数万PB。

杨帆认为其价值超越原始能力，将天基计算视为将中国AI服务扩展到弱网络环境（如海上作业和灾害响应）的途径，进而支持中国AI产品出口到国际市场。

这一2030年目标设定在五年后，此类规模的卫星计算部署尚无先例可参考时间线。

从上海到利雅得的物理基础设施

在地面，商汤表示其上海设施运行着全国首个被评为“5A”级智能计算水平的数据中心，每日处理超过20万亿令牌，覆盖20多个行业。盐城站点已启动，初始容量为3000 petaflops，专注于能源、制造和低空经济应用。

在香港，商汤正在建设其描述的“香港最大国产智能计算中心”，目标到2030年达到40000 petaflops。公司还计划在沙特阿拉伯建设中国首个海外国产计算集群，定位为中东地区的全栈国产计算基地。

在研究方面，商汤与上海人工智能实验室、北京中关村学院、深圳河套学院、上海算法创新研究院和上海交通大学AI学院合作，旨在构建一个共享平台，涵盖计算、工具和模型能力，用于生命科学、材料科学和制造研究。杨帆称AI for Science是“基础研究范式创新的关键杠杆”，将这一倡议与中国更广泛的“人工智能+”政策推动相联系。

商汤预测2026年第四季度每日令牌量达10万亿，这一数字将成为跟踪该公司届时实际报告结果的关键指标。