商湯科技啓動“銀河項目”，推動國產AI芯片規模化

商湯科技正式啓動“銀河項目”，聯合近20家合作伙伴，旨在擴大中國國產AI芯片基礎設施。在題為“智能轉型與共生”的主題演講中，商湯科技聯合創始人兼大裝置事業羣總裁楊帆闡述了公司所謂的閉環體系，該體系連接了芯片級技術、生態合作伙伴關係以及國產AI算力的商業化部署。

除了“銀河項目”，商湯科技還與衞星製造商國星宇航簽署了空間計算協議，並與包括上海人工智能實驗室在內的五家機構建立了科研合作伙伴關係，專注於科學計算應用。

楊帆將時機總結為三大趨勢：企業部署中令牌需求攀升、工業AI應用追趕消費級用例、以及國產芯片商業化已達到可快速建設基於中國芯片的智能計算中心的階段。

然而，這一窗口是否如商湯所言那樣開放，很大程度上取決於那些尚未獨立驗證的數據。

令牌吞吐量的巨大星號

商湯科技表示，其大裝置平台目前日均處理2.42萬億令牌，並預計到2026年第四季度這一數字將增長25倍，達到每天10萬億令牌。這是一個預測，而非實測結果，企業買家在評估商湯基礎設施時應將其視為預測，直到季度數據開始公佈。

與增長相關的成本效益聲明同樣是自我報告的。商湯稱其異構混合推理技術在主流國產芯片上實現了85%-152%的模型FLOPs利用率提升，同時推理成本效益達到Nvidia H系列產品的1.25倍。

與國內同構推理設置相比，商湯聲稱在相同成本下令牌輸出增加了2.5倍，這一躍升使得優化後的混合推理集羣超過了業界此前認為的國內計算力最低盈利門檻。

這些數字均無第三方基準測試支持，且供應商優化測試集羣與客户生產環境之間的差距——包括不均衡的數據管道和延遲的固件更新——通常會導致此類數字變軟。

適配性聲明與多芯片難題

國產AI芯片歷來面臨軟件棧碎片化的問題：為一種架構訓練的模型往往需要重新設計才能在另一種架構上運行。商湯表示已構建了一個涵蓋模型、框架、算子、工具鏈和硬件的全棧適配層，旨在讓客户無需大量重寫即可跨國產芯片供應商遷移工作負載。

該公司提到了兩個應用實例。在AI4S長序列蛋白質預測工作負載中，商湯表示融合算子優化將整體預測時間減少了三分之一。在AIGC視頻生成中，據稱在運行DiT模型的國產芯片上實現了93%的多卡並行加速比，同時實現了主流AI開發工具的零成本遷移。

這些數字在沙盒測試中表現良好，但只有在實際客户運行混合硬件世代的生產管道中經過壓力測試才更具意義。

能源指標新名稱

商湯引入了一個名為“每瓦特令牌數”的指標，作為衡量AI數據中心效率的替代標準，同時推出了一款“算力協作代理”，負責資源調度、電價預測和儲能優化，覆蓋公司所謂的八級數據系統和五個決策鏈。

結合計算、電價和自動化調度，商湯聲稱每單位電力成本的令牌輸出增加了80%，平均電價低於可比區域數據中心10%，計算負載預測準確率達96%。

這些聲明在未來幾個季度值得觀察，而非立即相信。電價套利和負載預測準確性在系統經歷完整季節週期和真實需求波動時，表現往往與供應商試點條件不同。

令人印象深刻的合作伙伴名單

“銀河項目”宣稱的生態系統包括國產芯片廠商寒武紀、沐曦、海光、華為昇騰、摩爾線程、天數智芯和壁仞科技，組件合作伙伴西智科技，以及基礎設施公司包括Silicon Motion、趨境科技、中科加禾、清程極智、智譜信息和幾粒科技。

商湯表示，計劃涵蓋建設一個“令牌工廠”、五個所謂“萬卡級”計算集羣、十個技術方向的聯合工作，以及支持200家AI初創公司。

“國產化並非簡單替代單個芯片，而是從芯片、組件到基礎設施和應用場景，中國創新能力全鏈路的協同努力，”楊帆表示。

太空、光計算和量子計算佈局更遙遠

除近期基礎設施外，商湯還概述了面向數據中心效率的光計算、AI優化中的量子計算應用，以及與國星宇航合作構建所謂的“商湯太空計算星座”。

商湯計劃於2026年首次發射衞星，到2030年建立數千顆計算衞星，計算容量達數萬PB。

楊帆認為其價值超越原始能力，將天基計算視為將中國AI服務擴展到弱網絡環境（如海上作業和災害響應）的途徑，進而支持中國AI產品出口到國際市場。

這一2030年目標設定在五年後，此類規模的衞星計算部署尚無先例可參考時間線。

從上海到利雅得的物理基礎設施

在地面，商湯表示其上海設施運行着全國首個被評為“5A”級智能計算水平的數據中心，每日處理超過20萬億令牌，覆蓋20多個行業。鹽城站點已啓動，初始容量為3000 petaflops，專注於能源、製造和低空經濟應用。

在香港，商湯正在建設其描述的“香港最大國產智能計算中心”，目標到2030年達到40000 petaflops。公司還計劃在沙特阿拉伯建設中國首個海外國產計算集羣，定位為中東地區的全棧國產計算基地。

在研究方面，商湯與上海人工智能實驗室、北京中關村學院、深圳河套學院、上海算法創新研究院和上海交通大學AI學院合作，旨在構建一個共享平台，涵蓋計算、工具和模型能力，用於生命科學、材料科學和製造研究。楊帆稱AI for Science是“基礎研究範式創新的關鍵槓桿”，將這一倡議與中國更廣泛的“人工智能+”政策推動相聯繫。

商湯預測2026年第四季度每日令牌量達10萬億，這一數字將成為跟蹤該公司屆時實際報告結果的關鍵指標。