從“囤卡”到“提效”：商湯大裝置的算力突圍邏輯

文 | 劉芬 編輯 | 蔣詩舟

日前，商湯科技發布的2025年財報，一個數字引發關注：下半年年息稅折舊攤銷前利潤（EBITDA）上市后首次轉正，達3.8億元。

對于AI公司來說，EBITDA轉正的意義不止于財務本身。它通常被視為運營改善的拐點——公司從技術投入期進入價值兌現期，燒錢換增長的階段正在過去，精細化運營帶來的自我造血能力開始顯現。2025年，商湯科技全年總收入增長33%，超50億元，為近三年最快增幅；下半年經營性現金流自上市以來首次實現正向凈流入

這份成績單背后，是商湯科技“大裝置-模型-應用”的“三位一體”戰略的逐步驗證。早在2020年，當行業還在爭論要不要做算力基礎設施時，商湯科技已經開始投入建設。如今，這套體系正在將算力效率轉化為可驗證的商業模式。

整個AI行業正在經歷一場算力焦慮。“養龍蝦”爆火，直接帶動Token消耗指數級增長，AI公司如何接招，無疑是行業當下熱門話題。

來自國家數據局的數據顯示，到今年3月，中國日均Token調用量突破140萬億，兩年增長超千倍。相比去年底，三個月提升40%以上。調用量猛增，背后是AI應用從“對話”到“做事”帶來的算力需求革命。

一般而言，Token是大模型處理信息的最小單元，計算量越大，消耗Token越多。在早期問答模式下，一輪對話消耗幾百到幾千Token，一旦用戶停止提問，消耗也就隨之停止。進入Agent模式后，人工智能開始在后臺持續執行多步驟任務。這一趨勢下，Agent使用Token，Token拉動剛性算力需求。有業內人士測算，單Agent消耗約為對話模式的4倍，多Agent系統高達15倍。華泰證券研究所報告也指出，Token調用量隨推理擴展呈倍數增長，AI算力需求隨Token增長呈更大倍數增長。

IDC預測，到2030年全球活躍AI智能體將達22.16億，年度Token消耗量有望從2025年的0.0005 Peta Tokens激增至15.2萬Peta Tokens。

隨著AI應用加速落地，由Token需求爆發引起的算力緊缺，正加速一個早已開始的趨勢：算力競爭的重心，從“誰擁有最多的芯片”轉向“誰能把每一顆芯片、每一度電、每一個Token的效率發揮到極致”。誰能把推理成本降下來、把算力效率提上去，誰就能掌控AI產業的話語權。

不乏業內人士指出，當前算效低下普遍存在，部分智算中心GPU利用率偏低，加劇資源浪費與結構失衡。未來需完善算力利用率、任務效率、單位能耗產出等效能指標，引導產業進入精細化效率競爭。只有通過更精細的調度、資源池化與彈性部署，才能將有限算力用到極致。

一、短期夠用，長期緊缺：算力市場的結構性矛盾

算力正在從一個技術問題，變成一個經濟問題。當下的市場格局呈現出清晰的結構性矛盾：短期夠用，長期緊缺。

據了解，算力體系分為通用算力、智能算力、超級算力等，其中智能算力與AI關系最密切。中國算力體系以智算為主導，占比超9成。

中國市場上，目前在大規模采購智能算力的主力軍是大型科技公司、電信運營商、各地方城市及央國企。華創證券首席經濟學家張瑜表示，對于地方政府，從“東數西算”中的8個樣本省市看，2026年規劃算力總規模同比增速達44%，仍能維持高雙位數增長。對于科技巨頭，阿里巴巴相關投資計劃或繼續加碼，騰訊、字節也在持續跟進。對于三大運營商，今年算力投資支出基本持平去年。

其中，中國電信2025年資本開支804億元，其算力基礎設施投資人民幣202億元，占比約為25%。中國聯通全年資本開支542億元，并在財報里明確提出2026年資本開支預計在500億元左右，其中算力投資占比將超過35%。

這不僅是運營商算力建設從“通用服務器堆疊”向“高性能超節點架構”的戰略轉型，更是一個明確信號：算力正轉變為全社會的基礎設施。各地方城市及央國企正在成為重要的算力投資方，政府牽頭設立專項資金，地方央國企發布招投標公告，第三方企業參與建設智算中心，算力采購正從“試點”走向“規模化”。

短期來看，供給端并不短缺。2025年中國智能算力同比增長119%至1590 EFLOPS，超出市場預期。IDC預期，2026-2028年，中國智算還將維持約40%的年均增速。但國際對比看，中國智算仍有很大增長空間。截至去年一季度，美國智算全球占比達到75%，中國占比約為15%。

長期缺口正在加速形成。國金證券直言，2026年是中國算力需求從“云端訓練”向“訓練+推理”雙輪驅動的關鍵之年，算力缺口將在更多模態和更廣場景的催化下，極速釋放。

華泰證券提供了一個更深層的觀察：模型能力提升正從“數據-算力-算法”的線性關系，轉向以“數據生成與利用效率”為核心的非線性增長。這意味著，每一次模型能力的躍遷，都帶來遠超以往的算力消耗。

供給端的結構性矛盾，在需求洪峰面前被急劇放大。傳導至終端，是價格的上漲。

2026年初，亞馬遜AWS率先將EC2機器學習容量塊服務價格上調約15%，谷歌云隨后上調全球數據傳輸服務價格，北美地區費率翻倍。3月，阿里云、百度智能云、騰訊云密集發布調價公告，頭部廠商主流GPU算力實例漲幅集中在15%-34%區間。漲價公告的核心原因高度一致：全球AI需求爆發，算力需求持續攀升，核心硬件供應鏈成本顯著上漲。

這不是簡單的市場行為。在業內人士看來，它標志著行業競爭邏輯的根本轉向，從“低價換規模”的粗放時代，進入“價值定輸贏”的精細化運營階段。此次調價將倒逼中小開發者轉向性價比更高的國產算力平臺，優化算力使用效率，淘汰低價值、高算力消耗的無效項目，行業資源將進一步向具備核心技術、清晰盈利模式的優質企業匯聚。

一位AI創業公司CEO道出了行業普遍焦慮：“以前我們討論算力，說的是‘夠不夠用’。現在我們討論算力，說的是‘用不用得起’。很多創業公司也開始算賬，分析哪些應用值得跑，哪些場景需要砍。

有觀點指出，當算力從“戰略資源”變成“財務成本”，行業的游戲規則就被改寫了。那些僅僅依靠“囤卡”優勢的玩家，可能很快就會發現自己的護城河正在消失。而真正能夠在效率上拉開差距的玩家，才有機會在下一輪競爭中勝出。

二、商湯大裝置：用效率重構算力競爭邏輯

在算力焦慮蔓延的行業中，商湯科技提供了一種差異化的解題思路。對比來看，商湯大裝置不是“囤卡人”，而是通過算電協同、軟硬協同，提升算力效率的精細化運營者。

作為戰略底座，商湯大裝置實現了從技術長板向產業閉環的深度躍遷。通過底層算力與算法研發的深度聯調，大裝置全年支撐模型研發任務近百萬項。在弗若斯特沙利文發布的《2025年H1中國全棧AI云服務市場報告》中，商湯大裝置穩居中國全棧AI云服務市場前四，原生AI云廠商首位。在《2025年中國AI基礎設施市場報告》中，商湯科技入選“領導者象限”，躋身第一梯隊。

權威認證也在持續加碼。2026年2月，獲評工信部“軟件供應鏈安全能力評估”優秀級認證；2026年1月，獲中國信通院業界首個“5A卓越級”認證；2025年8月，IDC報告在“性能優化”、“大模型訓推”等核心維度均給滿分。

其中，商湯大裝置的核心競爭力，在于“最懂大模型”的定位。 這種“算力-模型-應用”的“三位一體”戰略的深度耦合，構成了堅實的技術護城河。以LightX2V世界模型推理系統為例，依托步數蒸餾與極致量化等前沿技術，商湯不僅率先實現物理世界模擬的實時視頻生成，更在制程受限的國產硬件上實現對海外頂尖芯片性能的反超。該系統獲阿里、騰訊等多家頭部廠商官方推薦，開源模型在HuggingFace累計下載破千萬，穩居全球前十。

在國產化方面，商湯走得務實而堅決。聯合華為昇騰、海光、寒武紀等十余家芯片廠商發布“商湯大裝置算力Mall”，率先完成與昇騰384超節點的全面適配。國產世界模型“開悟2.0”已實現在國產算力集群上的全流程訓練，成為首個在國產芯片生態上實時生成動態場景的世界模型。

更長遠來看，商湯正在探索算力效率的終極命題——算電協同。 在寧德時代支持下，商湯打造了全球首個實現“算力管理-IDC運營-儲能系統”全鏈路打通的AI智能系統，通過大模型精準預測電力負載，動態生成最優能源調度策略。聯合達卯科技、溥泉資本發布臨港AIDC算電協同平臺，通過“算隨電用”、“電隨算動”的雙向閉環，實現算力與能源的精準匹配。這一實踐為大規模智算中心的低碳運營提供了可復制的樣板。

對AI初創企業而言，推理時代的算力困局本質是四重難題。其一，Agent帶來的Token消耗呈指數級增長，且從“階段性投入”變為“持續性支出”，推理成本無疑成為財務黑洞。其二，全球GPU供應鏈緊張，有限算力優先傾斜戰略合作伙，初創公司即便愿付溢價也難得算力；其三，缺人缺經驗導致GPU用不“滿”。其四，供給彈性不足，推理負載的峰谷波動又讓固定配置陷入兩難。

為解決這些難題，商湯科技通過彈性擴縮容機制，支持按需自動調配算力，低峰期縮減、高峰期秒級擴容，讓算力成本與業務規模精準同步。在供給端，商湯已與20余款國產芯片完成適配，率先實現萬卡國產GPU集群異構混訓，算力利用率達80%、效率達同構訓練的95%，打破單一GPU供給限制。在服務端，商湯將十余年AI實戰經驗整合為“4S”全周期賦能——從聯合解決方案到聯合銷售，從專家服務到戰略協同，幫助初創企業一次性打通“用得起、拿得到、用得好”的算力難題。

三、商業化新賽點，商湯劍指“性價比”和“功效比”

“那個只要‘堆算力’就能贏的時代，已經結束了。”2025年11月，OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever的這句話，正在成為行業共識。2026 GTC大會上，黃仁勛表達了同樣的觀點：AI競賽不再是比拼原始算力，而是效率與商業化。

大模型技術的同質化競爭日益加劇。當模型能力本身不再是決定性差異，真正的比拼就轉移到了模型之外，誰能以更低的成本、更高的穩定性，支撐海量Token的持續流轉。

中國信通院將這一轉變概括為：大模型已進入“2.0時代”，核心標志是強化學習的廣泛應用。整體算力需求結構正從訓練側向推理側傾斜，IDC預測到2027年推理負載將達到70%。為高并發、低延遲推理設計的算力效率，變得前所未有的重要。

有業內人士表示，算力就像中國電網，未來比拼的不是有沒有算力，而是能不能穩定、低成本產出Token。其判斷是，在Token工廠時代，算力的終極價值是普惠與高效。AI產業正從技術驅動轉向商業驅動，未來算力部署將形成集中式公共算力與分布式私域算力并存的格局，MaaS平臺將成為連接訓練與推理的關鍵載體。

這一判斷正在被市場驗證。當算力成為一種公共服務，能否跑出算力服務的巨頭，在于是否有企業將軟硬協同發揮到極致。商湯建設大裝置的邏輯正是如此，這種“算力-模型-應用”“三位一體”戰略的深度耦合，構成了最堅實的技術護城河。

商業化的成果也在驗證這一邏輯。據了解，商湯大裝置已成為國內多家頭部科研機構、互聯網科技巨頭、頂尖泛娛樂企業、具身智能機器人企業以及第一梯隊大模型獨角獸的核心伙伴。同時，商湯參與上海市規資局“量子城市”項目，助力五糧液、中鐵第一勘察設計院等領軍企業實現行業大模型部署。

除支撐外部商業循環，商湯在大裝置與大模型技術基礎之上的應用也實現了商業化多點開花。2025年，商湯的AI原生應用已深入泛辦公、金融、智能營銷、內容創作、泛智能終端等多個領域。商湯與值得買科技達成深度戰略合作，讓電商營銷實現了智能化：幫助其店鋪運營效率提升20倍、直播運營效率提升6倍、流量投放效率提升5倍、實時監控效率提升3倍。

同時，在“1+X”戰略下，商湯的X創新業務也基于集團的硬核技術與市場經驗，在智能駕駛、家用AI機器人、智慧醫療、智慧零售、具身智能等更復雜的場景構建商湯AI生態矩陣。財報顯示，2025年商湯X業務的收入超3億元。

此外，商湯將于今年二季度推出基于第二代NEO架構的全新基礎模型，在業內率先驗證原生多模態架構下理解與生成深度統一的新“尺度定律”，預計將實現效能與性價比的倍數級躍升。依托“三位一體”戰略協同優勢，商湯將持續降低推理成本，讓極致性價比成為最堅實的競爭壁壘。

商業的終極理性，不是燒掉多少燃料，而是走了多遠的路。算力這道難題的解法，不在于擁有多少芯片，而在于如何讓每一顆芯片、每一度電、每一個Token，都產生最大價值。

當AI產業從技術驅動轉向商業驅動，當Token成為衡量價值的新標尺，那些能夠率先構建效率壁壘的公司，才有機會在下一輪競爭中勝出。商湯，正在試圖成為那個在“Token工廠”時代定義行業標準的人。