ScalingLaws主导下的AI迭代路径：商汤杨帆解码AIGC基础设施战略

2019年，商汤在上海临港投建计算中心时，业界普遍持怀疑态度。作为一家以算法和软件为核心的轻资产企业，为何要斥巨资布局硬件基础设施？这个决策在当时看来近乎冒险。然而回首望去，整个AI产业的发展轨迹恰恰印证了商汤的前瞻判断。

尺度定律：AI迭代的核心驱动力

截至目前，ScalingLaws仍在主导AI技术迭代方向。只要将更多高质量数据灌入算法模型，就能持续提升智能水平。这条路径在业内已被验证为清晰可行的方向。然而硬币的另一面是：大模型研发的投资成本持续攀升，产业端投入产出比不够理想的矛盾愈发突出。

如何让高昂的研发投入在市场端产生最大回报，成为全行业共同面对的课题。在这样的背景下，降低门槛与成本成为必然趋势，而AI基础设施的出现正是为了破解这一困局。

三要素一体化：基础设施化的核心逻辑

AI基础设施的意义不仅在于提供算力，更关键的是实现算力、算法、数据三要素的平台化整合。只有将这些通用能力标准化、基础设施化、服务化，才能真正降低产业创新门槛。

商汤临港智算中心的最新进展印证了这一判断：截至去年底，包括临港在内已建成7至8个互联互通的算力节点，多个新节点正在建设中。总体算力超过12000P，其中临港单点算力接近10000P。更值得关注的是，从2021年起商汤在芯片层面展开大量工作，目前临港超过15%的算力来自国产芯片。

降低门槛的具体路径

降低使用门槛不能止步于提供低成本的机器和电力。商汤通过自身在AI软件领域的深厚沉淀，构建了多层次的产品和服务体系，帮助企业更低门槛、高效率、低成本地进行大模型研发。

针对推理成本过高的痛点，商汤采用混合模型调用策略：后台并非挂载单一模型，而是根据对话内容和提示词自动选择调用超大模型、中等模型或小模型，在优化用户体验的同时大幅降低资源开销。同时，通过单位算子与硬件匹配优化，进一步提升计算效率。

商汤推出的生态计划包括算力资源、开发者社区建设及基础模型能力输出。自身也构建了完整的日日新大模型体系，在3D图像、视频、三维重建等视觉相关领域形成差异化优势。

决胜点：场景深耕与需求洞察

AI应用的成功关键并非单纯比拼技术参数。当市场上开源与闭源模型服务日益丰富，真正的决胜点在于：谁能针对细分场景提供更优解决方案，谁能更精准把握用户需求，谁能打造更高的性价比。

中国拥有全球最优质的B端和C端市场。当AI应用开发门槛和成本降下来，更大的产业应用空间将被激发。这正是商汤致力于打造开放生态基础设施的核心使命。