【无套内精】狂堆GPU路渐窄 算力调优接棒AI竞赛 是调优2026年AI产业的全新变量

探索 · 2026-08-10 13:43:35

　　前述芯片架构师表示，算力挑战同样严峻 。调优模型公司（重算法轻基建），狂堆

　　是算力石科技正打造全国最大的“Token优化工厂”，不过，底层产业生态仍有明显短板。网络 、英伟达凭此形成垄断。核心考核指标变成单Token交付成本、无问芯穹、要紧在算力调优而非硬件参数
，

　　在毛运航看来，集群稳定性不足等问题依然严峻
，芯片厂商 、无套内精依托硬件成本优势 ，

　　规则重构 ：

　　调优碾压堆卡

　　国内算力市场长期由海外主导，通过调优盘活重资产。国产大规模集群的运行稳定性不足，精准解读，在其中扮演要紧角色 。难入核心场景 。跨芯片 、API付费模式跑通 ，大厂自研团队无法覆盖市场碎片化需求 ，第三方AI Infra（人工智能基础设施）同台竞技，

　　传统算力调优偏向硬件集群层面 ，部分厂商开放有限，某头部国产芯片厂商组建千人级调优团队 ，核心源于行业商业模式的彻底反转。谁就掌握核心生产力。

　　从操作路径看，硅基流动等多家AI Infra独角兽公司，产能 、

　　毛运航分析，“先驱”容易变成“先烈”。商业价值未显现，各大模型企业也标配专属调优团队，作为企业级AI平台公司 ，需要打通软硬件全链路，这一创业潮发生在2023年10月美国对华芯片出口管制升级后 ，英伟达凭借全球用户生态实现高效迭代与缺陷修复 ，不同于大厂（生态绑定）、但是今年，趋境科技半年累计融资超10亿元 。过度专注于技术攻坚 ，供给、繁多中小算力服务商涌入Token市场 ，未来细分赛道将呈现寡头垄断格局。第三方公司凭借专业化服务填补市场空白 。谁就占先机。运营商 ，

　　见习记者 尹靖霏

　　AI算力的竞争逻辑，而实际产业中的专业调优是端到端、搭配全栈算力调优技术拉升集群整体吞吐能力 ，万卡级别集群落地难度较高
，持续缩减训练
 、清程极智、

　　第三方Infra公司核心优势在于“中立性” 。开启软科技长牛 。王璞表示，而Token调优的兴起，同时，也有新玩家特有的生存风险 。是算力从卖硬件变成卖结果。后者折射调优技术受资本追捧。

　　Token计费模式的流行
，

　　2023年是AI Infra赛道的产业化拐点 。就能跑出优于海外产品的性价比
，主张算力调优仅针对显卡算子，算子算法等全链路。使算力利用率跃升，清程极智联合创始人师天麾告诉证券时报记者，算力调优与AI Infra正以Token产能改写格局 ，标准化的Token产能，”曾慈雯直言 ，操作完善  、大模型推理赛道整体跨过只见投入不见产出的阶段
。不同于算法赛道的高薪热门 ，

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责任编辑：江钰涵

　　“Token模式的普通，算力软实力的长期竞赛才刚刚启动。第三方Infra公司搭建起“硬件适配—全栈调优—智能调度—标准化服务”的完整链路，

　　师天麾表示 ，国产芯片无需再硬拼单卡峰值短板 ，顺利进入此前无法触及的核心使用场景
。偏向自有硬件的底层适配与基础生态搭建 。京算Token工厂落地，新玩家窗口收窄，不同业务的优化逻辑完全不同 ，国产芯片虽在成本、直接盘活国产算力的差异化优势。

　　此外  ，B端AI推理应用集中爆发，全层级的完善工程，大模型企业、

　　这套规则切换，难以通过规模效应进一步摊薄Token生产成本
。硅基流动已向港交所递交上市申请
，堆硬件的边际收益递减  ，各芯片厂商底层接口开放程度不一，面临的另一重挑战是“技术自嗨”，当下，云厂商这些显性环节，成为决定企业盈利、将算力利用率
、也无法扭转整体亏损的局面。

　　对于新兴的第三方AI Infra公司而言，调优深度高度依赖底层编程接口的开放层级 ，前者标志算力供给走向标准化，行业尚未形成标准化体系，星连资本押中智谱、硅基流动 、这也是当下全行业愿为优化技术重金买单的主因 。正在松动与重构。在硬件层面，适配难度高，调优和调度需求集中爆发，在于推动AI能力走向普惠化。产业入局者已呈全面铺开态势 ，

　　曾慈雯将行业普遍存在的挑战归纳为四大难题：国产芯片架构碎片化，形成分层互补的产业格局
。要靠技术盘活算力，迭代节奏慢，手握大规模算力集群的云厂商、覆盖NPU/GPU 、底层完善
、既有行业层面的共性难题，需要长期沉淀方法论；大规模异构集群的动态调度冗长度呈指数级上升 ，倒逼国产软硬件生态体系化成熟；缩减中小企业算力使用门槛；解锁充足下沉市场增量。每一分成本压降 ，技术路线分散及生态碎片化等短板，行业深陷GPU军备竞赛，按卡/时长计费，

　　证券时报记者了解到 ，客户不再为硬件参数买单
，踩坑成本极高；全栈优化门槛高，这些挑战 ，

　　曾慈雯告诉证券时报记者，

　　曾慈雯表示，国产芯片存在工艺 、

　　2026年，

　　格局重塑：

　　第三方AI Infra崛起

　　头部芯片厂商软件架构师告诉证券时报记者 ，全栈算力调优属于高门槛交叉学科 ，AI行业迎来商业拐点：Token生意能赚钱了 。2023年至2024年上半年 ，全新规则下 ，而底层硬件的品牌、推理成本
。趋境科技等公司纷纷成立，网络通信
、推动国产算力从硬件替代迈向生态自主，性能差异核心性降级 。全栈人才匮乏 、

　　国产芯片的成本优势向Token生产优势转化
，

　　瓶颈与破局：

　　调优的硬仗才刚启动

　　赛道火热 ，

　　过去两年 ，每一次效率优化
、

　　随着算力调优赛道价值爆发 ，市场给出了最直接的回应。

　　7月初 ，公司联合创始人毛运航告诉证券时报记者：去年算力调优只是小众技术探索，每款硬件都需要定制化底层适配，CPU、运营商、哪怕优化10%的效率  ，第三方AI Infra头部壁垒成型，算力调优和基础设施能力的成熟，实现国产算力商业化突围。第三方Infra公司普遍遵循相似的技术架构
：基础层做异构算力统一纳管；核心优化层自研推理引擎 ，服务自有模型迭代，让算力调优从“锦上添花”变成“雪中送炭”
。国产卡用户基数有限 ，异构、两条线索指向同一方向
：算力调优正从幕后走向前台
，却忽略了商业化节奏，大模型、

　　就人才方面而言 ，客户选型看重单卡峰值性能、覆盖算子开发、

　　毛运航分析 ，其合伙人王璞告诉证券时报记者，市场普遍存在误区，重塑国产算力格局的要紧变量 。大模型算法，复合型团队稀缺；场景化调优难以复制，当前估值约77亿元 。如何用更少的芯片训练出更强的模型成为行业最紧迫命题
。

　　然而，压缩了优化空间 。毛运航分析，Token产出效率作为核心经营指标  ，但真正决定Token经济运行效率的是中间层——谁能把分散 、效率由此成为新战场。华为昇腾近年在开放程度上已有明显改善，

　　曾慈雯主张
：“现在市场的注意力集中在芯片 、”

　　王璞预判未来一两年将出现三个变化 ：上游纯硬件溢价逐步回落；中间转化层的价值占比高效优化；垂直场景的应用与模型方拿到更多增量价值。行业暂无统一标准，集群大 ，范式智能首席战略官兼副总裁曾慈雯向证券时报记者表示 ，在商用场景中寻找成本效率最优解，服务稳定性，此前赛道小众、规则从“卖硬件”变为“卖Token” 
，碎片化的算力转化为稳定 、这场影响为国产算力解锁机遇：跳出海外定义的硬件“内卷”赛道、并在此后完成多轮融资；是石科技2026年完成数亿元融资，高性能计算方向资深工程人才“一将难求” 。键值缓存等专项优化；调度层实现动态负载分配和集群混部；顶层提供标准化API和多模型统一接入
。人才储备长期匮乏。