2026可持续全球领导者大会于10月20日-22日在上海黄浦世博园区举办。商汤大装置智算业务总经理杨惠谦出席并发言。
杨惠谦指出，国产芯片硬件层面性能提升速度十分显著。从MFU指标对比来看，当前国产主流芯片部分性能指标已经可以对标英伟达同类芯片，单纯硬件性能已经具备不错的基础实力。但算力落地价值，仍需要结合AI场景需求进行判断。
他分析，大模型训练场景具备独占性、大规模集群、大节点使用的特征。自2023年百模大战之后，大模型训练算力需求已经从高速扩张转向平稳增长。前期海内外大量资本投入建设的训练芯片集群，与当前需求结构出现错配，带来结构性空置与落地瓶颈。其中国产芯片在训练场景，仍需要产业链上下游持续协同优化，才能实现具备性价比的大模型训练任务。
与之相对，推理场景的国产芯片已经达到可用、好用的水平。基于商汤落地实践，通过PD分离架构，将高端旗舰芯片与国内主流芯片做任务拆分，这套异构方案的经济效益优于同构算力集群。依托该架构，商汤推理业务日均Token产出可达6万亿，预计在第四季度达10万亿Token规模。
在算力资产长期价值层面，杨惠谦提出，随着推理场景持续细分，过去国产芯片在训练场景适配不佳、经济性不足的痛点有望逐步缓解。算力架构的拆分思路还会持续演进，从当前PD分离，向AF分离，再到跨地域PD分离持续迭代，将推理链路拆分为多个子任务，不同环节匹配适配的芯片卡型，实现算力的精细化调度。
他进一步谈到，行业普遍将芯片折旧周期设定为五年，这是财务层面的通行认定标准，但从产业落地经验看，很多曾经用于主力训练任务的芯片，在推理场景仍具备很高残值。借助场景细化与算力任务拆分，已过折旧期或闲置的算力卡型能够重新投入推理业务，盘活固定资产。
杨惠谦表示，商汤将全面拥抱国产化，充分看好国产算力资产长期价值。算力架构精细化拆分，为国产芯片开辟更多细分落地场景，也是国产算力产业降本增效、挖掘存量资产价值的重要路径。
