SenseTime的Galaxy Project目标是国内AI芯片规模化 - AI News
SenseTime的Galaxy Project目标是国内AI芯片规模化

SenseTime的Galaxy Project目标是国内AI芯片规模化

2026-07-22

新闻要点

SenseTime 启动 Galaxy Project,联合近20家伙伴推动国内AI芯片基础设施规模化,构建芯片技术、生态合作与商业部署闭环;同时与国星宇航签署空间计算协议,与上海人工智能实验室等5家机构开展科研合作,其异构混合推理技术提升主流国产芯片Model FLOPs Utilisation 85–152%,成本效益达Nvidia H系列产品的1.25倍。

- Galaxy Project:联合近20伙伴规模化国内AI芯片基础设施

- 异构混合推理:提升国产芯片FLOPs利用率85-152%,成本效益1.25x Nvidia H系列

- 合作布局:与国星宇航签空间协议,与5机构(含上海AI实验室)科研合作

- 全栈适配层:解决国产芯片软件栈碎片化问题

- 新指标:推出Tokens Per Watt衡量AI数据中心效率

主要内容

商汤科技今日推出Galaxy项目,联合近20家合作伙伴共同拓展国内AI芯片基础设施。公司联合创始人、大设备业务集团总裁杨帆在“智能转型与共生”主题演讲中提出,将构建芯片技术、生态合作与商业部署的闭环体系,推动国产AI算力发展。同日,商汤与卫星制造商国星航天签署空间计算协议,并与上海人工智能实验室等五家机构建立科研合作,聚焦科学计算应用。

杨帆指出三大趋势:企业级词元处理需求攀升、工业AI应用加速追赶消费端场景、国产芯片商业化成熟,使基于国产芯片的智能计算中心得以快速落地。

但这一窗口期的开放程度取决于商汤尚未独立验证的数据。其宣称的日均2.42万亿词元处理量及2026年Q4增至10万亿(25倍增长)的预测仅为预期,无实测依据。成本效益方面,异构混合推理技术使国产芯片模型FLOPs利用率提升85–152%,推理成本为英伟达H系列的1.25倍,同类成本下词元输出量提升2.5倍,但所有数据均无第三方基准验证,实际生产环境可能存在数据缩水。

针对国内芯片软件栈碎片化问题,商汤构建全栈适配层解决跨厂商芯片迁移。例如,AI4S长序列蛋白质预测中,融合算子优化使计算时间缩短3倍;AIGC视频生成场景下,国产芯片多卡并行加速比达93%,主流AI开发工具零成本迁移。

商汤推出“每瓦词元数(Tokens Per Watt)”作为AI数据中心效率新基准,并开发计算力协作代理系统,整合算力、电价预测与能源存储优化,构建八层数据系统与五重决策链。