近期，DeepSeek 正式官宣并开源其新一代旗舰模型 V4，全面适配华为昇腾国产芯片。从底层算子到通信协议，从显存调度到框架适配，持续推进大模型与国产算力的原生协同，逐步摆脱对 NVIDIA 依赖，这也标志着国产大模型与国产算力进入了“Day 0 适配”的新阶段。

这不仅是技术路径的调整，更是 AI 基础设施范式的深层跃迁。过去，大模型开发往往基于英伟达 GPU 完成训练，再向国产芯片做“后补式”迁移——成本高、周期长、性能损耗显著。而“Day 0 适配”的核心在于：模型从预训练阶段起便与底层算力深度绑定，通过“算力-模型协同优化”，实现开箱即用的高性能。

这要求国产算力集群具备从 0 到 1 支撑大模型训练、推理与持续演进的完整能力——而商汤大装置，已在基础设施层面完成了这一技术路径的全链条验证，为国产算力规模化落地提供可复制经验。

全链路支撑世界模型与多模态模型的“Day 0 适配” 

商汤大装置为多模态、世界模型与国产算力的“Day 0 适配”提供全栈技术支撑：

在世界模型方向，开悟世界模型 3.0 已具备在国产算力集群上完成蒸馏、训练与推理的全流程能力，并完成与沐曦 C 系列 GPU 的“Day 0 适配”。在这个过程中，开悟 3.0 采用芯片与模型协同编译方案，结合算子级耗时针对性优化，使模型运行性能直接提升 300%，复杂任务处理效率实现大幅跃升。

在多模态模型方向，Seko 系列模型已完成与寒武纪芯片的深度适配，实现从语言到多模态的全面支持；同时依托 LightX2V 框架的插件化适配能力，可快速对接多种国产硬件，具备良好的生态延展性。

 商汤大装置为其提供了底层算力管理、任务调度和性能优化的完整技术支撑，使“Day 0 适配”从概念走向可落地的实践方案，实现模型训练、推理与迭代的全流程高效协同。

全栈技术优化：从异构协同到推理性能倍增 

 国产模型与国产算力的深度绑定，核心不在单点突破，而在体系化能力的构建。针对国产化芯片兼容难、异构芯片协同效率低、推理侧性能挑战大等现实痛点，商汤大装置通过全链路协同优化，形成了覆盖训练到推理的完整能力栈。

兼容层，插件化适配多款国产芯片。针对国产化兼容难题，商汤 LightX2V 框架设计了强兼容的国产化适配插件模式，可快速完成各类国产硬件的适配接入，目前已支持寒武纪、沐曦、海光 DCU、昇腾 910B 等多款主流芯片。实践层面，为了更好释放国产算力优势，Seko 系列模型与 LightX2V 框架在设计之初即引入了低比特量化、压缩通信、稀疏注意力等硬件友好创新机制，将国产芯片的推理性能提升 3 倍以上。

训练侧，异构芯片高效协同。针对异构芯片难以协同、大规模训练效率低的难题，商汤大装置构建了基于 XCCL 与 DeepLink 的统一异构适配体系。通过分层通信、自动并行调度与动态负载均衡策略等，实现万卡规模集群高效协同，训练效率达到同构集群的 95%以上，算力利用率提升至 80%，让国产算力真正具备大规模训练能力。

在推理侧，通过 Ignite 实现一键部署与自适配优化。商汤大装置通过 Ignite 推理引擎启动器，兼容多模型与多引擎体系，通过提供统一 API，并在 KV Cache 管理、多 Token 预测、算子优化、通信调优上形成全链路能力，实现“一键部署+自适配优化”，显著降低推理门槛。

进一步，在性能深挖层面，通过多维并行策略、算子融合优化、FP8/INT8 等低精度量化等技术突破，单实例平均吞吐可提升约 2 倍，峰值提升可达 4 倍；同时采用 PD 分离推理优化，将 Prefill 与 Decode 解耦部署并配以动态调度，大幅降低首 Token 时延与输出时延，有力保障大规模在线推理服务的 SLA 达成。

赋能未来，国产算力新拐点到来

从当前产业进展来看，两个趋势已经愈发清晰：一是，国产算力生态正从“可用”走向“可规模商用”。随着大模型训练与推理全流程跑通，产业拐点正在加速到来。二是，多芯片并存将成为长期常态。在这一背景下，决定竞争力的，不再是单一芯片性能，而是跨芯片适配、异构协同与全栈调度能力等，能够高效管理、调度和优化异构芯片运行环境的基础设施，将成为大模型产业落地的核心支撑。

商汤大装置将持续推进“算力-模型协同进化”，以更高性能、更低成本、更快迭代和更强的生态整合能力，让国产算力高效运行中国模型，在性能、效果与成本之间实现最佳平衡——打造最具竞争力的国产 AI 基础设施解决方案。