商汤启动“银河项目”联合近20家伙伴，规模化国产AI芯片基础设施

一句话看懂

商汤联合近20家伙伴启动“银河项目”，目标是将国产AI芯片从单点替代推进到全栈规模化部署。

详细发生了什么

7月22日，商汤科技在主题演讲中宣布启动“银河项目”，联合近20家国内芯片与基础设施伙伴，构建覆盖芯片、框架、工具链到商业部署的国产AI算力闭环。商汤称其大型设备平台当前日均处理2.42万亿 tokens，并预测2026年Q4将增长25倍至日均10万亿 tokens。

在推理效率上，商汤表示其异构混合推理技术可在主流国产芯片上实现85%-152%的模型FLOPs利用率提升，推理成本效益达到Nvidia H系列产品的1.25倍。与国产同构推理方案相比，商汤声称同等成本下token输出提升2.5倍。

项目生态包括寒武纪、沐曦、海光、华为昇腾、摩尔线程、天数智芯、壁仞科技等芯片厂商，以及多家基础设施与组件企业。商汤还计划建设1个“token工厂”、5个“万卡级”算力集群，并支持200家AI初创公司。

此外，商汤与国星宇航签署空间计算协议，计划2026年发射首颗计算卫星，2030年建成数千颗卫星的“商汤太空计算星座”。物理基础设施方面，上海已建成国内首个“5A”级智算中心，盐城、香港、沙特等地也在建设或规划中。

中文圈视角

国产算力替代进入“真刀真枪”阶段。过去国产AI芯片常被诟病“能用但不好用”，主要卡在软件栈碎片化——模型在不同芯片间迁移需要大量重写。商汤声称已构建全栈适配层，让客户能在多家国产芯片间迁移工作负载而无需大量修改。如果这一能力被验证，将极大降低企业对单一芯片厂商的依赖。

但所有数据都缺第三方验证。商汤公布的token吞吐、成本效益、能效指标均为自报，没有独立基准测试。企业客户需要警惕“测试环境”与“生产环境”的差距——不均匀的数据管道、延迟的固件更新都会让数字缩水。建议关注2026年Q4实际季度数据。

对国内AI开发者的实际影响：如果银河项目成功，使用国产芯片的推理成本有望接近甚至低于Nvidia方案，这对预算有限的创业公司和学术机构是利好。但短期内，主流框架（PyTorch、TensorFlow）对国产芯片的优化仍不如CUDA成熟，迁移成本不可忽视。

监管与出海视角：商汤在沙特建设首个海外国产算力集群，符合“一带一路”数字基建输出方向。但数据出境、合规审查等问题仍需关注，尤其是涉及敏感行业应用时。

几条值得记住的细节

• 商汤预测2026年Q4日均处理10万亿 tokens，是目前2.42万亿的25倍，但这是预测值而非实测值。
• 推理成本效益声称达到Nvidia H系列的1.25倍，但无第三方基准验证。
• 在AI4S蛋白质预测任务中，融合算子优化将预测时间缩短3倍。
• 提出新能效指标“Tokens Per Watt”，并声称每单位电费token输出提升80%。
• 沙特算力集群将是“中国首个海外国产算力集群”，定位为中东全栈国产算力基地。

一句话总结

国产AI芯片规模化从“口号”走向“工程”，但所有效率数字需等第三方验证，企业采购应保持审慎。