【編者按】

“星漢燦爛,若出其里。”人工智能邁入閃耀時(shí)刻。

4月29日，習(xí)近平總書記來到位于徐匯區(qū)的上海“模速空間”大模型創(chuàng)新生態(tài)社區(qū)調(diào)研。他指出，人工智能技術(shù)加速迭代，正迎來爆發(fā)式發(fā)展，上海要總結(jié)好以大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系孵化人工智能產(chǎn)業(yè)等成功經(jīng)驗(yàn)，加大探索力度，力爭在人工智能發(fā)展和治理各方面走在前列，產(chǎn)生示范效應(yīng)。

如今，徐匯區(qū)已形成“北斗列陣”+“群星閃耀”的AI生態(tài)布局。其中，“北斗七星”由稀宇科技、商湯科技、階躍星辰、無問芯穹、星紀(jì)魅族、特贊科技和斑馬智行7家標(biāo)桿企業(yè)構(gòu)成。

這些企業(yè)何以成為“北斗”？它們在人工智能領(lǐng)域有哪些探索和前瞻性的思考？澎湃新聞推出“北斗專訪”系列報(bào)道，通過深度對話，解碼標(biāo)桿企業(yè)的AI星辰版圖。

祝碧晨 海報(bào)設(shè)計(jì)

作為企業(yè)掌舵人，清華大學(xué)電子工程系畢業(yè)夏立雪身上帶有理工科學(xué)生的氣質(zhì)。如今他的身份是無問芯穹CEO，常穿公司文化衫或西裝出席公開場合，每次采訪均準(zhǔn)時(shí)現(xiàn)身。

面對澎湃新聞?dòng)浾叩奶釂枺倳?huì)迅速作答，有問必答、條理清晰，即使談及激烈而殘酷的競爭，也保持平和而克制的語調(diào)。

來到上海發(fā)展，這個(gè)出生于1991年的青年企業(yè)家開始喜愛這座城市。“上海確實(shí)讓我有很大的一個(gè)感觸，它和年輕人是很匹配的。我們公司平均年齡32歲，年輕人喜歡上海，可能因?yàn)樗奈幕蚋娱_放和活潑。”

無問芯穹至今成立剛滿兩年，融資近10億元。接下來要不要上市，夏立雪似乎并不心急。他說：“我相信只要堅(jiān)持做好兩件事，既有技術(shù)的持續(xù)領(lǐng)先，又有商業(yè)化的成功，上市只是一個(gè)水到渠成的事情。”

無問芯穹，位于上海徐匯濱江模速空間一樓。受訪者 供圖

擺在眼前的，是AI競爭來到“深水區(qū)”。2025年，大模型在算力上的比拼正發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變：從原來的“比誰有更多GPU”，演變成了“比誰能更聰明、更經(jīng)濟(jì)地用好手中算力”。

“我們現(xiàn)在需要考慮的是，在算力資源有限的情況下，怎么去解決模型持續(xù)增長的問題？”在夏立雪看來，AI的任務(wù)越來越多樣，芯片技術(shù)越來越細(xì)分，算力資源越來越緊張——于是，“用最適合的芯片做最適合的任務(wù)”就成了大趨勢。比如，適合訓(xùn)練的芯片專注訓(xùn)練，適合推理的芯片完成推理，適合端側(cè)的芯片負(fù)責(zé)部署。更重要的是，要發(fā)揮異構(gòu)算力資源的整體效能。

無論對中國還是全球，整合多元異構(gòu)算力已不再是權(quán)宜之計(jì)，而是技術(shù)演進(jìn)、成本壓力和應(yīng)用多樣化之下的一個(gè)必然方向。

2025年5月，上海模速空間，無問芯穹公司門口。澎湃新聞?dòng)浾?李佳蔚 圖

中國算力資源的一大突出特點(diǎn)是多元異構(gòu)。市場上主流CPU生態(tài)有5種以上，GPU生態(tài)則多達(dá)10種以上，不同的算力芯片、服務(wù)器形態(tài)、存儲(chǔ)形態(tài)，以及網(wǎng)絡(luò)形態(tài)組合配置在一起，可以形成成百上千的組合。

“沒有用不完的英偉達(dá)GPU，也不是必須用英偉達(dá)的GPU。”夏立雪說，AI企業(yè)如今更關(guān)注“用對芯片”，而非“用貴芯片”。掌握整合多元異構(gòu)算力的核心技術(shù)，是中國確保人工智能安全、可靠、可控的一部分。

他進(jìn)一步談到，“打開水龍頭，我們可能不知道水是從哪個(gè)水庫過來的，只知道它是標(biāo)準(zhǔn)化的自來水。同理，作為算力運(yùn)營商，我們要調(diào)用不同的基座模型、使用不同的算力芯片，最終為AI企業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化的算力服務(wù)。”

【對話夏立雪】 

澎湃新聞：這兩年大模型技術(shù)更迭非常快，每年都有新焦點(diǎn)，你對行業(yè)變化有什么感受？

夏立雪：這兩年人工智能發(fā)展飛速變化，前年我們在討論大語言模型，去年多模態(tài)已經(jīng)進(jìn)入視野，今年的推理模型大家也習(xí)以為常了，技術(shù)飛快地迭代。隨著模型能力增強(qiáng)，背后是模型的體量增大。

人工智能依然遵循Scaling Law（尺度定律），對算力的需求越來越大，大到了一個(gè)什么程度？大到了你不能再假設(shè)你的資源是無限的。前兩年訓(xùn)練模型的時(shí)候，很多大廠有一個(gè)基本假設(shè)，算力是無限的，至少在做單一任務(wù)時(shí)算力是無限的。但是，現(xiàn)在這個(gè)假設(shè)的邊界已經(jīng)逼近，我們需要考慮，中國的算力資源是有限的，怎么去解決模型持續(xù)增長的問題？

DeepSeek提供了一個(gè)很好的例子，它沒有用“大力出奇跡”的方式，而是用低成本、高效率的方式，在資源有限的情況下造出了一個(gè)好模型。所以，在打造更好的模型方面，現(xiàn)在我們需要更加精細(xì)化地把現(xiàn)有算力資源用好。

另外，我們還要考慮供需關(guān)系的問題。比如，當(dāng)很多算力資源被用在模型訓(xùn)練上，而推理落地的算力需求也在上升，那后者的資源就有限了。這中間，算力資源的供需匹配和性價(jià)比是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，我們特別需要把沒有被用起來的算力資源充分利用，同時(shí)要確保使用效率高。如果你拿來的算力不好用，大模型跑得非常卡，三秒才出一個(gè)字，那沒人愿意用。

2025年5月，上海模速空間，無問芯穹辦公空間一隅。澎湃新聞?dòng)浾?李佳蔚 圖

澎湃新聞：算力資源有限，是中國特有的還是全球性問題？

夏立雪：大多數(shù)國家都面臨這個(gè)問題，只是有些國家會(huì)選擇放棄。在AI大模型的賽道上，目前來看主要是中國和美國仍在堅(jiān)持，隨著模型不斷增大，都會(huì)面臨算力資源有限的瓶頸。

澎湃新聞：你提到算力供需錯(cuò)配，這是怎么回事？這個(gè)市場痛點(diǎn)如何解決？

夏立雪：現(xiàn)階段，算力市場的供需錯(cuò)配是比較明顯的。舉個(gè)簡單例子，由于使用習(xí)慣問題，大家都優(yōu)先選擇所謂的高質(zhì)量算力，最尖端的GPU，它經(jīng)過市場驗(yàn)證，一定好用。但問題是，每家企業(yè)都需要用尖端卡嗎？對性能要求不高的企業(yè)，用一般性能的GPU行不行？不同企業(yè)需求不同，可以用不同的卡。如果所有企業(yè)都搶最尖端的卡，一方面成本極高，另一方面資源很快短缺。

事實(shí)上，市場上還有大量性能不錯(cuò)，但沒有被關(guān)注或接受的算力，我們要讓這些算力都被利用起來。這當(dāng)中要解決一些問題，比如，這種算力和模型是不是適配，企業(yè)會(huì)不會(huì)用。異構(gòu)卡出于不同的設(shè)計(jì)理念，會(huì)有很多性能差異，適配不同的任務(wù)，因此多種不同類型的卡展現(xiàn)出的效率差異會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模分布式訓(xùn)練變得低效。

我們有一個(gè)公式，AI模型的算力=芯片算力×優(yōu)化系數(shù)×多元異構(gòu)能力。其中，優(yōu)化系數(shù)是通過軟硬件協(xié)同發(fā)揮芯片算力最大價(jià)值的能力；多元異構(gòu)，則是讓不同類型的算力資源都進(jìn)入算力池，并實(shí)現(xiàn)算力適配的能力。

打開水龍頭，我們可能不知道水是從哪個(gè)水庫過來的，只知道它是標(biāo)準(zhǔn)化的自來水。同理，作為算力運(yùn)營商，我們要調(diào)用不同的基座模型、使用不同的算力芯片，最終為AI企業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化的算力服務(wù)。

2025年5月，上海模速空間，無問芯穹成立2周年的一處照片墻。澎湃新聞?dòng)浾?李佳蔚 圖

澎湃新聞：既然AI任務(wù)變得越來越多樣化，芯片技術(shù)也越來越細(xì)分，是不是意味著算力應(yīng)該用在最適合它的地方？

夏立雪：是的，企業(yè)手里有算力，一定要把它用好。算力需求本身是分層的，供給也應(yīng)該分層。一些芯片更適合承擔(dān)大模型訓(xùn)練的高吞吐任務(wù)，另一些則在低延遲、低功耗的推理場景中更有優(yōu)勢，還有些專為端側(cè)部署設(shè)計(jì)，追求輕量化，實(shí)時(shí)響應(yīng)。不同類型的AI應(yīng)用，匹配最適合的算力資源，才能在性能、效率與成本之間找到最優(yōu)解。

澎湃新聞：能否解釋一下，在龐大的AI產(chǎn)業(yè)當(dāng)中，你們具體提供怎樣的產(chǎn)品和服務(wù)？

夏立雪：就像剛才說的，我們有點(diǎn)像一個(gè)“自來水廠”，從不同水庫調(diào)取水源，經(jīng)過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的處理，再供給到千家萬戶。我們也像是大模型算力的電商平臺(tái)，你要部署AI應(yīng)用，可以像在電商平臺(tái)上購物一樣，在我們這里選擇不同芯片、不同模型，選購最適合自己的組合套餐。最終，我們希望讓更多的企業(yè)能用得起算力，也用得好算力。

目前，無問芯穹擁有全球首個(gè)可進(jìn)行單任務(wù)千卡規(guī)模異構(gòu)芯片混合訓(xùn)練的平臺(tái)，支持包括華為昇騰、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程與AMD、NVIDIA六種異構(gòu)芯片在內(nèi)的大模型混合訓(xùn)練，集群算力利用率最高可達(dá)97.6%。

澎湃新聞：你是清華博士，也是“90后”，你怎么看如今越來越多的科學(xué)家和年輕人投身AI行業(yè)？

夏立雪：這兩個(gè)問題在人工智能行業(yè)是有統(tǒng)一性的。也就是說，科學(xué)家創(chuàng)業(yè)和年輕人創(chuàng)業(yè)，在人工智能行業(yè)很普遍，也很匹配。人工智能是一個(gè)快速迭代的技術(shù)體系，現(xiàn)在很多技術(shù)都來不及寫書、來不及成為教材，就已經(jīng)被廣泛應(yīng)用起來了。和傳統(tǒng)上我們先在學(xué)校學(xué)習(xí)，然后才進(jìn)入行業(yè)應(yīng)用的模式非常不同。

我們公司平均年齡只有32歲，比我更小，如果算上實(shí)習(xí)生，那平均年齡才28歲。2023年我們公司推出的第一個(gè)在業(yè)界打響名氣的推理加速方法FlashDecoding++，通過異步方法實(shí)現(xiàn)注意力計(jì)算的真正并行，它就是一個(gè)年僅24歲的實(shí)習(xí)生作為主要貢獻(xiàn)者實(shí)現(xiàn)的，那年她也拿到了我們公司最高榮譽(yù)“無穹之星”。所以在這個(gè)行業(yè)，年輕人大有可為。

澎湃新聞：來到上海，你對這座城市以及這里的人工智能發(fā)展環(huán)境有什么感受？

夏立雪：北京、上海都是人工智能很強(qiáng)的城市，有各自不同的優(yōu)勢。上海確確實(shí)實(shí)讓我有很大的一個(gè)感觸，就是它和年輕人的匹配，可能因?yàn)樗奈幕蚋娱_放、更加活潑，年輕人生活工作在其中比較舒適。這種環(huán)境既有利于創(chuàng)新，也吸引了大量人工智能企業(yè)的聚集。

澎湃新聞：無問芯穹是否有融資壓力，考慮上市嗎？

夏立雪：我們有自己的技術(shù)理想，同時(shí)也考慮商業(yè)化落地。從公司發(fā)展角度，一方面我們會(huì)繼續(xù)堅(jiān)持一套自主、可控的技術(shù)方向，符合且服務(wù)國家需求；另一方面，我們不是一家研究院，我們樂于追求商業(yè)價(jià)值，不僅僅是給股東交答卷，更是要讓技術(shù)接受市場的驗(yàn)證。我相信只要堅(jiān)持做好兩件事，既有技術(shù)的持續(xù)領(lǐng)先，又有商業(yè)化的成功，上市只是一個(gè)水到渠成的事情。

澎湃新聞：無問芯穹是首批入駐模速空間的企業(yè)，講一個(gè)你對模速空間的深刻印象吧。

夏立雪：我們公司和模速空間共同成長，感情很深。模速空間為我們提供了全方位的貼心服務(wù)，并給予了大力支持。這里聚集了大量人工智能上下游企業(yè)，我經(jīng)常上樓找其他同行聊一聊天，相互交換一些行業(yè)早期的信息和判斷，這對各自發(fā)展都有好處。另外，我們很多合作也是這樣達(dá)成的，有時(shí)模速空間兩家企業(yè)相互合作，有時(shí)我們攜手去服務(wù)外部的另一個(gè)客戶。在這里，機(jī)遇非常多。