從「算力堆砌」到「算力編排」：範式如何重新定義中國AI基礎設施

沒有人預見到的轉折點

多年來，AI基礎設施的競爭邏輯十分簡單：誰擁有最多芯片，誰就贏了。更多GPU意味著更強的算力、更大的訓練容量，以及最終更強的競爭優勢。但這個時代已經結束——一個新的時代悄然開始。

2026年6月15日，全球知名增長諮詢機構弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）發佈了《2026年人工智能基礎設施管理平台白皮書》，向業界發出了一個清晰的信號：AI基礎設施的未來，不再取決於原始算力的多寡，而在於你能多智能地編排它。

中國AI繁榮背後的隱憂

在中國AI爆炸式增長的表象之下，隱藏著一場結構性危機。隨著大模型應用在企業中快速規模化落地，「多芯片共存」問題日益突出。企業同時運行來自英偉達（NVIDIA）、昇騰（Ascend）、寒武紀（Cambricon）、海光（Hygon）等多家廠商的硬件，各自擁有互不兼容的軟件棧。

結果如何？GPU利用率長期低於30%。這意味著超過70%的昂貴計算硬件在任何時刻都處於閒置或低效狀態。再加上碎片化的軟件棧、不斷攀升的模型適配複雜度，以及硬件異構化問題，整個行業面臨嚴重的效率瓶頸—— 這一困境正威脅著中國AI雄心在最關鍵時刻的實現。

範式登場：算力編排的先行者

在此背景下，範式集團（6682.HK）脫穎而出，成為最受矚目的解決方案提供商。弗若斯特沙利文白皮書從異構支持、精細化管控和生產級執行三個核心維度對主流AI基礎設施平台進行評估，並將範式的Rise vGPU授予「Tier 1 領先平台」稱號——這是整個評估體系中最高的成熟度層級。

這絕非一項普通的榮譽。Tier 1資質意味著Rise vGPU同時滿足全部三項標準——這是市場上極少數平台能夠做到的。

Rise vGPU的核心優勢

Rise vGPU從根本上將AI基礎設施從碎片化、低效率的設備級管理，轉型為統一的軟件定義控制平面。具體體現在：

• 全面異構管理 — 統一接入並管理英偉達、昇騰、寒武紀、海光等10+主流GPU/NPU廠商
• 超細粒度資源切分 — 業界領先的亞GPU級算力與MB級顯存粒度切片
• 顯著提升利用率 — 通過安全超賣和時空複用，GPU利用率從行業平均不足30%提升至70%–90%
• 智能精準調度 — 基於優先級、拓撲、負載和資源感知的多維調度算法
• 生產級SLA保障 — 確定性執行層為關鍵推理任務提供可承諾、可審計的SLA保障
• 全生命周期可運營 — 完善的監控、計量和成本分攤能力，讓GPU資源真正成為可運營的數字資產

ModelHub：拼圖中缺失的那一塊

Rise vGPU負責算力層——但模型層呢？這正是範式ModelHub的用武之地。在白皮書的企業級模型管理平台綜合評估中，ModelHub以最高綜合評分位列第一。

ModelHub在三大關鍵領域表現卓越：

• 模型與芯片兼容性
• 執行穩定性與性能
• 模型與GPU協同調度

Rise vGPU與ModelHub共同構成完整的全棧AI基礎設施——從算力資源調度到業務交付，一氣呵成。兩者的結合打造了覆蓋模型接入、部署優化、推理服務和版本治理的無縫閉環流程，大幅降低企業AI部署門檻，加速AI創新落地。

創始人的願景

範式創始人兼CEO戴文淵博士直言：

「弗若斯特沙利文白皮書準確捕捉了AI基礎設施發展的轉折點。我們相信，AI行業下一波競爭力將來自算力編排效率的系統性提升。我們將持續聚焦異構算力統一調度和模型生態運營，與客戶和行業夥伴攜手，推動中國AI產業從『算力堆砌』真正邁入『算力編排』新時代。」

這並非空洞的企業宣言。範式的業績記錄有目共睹——公司已連續8年位居中國機器學習平台市場第一，並於2026年初公佈收入突破人民幣70億元，同時實現盈利。

超越中國的深遠意義

異構AI基礎設施的挑戰並非中國獨有。隨著全球AI產業加速發展，每家大型企業都面臨同樣的困境：種類繁多的AI芯片，各自擁有獨立的生態系統，各自需要專屬的軟件棧。 跨平台高效、可靠、大規模地編排所有這些資源的能力，正迅速成為企業AI競爭的核心優勢。

範式獲得弗若斯特沙利文認可，是一個明確的信號：「算力編排」範式並非未來趨勢——它正在當下發生，而中國正走在最前列。

結語

一味堆砌GPU來解決AI問題的時代已經過去。下一個AI時代的贏家，將是那些能夠用現有資源做更多事情的人——以精準、智能、高效的方式編排異構算力。範式的Rise vGPU與ModelHub正是這種能力的最佳體現，而弗若斯特沙利文授予的Tier 1認可，是中國AI基礎設施行業的一個里程碑時刻。

從算力堆砌到算力編排——革命已然到來。