国产算力如何跨越视频生成规模化落地的关键鸿沟？
近年来，国产AI算力芯片在性能和生态建设上取得显著进展，但真正将其应用于高复杂度、高实时性要求的生成式AI业务场景，仍面临诸多工程挑战。尤其对于视频生成这类计算密集型任务，模型参数量大、推理链路长、对时延和质量一致性要求极高，使得国产化迁移远非简单的硬件替换。近期，商汤大装置与智象未来（HiDream.ai）的合作，提供了一个极具参考价值的实践样本——成功打通从国产算力适配验证到规模化短视频生产的完整闭环。
智象未来作为全球领先的多模态生成式AI企业，其核心产品依赖于自研的HiDream系列大模型，广泛服务于商业营销、影视制作与内容创作等领域。这类业务对视频生成的清晰度、动作连贯性、人物表情细节等有严苛要求，任何因算力迁移导致的质量波动都可能直接影响用户体验和商业转化。因此，其国产化需求不仅是“能跑”，更是“跑得快、跑得稳、跑得好”。
在此背景下，商汤大装置并未止步于提供底层算力支持，而是通过全栈技术能力与深度工程服务，系统性解决视频生成模型在国产芯片上的落地难题。这一过程可拆解为四个关键维度：性能加速、效果对齐、异构兼容与工程协同。
性能瓶颈的突破：多卡并行下的93%加速比
视频生成模型，尤其是基于DiT（Diffusion Transformer）架构的模型，在推理阶段需要处理大量时空序列数据，计算负载极高。若在国产芯片上无法实现高效并行，端到端生成时长将难以满足商业应用需求。智象未来明确提出，需在国产环境下将高清视频生成时间压缩至行业领先水平。
为达成此目标，商汤团队基于自研的LightX2V框架，实施了多层次并行优化策略。首先，在模型层面引入训练-推理联合优化思路，通过步数蒸馏（Step Distillation）和CFG（Classifier-Free Guidance）蒸馏技术，在不牺牲视觉质量的前提下大幅减少推理步数，从而降低计算总量。
在推理调度层面，则构建了复合并行架构：采用CFG双分支并行处理条件与无条件路径，利用Ulysses序列并行对长视频帧序列进行切分，结合张量并行（TP）对模型权重进行分布式计算。这种多维度协同调度机制，有效提升了多卡间的通信效率与计算资源利用率。
实测结果显示，在国产芯片运行DiT模型的场景下，多卡并行的加速比达到93%。这意味着接近线性的性能扩展能力，充分释放了国产算力的潜力，为高并发、低延迟的视频生成服务奠定了基础。
生成效果的一致性：从“能生成”到“生成得好”
性能达标只是第一步。更关键的是，模型在国产算力上的输出必须与原生GPU环境保持高度一致。否则，即便速度提升，若出现人物表情失真、动作不连贯或细节模糊等问题，依然无法投入真实生产。
在适配过程中，团队发现一个典型问题：同一模型在单卡与多卡环境下生成的视频存在细微差异，尤其在面部表情和肢体动作的呈现上。这种差异源于多卡通信过程中的数值精度损失或特征同步偏差。
对此，商汤团队针对性地优化了多卡通信机制，并在推理流程中重新注入Face特征向量，强化关键语义信息的传递一致性。通过这种方式，多卡生成结果在主观视觉质量和客观指标上均显著向单卡对齐。
另一个案例涉及长视频尾帧的细节退化。排查发现，问题根源在于训练时使用的视频帧数与实际推理长度不匹配，导致模型在超出训练分布的区域表现不稳定。团队随即对推理逻辑进行动态补齐，引入帧数自适应机制，确保长视频全程的细节保真度。这些看似微小的调整，恰恰是国产化能否进入生产环境的决定性因素。
异构生态的兼容：一次开发，多平台部署
当前国产AI芯片厂商众多，架构各异，若为每种芯片单独适配，将极大增加开发与维护成本。智象未来需要的是一套可跨平台复用的解决方案。
商汤大装置为此构建了统一的硬件抽象体系。该体系包含异构硬件初始化模块、统一设备抽象层（UDA）、Registry调度工厂以及可插拔的硬件算子插件。通过这一架构，上层应用无需感知底层芯片差异，即可调用标准化接口完成计算任务。
目前，该体系已支持十余种主流国产芯片，实现“一次开发，多平台适配”的零成本迁移能力。更重要的是，商汤完成了对ComfyUI等主流AI创作工具链的深度适配。创作者无需改变原有工作流，即可在国产算力平台上无缝使用熟悉的节点式界面进行视频生成与编辑，极大降低了迁移门槛。
FDE专家服务：工程能力下沉至业务一线
技术方案再完善，若缺乏与业务场景的深度耦合，仍可能在落地时遭遇“水土不服”。许多AI初创企业虽具备强大的算法研发能力，但在底层工程优化、算子调优、多卡调度等方面资源有限。
商汤大装置创新性地采用FDE（Forward Deployed Engineer）专家服务模式，将工程团队直接嵌入客户业务流程。在此次合作中，FDE团队并非仅提供平台支持，而是全程参与从模型迁移、性能压测、效果调优到上线监控的每一个环节。
例如，在多卡并行调试阶段，FDE工程师与智象未来的算法团队共同分析profiling数据，定位通信瓶颈；在效果优化阶段，又协同美术与产品团队定义“可接受的质量阈值”，确保技术改进真正服务于用户体验。这种“算力+工程+业务”三位一体的协作机制，显著缩短了适配周期，使智象未来能将核心研发资源聚焦于模型创新而非底层适配。
从验证到规模：国产算力支撑千万级用户创作
经过上述系统性优化，智象未来的图像与视频生成模型已在国产算力平台上完成全链路验证，并正式承载线上流量。目前，其基于国产芯片的短视频生成服务已面向全球5000万专业用户及4万余家企业客户稳定运行，日均处理海量生成请求。
这一成果的意义远超单一项目成功。它验证了一条可复制的国产化路径：以异构算力为底座，以统一抽象屏蔽硬件差异，以性能与效果双轮驱动，再辅以深度工程服务保障落地质量。这条路径不仅适用于视频生成，也为文本、音频、3D等其他生成式AI场景提供了方法论参考。
展望未来，随着国产芯片生态持续成熟，AI基础设施的价值将不再仅体现于算力供给，更在于能否构建“开箱即用、即插即产”的工程化能力。商汤大装置与智象未来的合作表明，只有当算力平台真正理解业务痛点，并具备解决从底层到应用全栈问题的能力时，国产算力才能真正从“实验室可用”走向“产业好用”，最终支撑中国AI创新在全球竞争中占据主动。