国产算力如何支撑视频生成规模化落地？商汤与智象未来的实践路径解析
近年来，国产AI芯片在算力性能上取得显著进步，但要真正支撑起如视频生成这类高复杂度、高实时性要求的生成式AI应用，仍面临诸多工程挑战。不同于图像生成，视频生成模型通常基于扩散变换器（DiT）架构，参数量庞大、推理链路长、计算密集度高，对底层硬件、推理框架、通信效率及生成质量一致性提出极高要求。在此背景下，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国产化落地样本。
智象未来作为全球领先的多模态生成式AI企业，其HiDream系列大模型已广泛应用于商业营销、影视制作与短视频创作等领域，服务覆盖100多个国家、超5000万专业用户。面对日益增长的算力需求与供应链安全考量，其亟需将核心视频生成业务从依赖进口GPU的环境，平滑迁移至国产算力平台。然而，这一过程远非简单的“换卡”操作，而是一场涉及全栈技术协同的系统工程。
多卡并行优化：释放国产算力潜能
视频生成的端到端延迟直接影响用户体验与商业变现效率。智象未来明确提出，在国产芯片上运行DiT模型时，必须将高清视频生成时间压缩至行业领先水平。为此，商汤大装置团队以自研的LightX2V推理引擎为核心，实施了多层次并行策略。
首先，在模型层面，采用训练-推理联合优化思路，引入步数蒸馏（Step Distillation）与CFG蒸馏（Classifier-Free Guidance Distillation）技术。这些方法在训练阶段即对推理过程进行模拟与压缩，使得模型在减少采样步数的同时，仍能保持视觉质量。实验表明，经蒸馏优化后的模型在推理速度上提升显著，且主观评价无明显质量损失。
其次，在推理调度层面，团队设计了CFG双分支并行机制，将条件引导与无条件生成路径拆分处理，避免冗余计算；同时结合Ulysses序列并行与张量并行（TP），对长视频序列的时空特征进行高效切分与协同计算。这种混合并行策略有效提升了多卡间的负载均衡与通信效率。
最终，在国产芯片集群上，多卡并行的视频生成加速比达到93%。这意味着接近线性的扩展能力，充分释放了国产硬件的并行计算潜力，为高并发业务场景提供了坚实支撑。
生成效果一致性：从“能跑”到“跑得好”
性能达标只是第一步。若迁移后生成内容在人物表情、肢体动作或细节纹理上出现偏差，即便速度再快，也难以投入真实生产。在实际测试中，团队发现单卡与多卡环境下生成结果存在细微差异——例如同一角色在多卡推理时眼神略显呆滞，或手势姿态不够自然。
问题根源在于多卡通信过程中的数值精度损失与特征同步延迟。对此，商汤团队并未简单依赖硬件厂商提供的通信库，而是深入模型内部，重构了关键特征的传递机制。具体而言，在人脸区域引入Face特征重注入模块，确保面部关键点在多卡间保持高度一致；同时优化AllReduce通信策略，减少梯度同步带来的累积误差。
另一典型问题是长视频尾帧细节模糊，尤其是手指、发丝等高频信息丢失。排查发现，这源于训练时使用的固定帧数与推理时动态生成的帧长不匹配，导致模型在尾部缺乏足够上下文。解决方案是在推理阶段动态补齐上下文窗口，并对尾帧进行局部重采样增强。经此优化，长视频整体连贯性与细节保真度显著提升。
这些看似微小的调整，实则是国产化能否进入生产环境的关键门槛。只有当生成质量与原平台无感对齐，企业才敢将核心流量切换至国产算力。
异构芯片零成本迁移：构建统一抽象层
当前国产AI芯片生态呈现“百花齐放”态势，昇腾、寒武纪、天数智芯、燧原等厂商各有优势，但也带来碎片化挑战。智象未来希望一次开发即可部署于多种国产芯片，避免为每款硬件重复适配。
商汤大装置为此构建了一套统一的硬件抽象体系（Unified Hardware Abstraction Layer）。该体系包含四个核心组件：异构硬件初始化模块、统一设备抽象接口、Registry调度工厂及硬件算子插件机制。通过这一架构，上层应用无需感知底层芯片差异，所有硬件特性被封装为标准化插件。
例如，当模型调用卷积算子时，系统会根据当前运行的芯片类型，自动加载对应的高性能实现（如昇腾的CANN算子或寒武纪的MLU算子），而模型代码本身无需修改。目前，该体系已支持十余种主流国产AI芯片，实现“一次编译，多平台运行”。
此外，团队还完成了对ComfyUI等主流AI工作流工具的深度适配。创作者可在熟悉的图形化界面中拖拽节点、调试流程，后台自动调度国产算力执行任务。这种无缝衔接极大降低了开发者的学习成本与迁移阻力，使国产平台真正具备生产力工具属性。
FDE专家服务：工程能力下沉至业务一线
技术方案再完善，若缺乏贴近业务的工程支持，仍可能在落地时遭遇“最后一公里”困境。智象未来作为快速迭代的AI创业公司，核心团队聚焦于模型创新与产品设计，难以抽调大量人力投入底层适配。
商汤大装置推出的FDE（Forward Deployed Engineer）专家服务模式，正是为解决这一痛点而生。FDE团队并非远程提供文档或API，而是深度嵌入客户研发流程，与智象未来的算法工程师、产品经理共同办公，围绕具体业务指标开展联合攻关。
在本次合作中，FDE团队全程参与从模型迁移、算子定制、多卡调优到效果验证的每一个环节。例如，在优化CFG蒸馏时，他们不仅关注PSNR、FID等客观指标，更组织A/B测试收集创作者对视频流畅度与情感表达的主观反馈；在工具链适配阶段，直接协助搭建CI/CD流水线，确保每次模型更新都能自动完成国产平台回归测试。
这种“算力平台+工程专家”的协同模式，将原本需要数月的适配周期缩短至数周，同时显著降低试错成本。更重要的是，它让AI企业能够将稀缺的研发资源集中于核心竞争力——模型能力与产品体验的持续进化。
规模化验证：国产算力支撑千万级创作
经过全栈优化与多轮验证，智象未来的视频生成模型已在商汤大装置支持的国产算力平台上稳定运行，并成功承载线上大规模流量。目前，该平台每日处理数百万条短视频生成请求，涵盖电商广告、社交媒体内容、短视频模板等多种场景。
这一成果的意义远超单一企业案例。它证明了国产算力已具备支撑高复杂度生成式AI应用的能力，且可通过系统性工程方法实现“无感迁移”——即用户无法察觉底层硬件变化，仅享受更快、更稳的服务。更为重要的是，该路径具有高度可复制性：从统一抽象层到FDE服务模式，均可被其他AI企业借鉴，加速整个行业的国产化进程。
展望未来，随着多模态大模型向更高分辨率、更长时序、更强交互方向演进，对算力的需求将持续攀升。国产AI基础设施唯有在性能、易用性与生态成熟度上同步突破，才能真正成为创新企业的首选。商汤与智象未来的合作，无疑为这一目标提供了切实可行的路线图。