模型谁都买得到，拉开差距的是AI生产力系统

发布时间：2026-11-03T11:13:49Z　来源：量子位　分类：industry

模型谁都买得到，拉开差距的是AI生产力系统AI的下一程是生产力系统之争大模型狂飙近三年，生成式 AI 正在集体撞上一道冰冷的商业现实之墙。一边是硅谷与各大实验室在 Benchmark 跑分榜上卷得不可开交——今天宣称参数翻倍，明天夸耀多模态指标封神；另一边，则是极度尴尬的商业化剪刀差：绝大多数 C 端 AI 应用深陷“规模越大、亏损越高”的泥潭。当模型能力差距日趋收窄，单纯靠 API 包装套壳的商业模式已被证实难以形成壁垒。海外 AI 视频黑马 Higgsfield 创始人 Alex Mashrabov 曾断言：“AI 应用正死于自研模型的技术虚荣，控制流量路由才是真实护城河。”但这仅说对了一半。模型路由解决的是“调用效率”，而未能解决“交付能力”。仅仅摆脱虚荣跑分、在前端做流量分发，依然无法逃脱被底层通用模型“平推”的命运。面对这场温水煮青蛙式的危机，海马云创始人兼 CEO 党劲峰给出了另一个有穿透力的行业洞察：“消费级 AI 很难挣到钱，放眼全球能做成的只有极少数巨头，真正能落地变现的只有垂直生产力场景。AI 下一程的本质，不是发散的概率生成，而是确定性的系统交付。模型谁都买得到，真正拉开差距的是算力、Harness（Agent、上下文、工具链）与数据深度咬合的‘生产力发动机’。没有行业 Agent 与专家轨迹的 AI，终究只是会吐字的玩具。”海马云旗下的 RunningHub 正是这台发动机系统在 AIGC 领域的具象落地。SimilarWeb 数据显示，今年 3 月到 9 月，RunningHub 海内外全站访问量增长了 266%，增速在同期主流 AI 创作平台中位居前列；今年 7 月，海马云联合创始人兼 CTO 温健在接受央视《焦点访谈》采访时还透露，平台每月的 Token 消耗量已达9万亿。拆解海马云的技术路径不难发现，这家从实时云渲染起家的技术平台正在展示另一种解法：比起单纯依赖 API 堆砌的前端应用，一套融合算力、工具链与数据的垂直生产力系统，才是突破应用层同质化困境的核心支点。算力决定成本底线：决定成本的从不只是模型贵不贵，更是GPU有多少时间在空转在 AI 应用层，抛开算力谈毛利与商业化，往往是空中楼阁。目前市场上绝大多数纯应用层公司（包括 Higgsfield 们）本质上都是“轻资产”运转：缺乏自研算力底座，极度依赖租用第三方云 GPU 或直接透传闭源 API。这直接导致了两个致命后果：第一，毛利率极易受到上游算力成本的肆意挤压；第二，面对爆发式的商业化调用，算力成本无法做到物理级压榨。然而，在音视频图像真实的内容生产流程中，AI 推理与传统的图形渲染是交替发生的生产负载。3D 场景需要渲染，Blender、Unreal 等专业软件运行时依赖 GPU，复杂的视频生成与超分合成更是极其消耗计算资源。传统做法是按照业务峰值给推理和渲染各自囤卡，结果必然是“高峰排队、低谷卡闲着”。“所以决定成本的不仅是模型贵不贵，Token 只是 AI 生产成本的一部分。对于图像、视频和 3D 生产，真正决定单位交付成本的，是从推理到渲染的整条计算链路能否高效运转。未来 AI 生产平台比拼的，不只是算力规模，更是异构算力规模化组织和运营调度的效率。”这本账是没有底层 GPU 掌控能力的应用公司立不了的判断，也是海马云天然的基因壁垒。海马云成立于 2014 年，从实时云渲染起家，《原神》《黑神话：悟空》等游戏的云游戏服务背后，都有它的技术支持；凭借多年积累的 GPU 算力调度能力，它也是国内较早把算力投向 AIGC 的公司之一，如今已经完成了从云渲染服务商到经过十年在实时云渲染领域的沉淀，海马云在全球部署了 69 个计算节点，拥有 6 EFLOPS 的算力池。海马云的底层逻辑，是从根头上把异构 GPU 进行池化，将十年来在实时云游戏领域积累的“确定性交付与毫秒级调度”能力，直接搬到了 AI 推理上。在 RunningHub 平台上，同一批 GPU 在不同时段服务图像生成、视频生成和专业渲染等不同负载，由统一调度层根据任务类型、模型大小和时延要求实时分配。这种“渲推一体”的算力调度，将海马云平台的整体算力利用率推到了比行业常见水平高出 70% 的惊人位置。对于买单的企业客户而言，这意味着极高的性价比；而对于海马云自身而言，自控算力与垂直后训练模型的结合，让其综合毛利率能够稳定站在行业的高位。在毛利即生死的 AI 混战中，这种算力级别的池化能力，构成了纯应用公司无法逾越的成本红线。不卷通用模型参数，死磕补齐真实生产力短板，打通模型到生产的最后一公里多模态大模型发展至今，一个越来越明显的矛盾是：大模型的概率生成能力越来越惊艳，但一旦跨进真实的工业级生产管线，效果与商业化交付预期之间依然横亘着巨大的断层。这背后的原因，党劲峰的答案非常直接：在内容生产领域，发散性的创意需求，决定了通用模型永远存在短板。语言大模型处理的任务大多是收敛的，代码能不能跑通、数学题做得对不对，有清晰的 Benchmark 衡量；但图像和音视频则是发散的。审美更是没有标准答案，发散性一旦落到严苛的工业生产环节，就会瞬间暴露为具体的工程缺陷——人物变脸、风格漂移、光影穿帮、镜头失控。更深层的难题是，创作者极其个性化的审美表达偏好，以及超出常规预训练数据分布的各种天马行空特效，根本无法仅凭一段简短的 Prompt 被通用底座精准理解并稳定生成。通用模型追求的是广泛适用，而真实影视级生产要求的像素级精准可控，这两种目标之间，天然存在能力落差。基于这样的洞察，海马云做出的战略抉择是：放弃跟大厂竞争通用模型的参数规模，而是将全部核心资源集中于通用模型的场景化后训练与工程优化上。依托多年积累的异构 GPU 算力调度底座与深度工程技术能力，海马云从两条路径死磕场景落地，打通算法到生产的最后一公里：第一，垂直模型后训练，破解企业级交付的“硬工程难题”：针对真实生产中最抓狂的速度、成本、质量与一致性限制，推出 RH 系列垂直模型。仅今年 9 月短短的 20 天内，海马云就推出了 3 个独家的 RH 系列场景化后训练模型：RH Upscale 超分模型：突破常规算法，在补全皮肤纹理、发丝与织物细节的同时保持主体结构不崩坏，实现低成本低分辨率一键超分至 4K 商业级画质，横评综合质量在 13 款主流方案中登顶。H3 Lightning：将采样步数压缩至个位数，叠加跨步缓存与多卡并行优化，在无需数据中心高价 GPU 的 RTX6000D 节点上，将 5 秒视频生成时间从 6 分钟暴力压缩至 28.7 秒（提速近 12 倍），显著提升专业创作者的实时试错效率；而且这套方案跑在通过 PCIe 连接、没有 NVLink 高速互联的 RTX 6000D 多卡环境上，并不依赖高端数据中心 GPU，中小团队用常规的多卡服务器就能本地部署，整套方法和复现说明也已经在 GitHub 上公开。H3 RH Enhanced：针对多镜头长叙事场景做一致性后训练，在 16 个镜头以上的复杂任务中，将人物崩坏率降低 60% 以上。价格最低仅需 0.18 元/秒。△在 13 个参测配置中，RH Upscale Ultra 以 0.539 分取得综合质量第一；Max 完成一条5-10秒测试视频的 2 倍超分平均耗时 34 秒这种死磕场景落地的能力甚至得到了开源“原厂”的认可——MiniMax 官方正在通过 RunningHub 反向采购 H3 RH Enhanced 供其客户使用。一个第三方经过场景化后训练的模型，反向输出给大模型厂商，这在当前的 AI 行业内极度罕见。这意味着，模型调用的决策权正转移到生产现场反馈第二，打通微调生态机制，将“不可量化的审美偏好”资产化：除了由平台解决通用难题，海马云还在过去两年的实践中，沉淀了一套极具壁垒的微调机制。面对通用模型无法理解的个人独特审美、特定画风与极高一致性诉求，海马云支持创作者与企业通过自己的作品反复训练、调试，生成专属的 Checkpoint 微调模型与风格化 LoRA，再无缝接入自动化工作流长期复用。这一机制将原本抽象的审美风味，沉淀为可被 AI 确切执行的“数字美术资产”。目前 RunningHub 上已积累了海量此类风格 LoRA，甚至有头部手游公司将全套游戏视觉体系训练成专属模型矩阵，实现了从原画到场景的工业级标准输出。党劲峰坦言：“我们不为拥有模型而训练模型，只为让 AI 在真实生产中交付结果。AI 产业不需要所有公司都去造大模型，但需要有人让大模型真正干好活。海马云关注的不是模型有多大，而是模型距离真实生产还有多远。模型竞争的终点，不是参数规模，而是生产能力。

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