AI规模化落地的下一站：范式智能构建全链路AI运行底座

转自：中国经营网

中经记者 徐倩 上海报道

（范式智能创始人兼CEO戴文渊。企业/图）

当下，AI大模型正在快速迭代，但是，企业也面临一个现实问题：模型越来越聪明，企业却未必能用得高效、稳定、经济。当AI已经走进千行万业，怎样才能让它更好地服务真实业务成为新的命题。

11月12日，范式智能（6682.HK）创始人兼CEO戴文渊在成立12周年的演讲中提出：“AI产业的命题，正在从‘用上AI’走向‘用好AI’，竞争的焦点也从应用的数量，转向底层运行的效率、稳定与可信。”

戴文渊表示：“2014年范式创立之初，AI尚未像今天这样进入大众视野。十二年后，AI迈入新的发展阶段。随着大模型和智能体的发展，AI应用遍地开花，每个人每天都或多或少在使用AI。AI从少数人的稀缺品变为人人可用的通用能力，这是一个时代命题的完成，也意味着产业发展的主要矛盾发生了转移。”

“这一转移体现在，AI的瓶颈已经从缺应用转向缺基础设施。芯片、算力管理、模型、Agent、Skill、AI安全等，正在成为决定AI能走多远的核心变量。基础设施每前进一步，就能释放出更多AI应用的供给。”戴文渊进一步表示。

围绕产业需求的变化，范式智能首席战略官兼资本市场副总裁曾慈雯指出，随着AI算力与基础设施投入持续扩张，如何通过资源调度、模型优化和工程部署提高单位资源的有效产出，正在成为中国AI产业区别于单纯规模扩张的差异化机会——“效率创新，是中国AI的重要竞争力”。

AI行业的规模化落地，必须解决成本、效率与合规的现实难题。对此，范式推出“AI Infra+MaaS”的战略给出了平台化解决方案：以中立的基础设施平台连接多元算力与模型，让海量Token以低成本、高效率、安全合规的方式被规模化调用，将AI能力转化为可持续交付的服务。

目前，范式已构建AI Infra+MaaS体系：算力层以HAMi+RISE vGPU调度异构算力，模型层通过ModelHub XC推动模型与芯片适配，调用层以Phanthy平台连接模型接入与请求调度，提升AI服务的交付效率。

范式智能首席技术官陈雨强用一座“算力工厂”作类比：算力和模型是发电厂、Token是电、应用产品是用电设备。AI应用正在从“电灯”变成“磁悬浮”和“电磁炮”，电压不稳，磁悬浮就没法准点。只有把算力供给做稳、把每一张卡用到极致，才能支撑AI持续“干活”。

“每个人都让AI变好一些，AI就会让我们的生活变得更好。”在戴文渊看来，AI已进入新阶段，下一步的关键是让AI本身变得更好。