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智算竞争升级,金山云星流平台在关键处“落子”

  当 “智算”已成为新型“赛场”,单纯堆算力规模,比拼硬件参数,并不能在残酷的市场竞争中脱颖而出。这就好比一家“自来水厂”,算力提供只是“原水”,绝非“王牌”。

  准确来讲,在这场由大模型引发的算力“暗战”中,底层的AI Infra正在从基础能力竞争,升级为对生态、产业数据和行业利润的全面争夺。对于云厂商而言,如何找准自己的赛道,走出差异化优势?已到了决战未来的关键阶段!

  和所有云厂商相同,金山云重新定义了自己在“牌桌”上的位置。公司最新推出的“金山云星流平台”,就是所有战略的关键 “落子”。该平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型API服务商业化落地的全链路闭环。

  在2026年度Tech Talk技术分享会上,金山云分享了企业最新动态。在传统云市场格局固化、增长乏力的当下,金山云过去一年的业绩反而实现了快速增长,2025年Q3智算云账单收入为7.8亿元,同比增长近120%。高速增长背后,彰显的不仅是技术红利,更证明了企业最新策略调整的正确性,智算平台已成为企业业绩增长飞轮。

  智算平台能力跃迁背后

  在算力性能逐渐同质化和标准化的今天,金山云的智算平台到底要怎么“打”?

  ▲金山云高级副总裁 刘涛

  “从行业发展现状来看,智算需求的持续增长,主要由几个关键因素带动,那就是训练、推理和Coding。” 金山云高级副总裁刘涛,在媒体采访中表示,自动驾驶、具身智能等行业带动了训练、推理需求的增长,同时今天已经有越来越多的代码是由机器人编写,AI Coding已经成为一种潮流。

  在新时代背景下,金山云围绕大模型、智能驾驶等关键场景进行了突破创新,并打造出关键支撑平台。金山云星流平台的差异化优势在于,其工程化的陪伴者定位,提供稳定且兼具效能的服务。

  所谓“金山云星流平台”,是金山云在智算时代智算云整体能力的统称,既有金山云星流训推平台,提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理;又有金山云星流机器人平台,深度融合数据采集、存储、标注、模型开发、训练、部署与仿真等核心环节,打造具身场景专属的数据、模型、仿真一体化引擎;同时,还发布了金山云星流平台模型API服务,可以提供高可用、易集成的模型调用与管理能力。

  “罗马不是一天建成”,金山云的星流平台也一样。三年前,为了满足发展迅猛的训练需求,金山云打造了对底层资源异构性的管理能力。

  到了2024年,金山云开始向平台化和Serverless化演进,整个平台将底层基于IaaS以资源交付为主体的形态,变成以任务型交付为主体,希望通过工程化的能力,让客户真正可以放心、高效地使用云服务。

  为了打造更接“地气”的智算平台,金山云在2025年开始从生态和行业角度发力,锚定了三个核心主题:追求效率提升、构建行业平台、加速推理落地。在构建行业平台方面,围绕具身智能打造了机器人平台。目的是,助力客户快速完成从算法研发到真实场景部署的全流程落地,最终推动机器人产业的智能化升级。

  从资源交付到“更确定性”路线的跨越

  ▲金山云助理总裁 孙晓

  “如果说智算平台只是企业在AI竞争中的一种方向性的战略选择,那么金山云星流平台的产品能力就是企业真正披荆斩棘的‘利剑’。”在金山云助理总裁孙晓看来,金山云星流平台的升级,不只是企业的最新产品演进方向,更意味着企业实现了从“资源交付”到“能力交付”的彻底转型。

  “星流”的命名,隐喻着金山云的雄心壮志。“星”是星辰大海,代表智算时代的无限可能;“流”是数据与价值的流转,是一种昂贵的“确定性保障”。

  在大规模、训练数周甚至数月的大模型任务中,一次意外中断带来的损失是毁灭性的。金山云星流平台的核心武器是对“确定性”的极致追求。尤其在大规模集群训练中,硬件故障是常态,金山云自研的故障自愈技术,可以自动触发故障迁移与任务重调度,降低算力中断风险,让客户的长期训练任务稳定进行。

  值得一提的是,在通用的训推平台之外,金山云选择了两条差异化赛道重兵布局:一个是“金山云星流机器人平台” ,另一个是“金山云星流平台模型API服务”。

  •   机器人平台:押注的是 “具身智能” 这个热门赛道,这也是业界公认的下一代AI终极场景。尽管技术路径“百花齐放”,但底层需求高度一致——都需要处理海量的多模态数据,都需要进行仿真测试,并完成模型迭代。金山云试图提供一个覆盖“数据-训练-仿真”的一体化引擎,成为这个新场域的 “源头供水方”。

  •   模型API服务:切入的是大模型从 “训练投入”走向“推理变现” 的关键咽喉。其定位异常清晰:中立、开放、高性价比。不做自己的基座模型,而是汇聚各类开源与商业模型,为客户提供一个稳定、高效的“模型生态枢纽”。这一定位,使其避开了与巨头在模型层面的直接对抗,转而利用工程化能力,解决模型落地“最后一公里”的混乱与成本问题。

  “金山云不做大模型,但通过底层资源层、组件层到平台层、应用层的完整框架构建,可以帮助很多头部企业高效用好模型。”孙晓多次强调“中立”的定位,这既是基于现实的选择,也是一种具有前瞻性的高阶战略。

  在智算赛道,头部云厂商往往身兼“裁判员”与“运动员”双重角色,既提供算力,又自研模型,难免让某些客户心存芥蒂。金山云则旗帜鲜明地只做“平台”,这种第三方中立服务商的角色,给那些希望保持独立性的AI公司、或者说与某云巨头存在竞争关系的企业,吃了一颗“定心丸”,这可能金山云能够获得大量客户选择的根本原因。

  在巨头林立的战场,金山云凭借极致的中立性、深入的行业理解(如游戏、智能驾驶等)和工程化效率,开辟出一片属于自己的生态位。它不是要取代谁,而是要成为智算时代不可或缺的 “关键第三方”。

  写在最后

  展望未来,金山云星流平台的成功启航,是中国诸多云厂商在AI冲击格局下发生质变的一个缩影。在大模型和更多AI应用走向深水区的今天,智算竞争的段位在不断升级,“主流玩家”不再比拼谁的算力更强,而是谁能让AI更高效、低成本地渗透到产业的核心流程中去,从而切出最大份的“价值蛋糕”。

  对于参赛者来说,这场游戏考验的难点在于,不再是单点技术的“秀肌肉”,而是对AI产业终局的判断力、复杂系统的工程能力,以及构建更开放生态的多维对决。

  很明显,智算平台的未来有挑战,也存在新机遇。金山云今天的表现,用亲身实践展示了一条成功路径,那就是不与大型互联网巨头在通用市场“硬碰硬”,而是深入产业腹地,在智算的细分战场上,用专业与专注,重新定义自己的价值。

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