從角色扮演到代碼生成，金山云API解鎖AI應用全場景｜2025極新AIGC峰會演講實錄

2025年12月26日，極新主辦的【想象·2025極新AIGC峰會】在上海浦東浦軟大廈成功召開。金山云公有云事業部解決方案架構師宋燁先生在會上發表題為《大模型技術演進與想象力引擎構建》的重要演講，分享大模型技術發展趨勢與普惠算力實踐。

金山云公有云事業部解決方案架構師宋燁

宋燁重點提到以下幾點：

“效率革命是提升社會工作效率的關鍵”

“公有云的本質是解放客戶生產力”

“普惠算力讓AI匯集到千行萬業”

以下為宋燁演講全文，經極新整理：

各位早上好！我是金山云解決方案架構師團隊負責人宋燁，今天非常榮幸能有機會，與大家分享 AIGC 浪潮下金山云的實踐探索，以及行業與技術的發展趨勢。本次匯報主題為《大模型技術演進與想象力引擎構建》。

01效率革命與AI驅動

“效率革命是提升社會工作效率的關鍵”

首先要提出“效率革命”這一核心概念。用經濟學公式可對人均 GDP（衡量國民生活幸福程度的重要參考指標）進行拆解：人均GDP=GDP÷總人口，進一步迭代為（GDP÷工作人口）×（工作人口÷總人口）。

隨著社會發展，等式右側“工作人口÷總人口”的比值正持續下降，我國面臨老齡化加劇、出生人口低迷的現狀，未來這一趨勢難以逆轉。因此，提升人均GDP的唯一路徑，就是提高“GDP÷工作人口”的比值，這一數值本質上就是國家整體生產效率。AIGC 的誕生與發展，核心作用正是提升社會工作效率，這也是中美等世界主要國家爭相在 AIGC 領域加大資源投入的根本原因，目前中美已成為該領域最發達的兩個國家。

基于這一判斷，金山云領導層堅定認為 AIGC 是必須布局的核心賽道。早在三年前，公司CEO就提出“奧運 AI”戰略口號，始終踐行相關發展目標。人工智能雖已發展多年，但自Transformer等傳統模型提出后，行業迎來爆發式增長，吸引了大量投資與技術跟進。

金山云始終緊跟行業浪潮，技術布局與上述方向高度契合，主要聚焦三大核心工作：其一，基座模型研發支持。2023-2024年基座模型是熱門投資方向，金山云前兩年重點為基座模型廠商提供大規模算力支持，這一過程極具挑戰性；

其二，融合感知技術研發，即多模態技術。除語言研究外，進一步覆蓋視覺、聽覺等人類核心感知維度，而視覺感知尤為重要。眾多知名科學家提出，語言無法完美描述世界，例如模型對“重力”等物理世界的感知存在欠缺，需通過視覺等多模態能力彌補，當前世界模型的研究已在機器人、自動駕駛等領域廣泛開展；

其三，普惠化落地探索。核心目標是讓AI算力與技術惠及千行萬業。對于初創企業等成本敏感型主體而言，GPU算力投入門檻極高，金山云正致力于降低AI工具使用門檻，助力各類主體快速運用AI實現創新突破。

02算力集群構建挑戰

“公有云的本質是解放客戶生產力”

首先要明確公有云的核心本質：解放客戶生產力。客戶無需在基礎架構上投入精力，可將全部資源集中于核心業務創新，把基礎架構相關的技術工作交由公有云承接，這正是公有云的核心價值。也正因如此，在AI爆發的這幾年，公有云服務了大量客戶，行業內國內外相關企業的股價均表現亮眼，金山云也不例外。

接下來重點分享金山云在算力集群領域的實踐。過去三年，我們持續投入大量精力構建算力集群，而大模型的工程落地并非簡單采購機器即可，中間涉及復雜的實施過程，需滿足高性能、高帶寬、高存儲等多重需求。

在網絡構建階段，工程師曾為避免光纖在運輸中沾染灰塵，用酒精棉簽擦拭，卻導致集群構建后信號抖動嚴重，酒精蒸發后殘留的痕跡會影響信號傳輸；在硬件部署層面，GPU服務器功耗極高，傳統機柜適配性差，部分機柜僅能容納一臺機器，運行時的嘯叫堪比飛機起飛，且對散熱要求嚴苛。

更具挑戰的是機房空間問題：客戶常需從256臺擴展至512臺規模，但多數機房難以滿足需求，被迫搬家時還需規避北方冬季的冷凝水風險，低溫環境運輸的機器進入高溫機房后，極易產生冷凝水，嚴重影響設備壽命。此外，物理服務器選型、機房篩選等環節也面臨諸多考驗。

除物理層難題外，網絡組網方案的優化同樣關鍵。技術層面主要有兩種選擇：IB和ROCE。IB方案性能更優，但成本是ROCE的三倍。為此，金山云專門組建網絡團隊，持續迭代優化 ROCE 網絡性能，目前已實現接近IB的水平，這一過程中交換機系統等相關組件也在不斷升級，投入了大量技術資源。

至今，我們仍在持續承接超大規模算力集群項目，這些集群的核心用途是作為模型訓練的底座。為保障交付給客戶的環境穩定，我們對所有服務器選型進行嚴格篩選與檢測，交付前需經過數天的加電穩定性測試，覆蓋服務器、網絡等全環節。

03普惠算力實踐

“普惠算力讓AI匯集到千行萬業”

接下來重點分享當前我們聚焦的“普惠算力”相關實踐，核心圍繞 API 服務的落地與應用展開。先通過一張海外權威報告說明行業趨勢：海外頂尖 token 服務公司OpenRoad在2025年5月至11月的調研顯示，其平臺上各類模型調用需求中，“角色扮演（Role Play）”占比最高，這類應用涵蓋陪伴、情感陪護等場景；其次是代碼生成，此外技術、財務、學術、科學、法務、翻譯、健康等領域的需求也較為突出。

這里的API服務核心價值在于降低AI使用門檻：初創企業無需搭建復雜的算力集群，只需通過現成的AI API服務，即可調用各類先進模型，OpenRoad本質就是這樣的模型中轉站，而金山云也已同步布局該領域，面向用戶提供托管式及公有API服務。

我們的API服務布局分為兩大方向，背后對應不同的技術與運營團隊：一方面，金山云自主部署并調優市場上主流的開源模型，用戶通過公有云賬號即可直接訪問這些模型的API；另一方面，搭建模型中轉服務，對于未開源的商業API，用戶無法直接獲取模型部署權限，金山云作為中轉方對接原廠商，憑借海量客戶資源爭取更優合作價格，為此專門設立采購團隊與模型廠商洽談折扣，同時組建技術團隊保障開源模型的快速上線，實現“模型發布次日即可在平臺提供服務”的響應速度。

從技術架構來看，所有API服務提供商均需覆蓋資源層、平臺組件等核心模塊，而行業競爭的關鍵在于兩點：一是性價比，滿足用戶對低成本使用AI服務的需求；二是性能穩定性，通過KB/PB分離、TPP并行等優化算法，提升推理速度與服務可靠性，這也是金山云API服務的核心競爭力，更是普惠算力的重要落地方式。

實際應用中，AI API服務的用戶群體廣泛，有同事在出差途中與陌生人交流后，對方當場注冊金山云賬號并啟用API服務。目前我們已積累了各類行業用戶，其中包括國內多家知名大型模型廠商（作為中立云廠商，我們為其提供多元服務支持）。

值得一提的是，代碼生成是當前熱門賽道，金山云也針對性開發了內部研發工具。公司內部對該工具的使用極為重視，管理層已調研所有程序員的使用頻率，以此推動內部AI工具的深度應用。

結合網上的“AIGC適用度四象限圖”，不同場景的AI應用適配性存在差異：右上角“想象力優先”象限的應用最為廣泛；右下角代碼生成等賽道已有實際落地案例；左上角容錯率低的場景目前應用較少；左下角最嚴謹的領域則有部分企業主攻。而金山云的核心目標，正是為各領域用戶提供“助飛想象”的AI引擎。

最后，金山云為用戶提供完整的技術支持體系。最底層是基礎設施層，提供高性能算力集群。在此基礎上是AI平臺層，用戶可通過金山云調用各種市場常用模型。

目前我們的平臺支持近30種不同模型，包括Kimi、Deepseek等熱門模型，甚至一些海外模型。通過一站式訪問渠道，用戶能專注于業務創新。

總之，金山云始終致力于從技術底座層面幫助用戶實現想象力，推動AI技術在各行各業的落地應用。

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