模型同质化加剧，AI 生产力系统成行业突围关键：算力调度与垂直后训练构建新壁垒

封面为AI生成的主题示意图，非新闻现场照片。

生成式 AI 发展近三年后，行业正面临严峻的商业现实。尽管硅谷各大实验室在 Benchmark 跑分榜上激烈竞争，多模态指标不断刷新，但绝大多数 C 端 AI 应用却陷入“规模越大、亏损越高”的泥潭。单纯依靠 API 包装和套壳的模式难以形成有效壁垒，模型能力差距的收窄迫使行业寻找新的价值支点。

海马云创始人兼 CEO 党劲峰指出，消费级 AI 难以成为盈利的主要来源，真正能落地变现的是垂直生产力场景。他提出，拉开差距的不是通用大模型的参数规模，而是融合了算力、Harness（Agent、上下文、工具链）与数据的“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。

作为这一理念的技术载体，海马云旗下的 RunningHub 平台展现出强劲增长势头。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%，增速位居同期主流 AI 创作平台前列。此外，该平台每月 Token 消耗量已达 9 万亿，显示出在专业领域的巨大需求。

成本控制的突破始于算力调度技术的革新。传统做法往往是按业务峰值囤积 GPU，导致高峰排队、低谷闲置。海马云基于其 2014 年成立时便从事实时云渲染的技术基因，拥有在全球部署的 69 个计算节点和 6 EFLOPS 的算力池。通过将异构 GPU 池化并应用“渲推一体”调度技术，平台整体算力利用率比行业常见水平高出 70%。

海马云将游戏云渲染领域积累的确定性交付与毫秒级调度能力迁移至 AI 推理，使其能够从根头上解决从推理到渲染整条计算链路的高效运转问题。这种自控算力的模式，让纯应用层公司难以逾越成本红线，也为企业客户提供了极高的性价比。

针对工业级生产中通用模型存在的发散性短板，如人物变脸、风格漂移等问题，海马云采取了放弃竞争通用参数规模、专注场景化后训练的战略。今年 9 月短短 20 天内，平台先后推出了 RH Upscale 超分模型和 H3 Lightning 等垂直模型，实现了在低成本低分辨率下的一键超分至 4K 画质，以及将 5 秒视频生成时间压缩至 28.7 秒的突破。