直击WAIC:谁是AI+具身智能最佳算力平台?

蓝鲸财经
04 Aug

文|美股研究社

2025世界人工智能大会(WAIC 2025)上,超150个机器人集中亮相,数量创历届之最。

机器人进行拳击对练、精细操作演示(如端取饮料)等活动吸引观众的同时,其背后反映的是具身智能与大模型技术的加速融合,以及对算力需求的持续提升。这也导致本就因AI而火热的算力竞赛进一步升级。据东方财富数据显示,算力概念(BK1134)板块在2025年6月23日至7月29日期间累计涨幅达11.6%,体现了市场对具身智能算力需求增长前景的预期。

Business Research预测,全球GPU专用云市场未来十年有望实现近15倍的爆发式增长。敏锐把握这一供需变化,国内算力基础设施行业同步加速了“新基建”的步伐。

WAIC期间,九章云极、腾讯云、阿里云、百度智能云、商汤科技等国内头部 AI 算力基础设施提供商纷纷展示其解决方案。一场围绕性价比、架构演进和应用场景等多维度的“AI 新云”(NeoCloud)竞争,已在 AI+具身智能领域全面展开。

那么,谁将在这一竞逐中构筑更坚实的 AI 算力基础?

具身智能企业需要什么样的AI智算云平台?

具身智能的加速落地,依赖于构建完善的“算力筑基+模型支撑+现实交互”三角体系,其中算力基础设施的优化是关键突破口。行业分析报告预计,未来3年内,具身智能机器人对算力的需求年增长率将超过70%。

数据显示,超过七成的具身智能相关企业,其算力投入占研发成本的比例超过10%。算力资源弹性不足与高昂成本,构成了具身智能企业面临的首要挑战。宇树科技创始人王兴兴曾在2024年指出“具身智能大模型研发成本高昂”,而在今年的WAIC上,宇树科技依然展示了其在算力领域的持续投入。

面对具身智能带来的巨大算力市场潜力,九章云极、腾讯云、阿里云、百度智能云、商汤科技、无问芯穹等国内智算云厂商纷纷“亮剑”。九章云极旗下九章智算云平台亮出首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL,推出首个企业级智能体引擎“新启业”,为推理交互需求强的具体智能场景开辟入口;腾讯联合发布开放平台Tairos;阿里云推出基于AnalyticDB的具身智能架构;商汤上线“悟能”平台。

AI 算力与具身智能的结合无疑是 WAIC 的核心议题之一。从需求角度看,具身智能需要的算力服务正围绕“成本效益(普惠降本)、工具链完备性、开发效率提升”三个关键维度进行重构,参展厂商在 WAIC 上也展示了针对这些需求的解决方案进展。

痛点一:算力成本高企,普惠性成为关键竞争力

具身智能的发展高度依赖大模型技术,而大模型的训练与推理成本在整体投入中占比显著。中国工程院院士郑纬民指出,大模型训练成本中约70%用于算力,推理过程中该比例则超过95%。

调研显示,52.3%的企业面临算力资源弹性调度能力不足的问题,42.3%的企业受到高昂算力成本对利润空间的挤压。具身智能训练对算力的消耗持续攀升,已成为创新落地的核心瓶颈之一。一边是高性价比算力的稀缺,另一边则是资源利用效率偏低,智算平台如何让机器人企业“用得起、用得上”一个极具价值的战略问题。

从 WAIC 参展厂商的策略看,两条路径较为清晰:一是按实际使用量计价,二是实现算力资源的柔性调度。

前者以九章云极为典型代表,通过创新的Serverless架构推出“按需调用、弹性扩容”的“算力包”模式,该模式以标准化单位(如“1度算力”)计量,企业仅需为实际消耗的计算资源付费,无需承担复杂的集群管理负担,从根本上降低接入门槛、消除非使用算力的计费问题、并简化模型适配。

后者如无问芯穹,侧重在算力供需之间发挥“桥梁”作用,整合分散算力,从而降低整体接入成本。

痛点二:技术演进关键,强化学习成为AI算力+具身智能的桥梁。

具身智能的突破正逐步转向“预训练+强化学习”协同。全球知名机器人大脑公司Physical Intelligence联合创始人Sergey Levine教授在WAIC上指出,机器人模型的发展路径将趋近于大语言模型(LLM),强化学习的作用不可忽视。

机器人需要构建庞大的专业知识库,基于人类经验反馈的强化学习有助于建立更强大的交互式智能系统。当前,主流智算平台已开始布局强化学习训练能力。然而,真正落地强化学习云,远不止算力叠加,更是底层架构的重构。

值得推崇的是,九章云极推出全球首个万卡级RL平台AgentiCTRL,深度封装环境模拟、策略执行等复杂流程,实现了强化学习训练流程的显著简化,端到端性能提升5倍同时成本降低60%,从而稳居强化学习云领域第一梯队。

九章云极的快速行动之外,其他算力厂商也在加速布局这一领域。阿里云基于云原生AI一站式开发平台推出“Ray on PAI”方案,实现云上一键提交强化学习。据阿里云透露,平台支持某团队多个千卡 RL 任务,Ray的RL训练任务稳定运行超过一周。

强化学习技术的“易用性提升”,正成为算力平台适配具身智能需求的下一个竞争焦点。

痛点三:开发效率需突破瓶颈,云边端协同工具链至关重要。

具身智能在实时决策延迟、云到端数据协同效率、多模态协同计算等业务场景下存在特定需求,对算力平台提出了明确要求。

例如,在工业场景中,机器人需对环境变化做出毫秒级响应,实时调整抓取和操作动作以保证生产效率和良品率。针对此类需求,九章云极 DataCanvas 展示了其自研的异构计算资源调度技术,旨在支持大规模并行计算与超低延迟任务处理,以降低企业在机器人运动控制、多模态感知融合等高复杂度场景下的算力成本。

综合来看,WAIC 参展的头部平台普遍着力于提升性价比、开发易用性和满足场景化需求,旨在帮助开发者更经济、更高效地构建和优化具身智能应用。多样化的智算云解决方案共同勾勒出“高效能具身智能算力平台”应具备的关键能力维度。

智算云未来格局:新云四强+垂直崛起

性价比、低门槛准入和技术易用性,正在成为AI与具身智能算力“新基建”的核心标尺。

根据 WAIC 的展示,一个初步的竞争格局正在显现。阿里云、腾讯云、百度智能云、九章云极凭借其综合实力处于前列;商汤科技、无问芯穹等则代表创新力量,从场景落地、平台开放、生态合作与底层技术创新等维度寻求差异化发展。

第一梯‌队综合厂商阿里云、腾讯云、九章智算云,定义基础能力。

提到算力基础设施,腾讯和阿里这两大科技巨头无疑是“大而全”的代表。

作为超算集群T0级选手,阿里云则以强大的算力网络切入具身智能领域。阿里云底层平台实现更高效的多模态数据处理分析,也方便了具身智能模型的训练和推理。未来三年,超3800亿元的云与AI基础投入,也将持续加码底层优势。

腾讯则从应用需求端吹起号角。Robotics X实验室联合发布了具身智能开放平台Tairos。Tairos平台构建具身智能一站式开发能力,联合越疆、众擎、乐聚等多家头部具身智能企业,强化生态协同,强调从基础模型到场景应用的全链条布局。

百度智能云锚定场景,做技术与落地的“连接器”。智能云持续拓展具身智能应用场景,年初与智元机器人合作推进教育、制造等领域落地,逐步成为中后台能力与实际应用间的桥梁。

九章智算云作为定位 AI 原生的智算云厂商,以其 Serverless + RL 架构作为切入点,凸显了技术创新的特色。针对具身智能企业“需求波动大、成本敏感、追求效率”的痛点,九章云极主推按实际使用量计费的模式,并宣称通过 AgentiCTRL、“新启业”等产品在强化学习云化落地方面取得进展,在性价比与降低开发门槛方面进行探索。

垂直领域创新:从场景、平台、模型与基础设施,寻求差异化突破。

在头部厂商依托生态、基础设施和技术定义框架的背景下,智算领域呈现出多元化发展态势。百度智能云、商汤科技、无问芯穹等厂商,正从场景落地深度、平台开放策略、生态合作模式及底层技术创新等维度寻找突破口,成为具身智能算力生态的重要组成部分。

作为国内AI基础设施的“重资产”玩家,商汤以“悟能”平台正式切入具身智能赛道,更像是一次战略能力的顺势输出。依托深厚的大模型经验,商汤为行业提供了一种技术沉淀型平台转型。

大模型创业公司“阶跃星辰”也以“模芯生态联盟”的生态合作形式,切入到具身智能领域,与青心意创打造了智能伙伴“Ocra I”。此外,阶跃还是吉利“智能汽车算力联盟”的一员,也体现了大模型厂商进军算力生态的另一条路径。

AI基础设施独角兽公司“九章云极” ‌ 除自身技术路线外,亦以开放生态策略切入,发布普惠算力生态联盟“AI-Star”切入AI智算+具身智能领域。此外,九章云极还是“算力互联网试验网“的重要成员,提供全球统一调度、优化与部署能力,寻求与行业上下游协同,有望成为具身智能智算领域的重要变量。

结论:智算新时代的机遇与挑战‌

本届 WAIC 传递出两个核心信号:一是算力基础设施格局正在重塑,智算云架构逐步替代传统云模式;二是国产算力能力正从“可用”向“好用”演进,全栈能力加速完善。

当前,头部平台在定义基础能力标准,创新力量在填补特定场景和技术的空白。竞争格局尚未完全固化,但技术和商业化路径日益清晰。最终的竞争决胜点将在于‌技术的前瞻性+‌技术的普惠化能力‌。

技术前瞻性方面,强化学习(RL)被普遍视为具身智能下一阶段的关键突破点。Sergey Levine 关于机器人模型发展路径类比 LLM 的观点受到重视。率先构建起能够支撑大规模强化学习计算的平台,将成为抢占下一代 AI 基础设施制高点的关键。

普惠化能力方面,算力资源需要实现普惠性,才能有效降低创新门槛。实现高性价比、低接入壁垒和技术易用性的智算云平台,将成为推动具身智能产业化的核心力量。

押注技术前沿决定了 AI 智算云所能达到的“高度”,而实现普惠化则决定了其市场覆盖的“广度”。当算力服务真正实现如同电力般的“即插即用”,AI 与具身智能的规模化应用将加速到来,算力基础设施行业也将迎来新一轮的发展跃升。

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10