2026年10月16日，范式智能联合睿思智联正式推出开源一站式生产级AI部署平台”模域”。这款平台最大的卖点，是把华为昇腾、天数智芯、摩尔线程、海光DCU等多家国产AI芯片收进同一套调度体系，让不同架构的算力可以在一个平台上被统一管理、统一调用。官方公布的数据显示，模域的极限吞吐比基准高出约285%，在国产推理部署工具中相当亮眼。

要理解模域的价值，得先看国产算力这些年面临的真实困境。过去几年，国内AI芯片走出了一条”百芯大战”的路：华为昇腾、寒武纪、天数智芯、摩尔线程、海光DCU、壁仞、沐曦……每一家都有自己的指令集、算子库和软件栈。对模型厂商来说，这意味着每适配一种芯片，就要重做一遍算子优化和性能调优；对采购了多种芯片的智算中心来说，则是A家的卡跑不了B家的模型，算力被切成一个个互不连通的”孤岛”。硬件不缺，缺的是把硬件真正用起来的软件层。

模域瞄准的正是这个断层。它定位为”一站式生产级AI部署平台”，覆盖从模型接入、推理服务、资源调度到可观测运维的完整链路。其中”生产级”三个字是关键——它意味着平台不只是一个能跑通demo的推理引擎，而是具备高可用、弹性伸缩、灰度发布、故障自愈这些企业真正敢把业务押上去的能力。对于大量想把大模型装进自己业务、却养不起专职infra团队的中小企业而言，这种开箱即用的生产级能力恰恰是最稀缺的。

而在技术层面，模域的核心亮点是异构多芯的统一调度。平台通过软件层屏蔽不同芯片的底层差异，上层应用只需要面对一套统一的API和调度接口，底层的任务分发、显存管理、算子适配由平台自动完成。换句话说，业务方不再需要关心模型到底跑在哪家的卡上，调度器会根据负载、成本和性能要求自动选择最合适的算力资源。这种设计思路，与国际上vLLM、TensorRT-LLM等主流推理框架的演进方向是一致的，只是模域把优化的重心放在了国产芯片矩阵上。

官方给出的”极限吞吐比基准高出约285%”，是这次发布最抓眼球的数字。需要客观看待的是，”极限吞吐”通常是在理想的实验室条件下测得的——连续批处理、KV缓存优化、算子融合、量化压缩等手段拉满，生产环境的真实收益会有一定折扣。但即便打了折扣，这个数字依然说明了一件事：在国产芯片上做深度推理优化，性能挖潜的空间还很大。过去很多国产卡”跑分能看、落地不行”，差距往往不在晶体管，而在软件栈的优化深度。

选择开源，是模域这次发布的另一个重要信号。国际主流推理框架对国产芯片的支持历来薄弱，vLLM的社区版本长期以英伟达CUDA生态为中心，国产芯片厂商只能各自维护分支版本，生态碎片化进一步加剧。模域以开源方式把多芯适配的成果交出来，相当于给行业提供了一个公共的优化底座：模型厂商不用再为每款芯片重复造轮子，芯片厂商也能把精力集中到自家硬件的极致优化上，而不是各自维护一套互不兼容的软件栈。

对产业链的影响会先在算力运营环节显现。智算中心和算力租赁厂商手里往往攥着好几家的卡，最头疼的就是不同芯片的利用率参差不齐——热门型号排队，冷门型号闲置。一套能跨芯片统一调度的平台，可以直接把整体资源利用率抬上去，这对重资产的算力运营商来说就是真金白银。此外，随着各地智算中心从”建设期”进入”运营期”，比拼的重点正从”有多少卡”转向”卡用得有多好”，调度与serving层的软件能力正在成为新的竞争焦点。

从更大的视角看，模域的出现标志着国产算力竞争进入了下半场。上半场比的是单卡算力、制程和出货量；下半场比的是生态和软件——谁能让开发者用得爽、让运营商赚到钱，谁才能真正把出货量转化为持续的市占率。范式智能作为深耕企业级AI多年的厂商，联合睿思智联把多年服务大客户的部署经验产品化、开源化，这条路走得相当务实。接下来值得观察的是社区的真实反馈：开源项目的生命力最终取决于有多少外部开发者愿意贡献代码、有多少真实业务跑在上面，而不只是发布会上的数字。