开源破局:模域ModelSphere能否重构AI部署平台的竞争逻辑?

企业 范式智能、北京睿思智联科技有限公司
行业 信息传输、软件和信息技术服务业
年份 2026
难度 中级
适用课程 战略管理
核心概念 平台战略,双边市场,开源商业模式,网络效应
来源 改编

案例摘要

一、案例背景 1.1 企业简介 范式智能是国内领先的人工智能平台与技术服务提供商,长期深耕企业级AI基础设施与行业智能化解决方案,在算力调度、模型训练与推理优化等领域积累了较为深厚的技术储备。北京睿思智联科技有限公司则是一家专注于AI推理引擎与异构算力适配的技术型企业,其EngineX推理引擎在国产芯片适配上具有一定技术特色。2026年10月16日,两家企业联合宣布推出一站式生产级AI部署平…

案例正文

一、案例背景

1.1 企业简介

范式智能是国内领先的人工智能平台与技术服务提供商,长期深耕企业级AI基础设施与行业智能化解决方案,在算力调度、模型训练与推理优化等领域积累了较为深厚的技术储备。北京睿思智联科技有限公司则是一家专注于AI推理引擎与异构算力适配的技术型企业,其EngineX推理引擎在国产芯片适配上具有一定技术特色。2026年10月16日,两家企业联合宣布推出一站式生产级AI部署平台”模域”(ModelSphere),并以Apache 2.0宽松开源协议在GitHub上全面开源。

值得注意的是,这一合作本身即具有战略意味:范式智能偏向平台层与行业解决方案,睿思智联偏向底层推理引擎与芯片适配,二者的联合实质上是一次”平台层+引擎层”的能力互补,试图在AI部署这一中间层市场建立统一入口。

1.2 行业概况:大模型部署的”最后一公里”困境

随着大模型进入规模化商业落地阶段,企业AI应用的重心正从”能不能训出模型”转向”能不能把模型稳定、高效、低成本地跑在业务系统里”。然而,这一”最后一公里”恰恰是整个技术栈中最为碎片化、工程门槛最高的环节。

从需求侧看,企业普遍面临四重困境:其一,算力资源利用率低,GPU/DCU集群的空转与争抢并存,缺乏集群级的统一调度能力;其二,芯片生态割裂,华为昇腾、天数智芯、摩尔线程、海光DCU等国产算力路线各异,底层适配工作重复且沉重;其三,部署门槛高,驱动编译、环境配置、推理服务搭建需要稀缺的系统级工程人才;其四,生产环境调优难,实验室性能与生产环境稳定性之间存在巨大鸿沟,弹性扩缩容、缓存管理、服务高可用等问题需要长期运维投入。

从供给侧看,市场已存在vLLM、SGLang等优秀推理引擎,但它们主要解决”单台服务器内的计算效率”问题,对于集群架构级的纳管、跨节点的缓存池化、基于服务质量的调度等”系统级”问题覆盖有限。换言之,推理引擎层已相对成熟,而”集群部署与运维管理层”仍是价值洼地——这正是模域试图切入的位置。

……

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