海马云生产力系统
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海马云创始人党劲峰提出，AI应用层的竞争焦点已从模型能力转向由算力、工具链与生产数据整合而成的“生产力系统”。随着大模型参数差距收窄，单纯依赖API调用的商业模式难以形成壁垒，海马云通过其旗下平台RunningHub展示了另一种解法：利用十年积累的GPU异构调度能力实现“渲推一体”，将算力利用率提升70%；同时通过垂直场景后训练（如H3 Lightning加速方案）和Agent工作流编排，解决从概率生成到确定性交付的工程难题。这一路径旨在证明，在垂直生产力场景中，控制计算链路效率与构建专家决策轨迹，比拥有通用大模型更能决定商业化的成败。
事情怎么走到这一步
海马云成立，以实时云渲染起家，积累GPU算力调度能力。
qbitai.com ↗智东西报道，RunningHub推出并开源H3视频生成加速方案H3 Lightning，将5秒视频生成耗时从348.8秒缩短至28.7秒，提速约12倍。
news.qq.com ↗世界人工智能大会（WAIC）期间，海马云展示“AI+内容”全栈解决方案，联合创始人温健透露平台每月Token消耗量达9万亿。
bjnews.com.cn ↗量子位刊发专访，海马云CEO党劲峰阐述“模型谁都买得到，拉开差距的是生产力系统”的观点，强调算力池化与Harness（工具链/上下文）的重要性。
qbitai.com ↗
还没定论的部分
- 海马云提出的“渲推一体”算力调度模式能否被其他缺乏底层GPU掌控力的纯应用层公司有效复制？
- 垂直场景后训练模型（如RH系列）反向输出给基础大模型厂商（如MiniMax采购H3 RH Enhanced）的模式是否会成为行业常态？
- 在Agent驱动的生产流程中，如何量化“专家决策轨迹”对最终交付质量的具体贡献率？