模型免费送，差距在AI生产力系统

大模型狂飙近三年，生成式AI正集体撞上商业现实之墙。一边是各大实验室在Benchmark跑分榜上激烈竞争，另一边是绝大多数C端AI应用深陷“规模越大、亏损越高”的泥潭。当模型能力差距日趋收窄，单纯靠API包装套壳的商业模式已被证实难以形成壁垒。

海马云创始人兼CEO党劲峰给出行业洞察：“消费级AI很难挣到钱，真正能落地变现的只有垂直生产力场景。AI下一程的本质，不是发散的概率生成，而是确定性的系统交付。模型谁都买得到，真正拉开差距的是算力、Harness（Agent、上下文、工具链）与数据深度咬合的‘生产力发动机’。”

海马云旗下RunningHub正是这一理念的落地。SimilarWeb数据显示，今年3月到9月，RunningHub海内外全站访问量增长266%，增速在同期主流AI创作平台中位居前列；今年7月，海马云联合创始人兼CTO温健透露，平台每月Token消耗量已达9万亿。

海马云成立于2014年，从实时云渲染起家，曾为《原神》《黑神话：悟空》等游戏提供云游戏技术支持。经过十年沉淀，海马云在全球部署69个计算节点，拥有6 EFLOPS算力池，将实时云游戏领域积累的“确定性交付与毫秒级调度”能力搬到AI推理上。在RunningHub平台上，同一批GPU在不同时段服务图像生成、视频生成和专业渲染等不同负载，由统一调度层实时分配。这种“渲推一体”的算力调度，将平台整体算力利用率推到比行业常见水平高出70%的位置。

在模型策略上，海马云放弃跟大厂竞争通用模型参数规模，将核心资源集中于通用模型的场景化后训练与工程优化。今年9月短短20天内，海马云推出3个RH系列场景化后训练模型：RH Upscale超分模型可将低分辨率一键超分至4K商业级画质，横评综合质量在13款主流方案中登顶；H3 Lightning将5秒视频生成时间从6分钟压缩至28.7秒，提速近12倍，且不依赖高端数据中心GPU，中小团队用常规多卡服务器即可本地部署；H3 RH Enhanced针对多镜头长叙事场景做一致性后训练，在16个镜头以上复杂任务中将人物崩坏率降低60%以上，价格最低仅需0.18元/秒。MiniMax官方正在通过RunningHub反向采购H3 RH Enhanced供其客户使用。

此外，海马云还沉淀了一套微调机制，支持创作者与企业生成专属Checkpoint微调模型与风格化LoRA，再无缝接入自动化工作流长期复用，将抽象审美沉淀为可被AI执行的“数字美术资产”。目前RunningHub上已积累海量风格LoRA，甚至有头部手游公司将全套游戏视觉体系训练成专属模型矩阵。

党劲峰表示：“我们不为拥有模型而训练模型，只为让AI在真实生产中交付结果。模型竞争的终点，不是参数规模，而是生产能力。”