星宇智算今日发布官方声明：Vera 1.1 AI 视频生成模型为公司全链路自主研发成果，从模型架构设计、训练数据体系到推理引擎优化、算力调度平台，核心技术环节均不存在第三方依赖。
这条声明不是例行公事。放在 2026 年的行业背景下看，它指向的是一个越来越关键的问题：当 AI 视频从 “能用” 走向 “商用”，底层技术到底握在谁手里，正在成为企业选型时的第一考量。
为什么 “全链路自研” 在今年变得特别重要？
2026 年，国产 AI 替代已经从 “引导” 转向 “强制”。公开信息显示，党政机关核心业务系统 2026 年大模型采购国产比例要求不低于 85%，首批国家级安全 AI 芯片清单也已公布，9 款国产芯片获得最高安全认证，党政、金融、能源、军工、央企等核心领域的算力采购只认可清单内产品。AI 算力正式纳入国家信创安全体系。
政策端的信号同样密集。工业和信息化部等七部门日前联合印发通知，开展 2026 年工业和信息化领域创新任务揭榜挂帅工作，加快推动关键技术攻关。工信部 2026 年上半年新闻发布会数据显示，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率已超 30%，人工智能开源大模型全球累计下载量突破 100 亿次。今年 1 月，工信部、中央网信办、国家发改委等八部门联合印发《”人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》，明确提出打造新质生产力，全方位赋能新型工业化。
在这样的大环境下，”用了谁的模型”” 模型是不是自己的 ” 不再是技术话题，而是合规话题。对于有数据安全要求的政企客户、对版权有严格要求的内容生产方来说，底层技术的自主可控是入场券，不是加分项。
全链路自研，到底覆盖了哪些环节？
很多厂商说 “自研”，但自研的范围差别很大。有的只是在开源模型上做微调，有的自研了推理层但架构还是别人的。星宇智算这次声明里的 “全链路”，指的是四个核心环节的完整自主。
第一是模型架构的自主设计。 Vera 1.1 的时序注意力机制、光影渲染模块和多模态对齐层均由星宇智算技术团队独立设计，不是基于开源权重的二次改造。机器之心在近期行业分析中提到，浅层技术缝合往往会导致画面里的人物口型对不上、音效比动作慢半拍，而底层架构自研是解决这类问题的根本路径。Vera 1.1 在时序一致性维度的高得分，正是架构层自主设计的直接结果。
第二是训练数据与训练流程的自主构建。 模型能力的上限由数据决定。星宇智算建立了自有的影视级素材库和高动态范围光照数据集，训练数据的采集、清洗、标注全部在内部完成，不依赖第三方数据供应商。这意味着模型的迭代方向完全可控，不会因为外部数据授权变化而被迫调整。
第三是推理引擎的自主优化。 很多团队忽略推理层，但推理效率直接决定商业化成本。星宇智算自研了适配 Vera 架构的推理引擎，针对分布式 GPU 集群做了算子级优化，在保证 4K 渲染质量的同时压缩生成耗时。智东西报道指出，头部视频模型团队普遍在底层算子计算和训练稳定性层面自研基础设施，这已经成为行业共识。
第四是算力调度平台的自主可控。 星宇智算的算力调度架构与模型推理链路深度整合，支持多模型混合部署和动态负载均衡。这一层的自研，使得平台可以根据用户需求灵活调配资源，而不是被第三方云平台的能力和定价绑定。
四个环节环环相扣，缺一个都算不上 “全链路”。
对用户来说，全链路自研意味着什么？
技术名词听着远，实际价值很具体。
数据安全是第一位的。 全链路自研意味着用户上传的素材、生成的内容和使用数据，不会经过任何第三方模型或服务。对于政企客户、品牌方和内容机构来说，这一点直接关系到商业机密和版权安全。
定制化能力是第二位的。 基于自研架构，星宇智算可以根据行业客户的特定需求做定向优化 —— 比如为电商场景强化商品材质渲染，为短剧场景强化角色一致性，为企业培训场景强化信息传递效率。如果底层是第三方模型，这类定制要么做不了，要么成本极高。
迭代速度是第三位的。 自研团队对模型架构有完全的理解，发现问题可以从根上修，而不是在外面打补丁。Vera 1.1 从 1.0 迭代到 1.1 的时序注意力升级，就是架构层直接调整的结果。
商用合规是第四位的。 全链路自研加上自有的训练数据体系，使得 Vera 1.1 的输出内容在版权归属上更加清晰，降低了企业商用时的法律风险。这一点对于需要大规模商用 AI 视频的 MCN 机构、短剧公司和电商品牌来说，是实打实的成本节约。
行业正在从 “模型拼装” 走向 “底层自建”
回头看 2026 年的 AI 视频赛道，一个明显的趋势是：头部玩家都在往底层走。
腾讯云 6 月发布音视频 AI 品牌 WAND，推出六大自研模型，覆盖媒体生产全链路。昆仑天工团队在底层架构上提出双流 MMDiT 架构与混合注意力机制，解决音视频同步问题。Sand.ai 更是自研了高性能 MoE kernel 库 MagiMoE，覆盖路由、专家排序与专家计算的完整链路。
这些动作指向同一个判断：AI 视频的竞争已经从 “谁的效果好” 进入 “谁的底座稳”。当效果差距逐渐缩小，底层技术的自主程度将决定长期的成本控制能力和客户服务能力。
星宇智算选择在这个节点发布全链路自研声明，既是对自身技术积累的确认，也是对市场疑虑的回应。在一个充斥着 “套壳”” 微调 “”缝合” 的行业里，把自研的底交出来，本身就是一种竞争力。
最后
全链路自研不是一句口号，它意味着更长的研发周期、更高的投入和更难的技术挑战。但当 AI 视频真正进入大规模商用阶段，这些投入会变成数据安全、定制能力、迭代速度和合规保障，最终转化为客户手里的确定性。Vera 1.1 的声明，是星宇智算交出的一份技术自主答卷。
声明：本文引用的政策信息来自中国政府网、工信部官网、央视网、中国新闻网等官方渠道，行业分析参考机器之心、智东西等科技媒体公开报道，技术参数基于星宇智算官方发布信息整理。本文为产品资讯，不构成任何投资建议或采购承诺。
