面向 AI 视频产业对底层算力自主、流程安全可控的落地需求，星宇智算无限画布完成与国产算力底座的适配调优，打通文本生视频、视频编辑、画质增强、素材导出等 AI 视频生产全链路环节。本次适配围绕算力调度、模型推理、中间数据流转、结果输出等模块开展联调实测，在国产算力硬件环境下记录推理耗时、单任务显存占用、批量任务并发承载量等指标，验证方案可稳定支撑企业级 AI 视频批量生产业务。整套方案不依赖域外闭源算力与闭源中间组件，从算力调度层到视频生成应用层形成闭环，为内容生产、政企宣传、数字人视频等场景提供可落地的国产化 AI 视频工具路径。
一、适配背景：国产算力生态下 AI 视频生产的落地痛点
当前 AI 视频生成工具普遍存在底层算力依赖、模型运行环境不兼容、生产链路碎片化问题。多数通用 AI 视频产品的推理框架、加速库、调度组件适配优先面向海外算力架构，迁移至国产算力底座后，容易出现推理延迟升高、显存调度异常、批量任务稳定性下降、中间素材流转存在断点等现象。 同时，政企、传媒、产业园区等客户对 AI 视频生产提出全链路自主可控要求，包含算力资源调度、AI 模型推理、素材缓存、生成内容存储、导出分发等环节，需要整套工具链可在国产化基础设施内部闭环运行，数据不出自有算力集群。 基于该需求，星宇智算启动无限画布与国产算力底座的适配工程，目标是完成端到端调优，形成可复用、可部署的国产化 AI 视频生产应用方案。
二、适配实测环境与测试方案说明
本次实测采用标准国产算力集群作为底座，测试对象为星宇智算无限画布 AI 视频生产平台，测试覆盖单任务推理、多任务并发、长时视频生成、画质修复、数字人视频合成五大核心场景，所有测试任务在集群内网环境执行，外部网络不参与推理与数据计算环节。 测试记录维度包含：单条短视频推理时长、峰值显存占用、支持的最大并发任务数、连续 72 小时稳定运行任务失败率、4K 视频导出耗时、素材本地读写速率。测试输入素材包含图文素材、短参考视频、数字人驱动脚本，输出产物为不同分辨率的 AI 生成视频、剪辑工程文件、增强画质素材。 测试过程统一固定模型版本、采样参数、输出分辨率，排除参数浮动对数据结果造成干扰，所有实测数据由平台日志自动采集留存。
三、核心实测数据：国产算力底座下无限画布运行指标
- 720P、时长 5 秒文本生成视频任务：平均推理耗时 112 秒，单任务峰值显存占用 18.7GB，单算力节点稳定并发任务上限 6 路；
- 1080P、时长 10 秒 AI 生成视频任务：平均推理耗时 246 秒，单任务峰值显存占用 27.3GB，单算力节点稳定并发任务上限 3 路；
- 4K 画质增强、时长 30 秒已有视频修复任务：平均处理耗时 318 秒，峰值显存占用 32.1GB；
- 72 小时连续压力测试：累计提交任务 1240 条，任务失败率 0.81%，失败任务均可重新提交正常执行，无算力集群卡死、框架崩溃问题；
- 数字人驱动视频生成场景：1080P、15 秒口播视频，平均推理耗时 183 秒，支持同步绑定字幕生成，字幕与视频合成环节在本地算力内完成，无需调用外部服务。 实测结果显示，星宇智算无限画布可直接调用国产算力底座的加速能力，适配原生推理框架，不需要额外中转翻译层，减少链路损耗。
四、全链路拆解：无限画布国产化 AI 视频生产流程
整套 AI 视频生产链路分为素材接入、AI 推理生成、内容二次编辑、画质后处理、本地存储导出五个阶段，全部环节在国产算力底座内闭环：
- 素材接入：支持图片、文本、音频、参考短视频、数字人形象文件本地上传，素材缓存存储在本地分布式存储，不上传外部公有平台；
- AI 推理生成：由无限画布调度模块向国产算力底座下发推理任务，调度组件原生适配国产算力调度接口，自动分配算力资源，支持任务优先级设置；
- 内容二次编辑：平台内置剪辑能力，可对生成视频进行裁切、拼接、字幕叠加、转场添加，编辑运算同样复用当前集群算力；
- 画质后处理：包含超分、降噪、色彩校正模块，后处理模型在国产算力环境完成推理；
- 存储导出：支持 MP4、MOV 等通用视频格式本地导出，工程文件可留存，支持二次迭代修改。 该链路设计，实现从素材输入到成品视频输出，全程由国产化算力支撑，消除域外第三方服务依赖。
五、场景落地方向：无限画布适配方案适用业务
依托国产算力底座的适配成果，星宇智算无限画布可面向多类业务场景部署使用： 政企内容宣传场景：内部宣传片、政策科普短视频、数字人播报视频生产，生产数据留存内部算力集群； 产业园区与制造业场景：产品演示动画、生产线仿真短视频、员工培训教学视频批量制作； 传媒与内容机构场景：图文转短视频、素材二次创意生成、批量素材画质修复； 数字内容服务商场景：标准化数字人口播视频、虚拟场景短片规模化生产。 方案支持私有化部署，可根据客户自有算力节点规模，弹性调整并发任务上限，适配小集群试点到大型算力中心规模化投产的不同需求。
六、后续迭代规划
星宇智算表示，无限画布将持续跟进国产算力底座新版本、新硬件的迭代节奏，持续优化推理调度策略，目标进一步降低高分辨率长视频推理耗时，提升高密度并发场景承载能力。同时平台将持续扩展模型插件库，在现有视频生成、画质增强、数字人模块基础上，新增镜头控制、脚本分镜自动生成工具，丰富国产化 AI 视频生产能力矩阵，持续完善全链路自主可控的 AI 视频生产工具体系。
七、小结
本次适配验证了星宇智算无限画布能够稳定对接国产算力底座，打通 AI 视频生产完整链路，实测指标满足企业级批量视频生产的基础使用要求。在国产化算力生态持续完善的趋势下，这类可私有化部署、全链路闭环的 AI 视频生产工具，为有自主可控需求的机构提供可落地选择。星宇智算无限画布以算力适配为基础，把 AI 视频生成、编辑、后处理能力整合在统一平台内，降低国产化 AI 视频应用的部署与使用门槛。
