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2026年7月，国内大模型厂商智谱斥资数亿元完成对AI Infra企业中科加禾的全资收购，补强底层工程能力。中科加禾技术源自中科院计算所，核心团队曾参与龙芯、华为昇腾等多款国产芯片编译器研发，本次收购将助力智谱解决GLM-5发布后Coding Agent日调用量破亿带来的高并发推理瓶颈，大幅提升多芯片适配效率。
今年3月智谱发布新一代基座大模型GLM-5后，其面向开发者的Coding Agent产品日调用量快速攀升至数亿次，不少开发者反馈在多轮复杂代码生成、大算力需求任务场景下，偶现输出延迟、结果匹配度异常问题。智谱技术团队复盘后发现，问题并非出在模型算法训练层面，而是高并发场景下的推理架构调度、KV Cache管理以及多型号算力芯片适配效率存在明显工程短板。
近两年国内大模型厂商的竞赛已逐步从参数规模、榜单跑分的表层竞争，转向底层工程能力、成本控制能力的深层比拼。此前智谱已通过投资基流科技、无问芯穹、硅基流动等AI Infra领域创业公司，初步完成了算力集群调度、推理框架优化等环节的生态布局，但生态合作的灵活度和技术可控性始终难以匹配亿级用户的高并发需求，本次全资收购正是为了把核心底层能力握在自己手中。
本次收购的中科加禾是国内少有的具备全栈编译技术能力的AI异构算力软件基础设施厂商，技术源自中科院计算所编译实验室，其核心团队曾深度参与龙芯、神威、寒武纪、华为昇腾等多款主流国产芯片的编译器研发，具备从虚拟指令集设计、算子生成到优化部署的全链路能力，目标是为国产大模型打造统一的软件适配底座。
此前国产算力落地的最大痛点在于不同芯片厂商的软件栈标准不统一，大模型厂商每适配一款芯片就要单独做一次定制化开发，不仅适配周期长达数月，推理性能也往往只能发挥出硬件峰值的60%不到。中科加禾的技术相当于在大模型和底层硬件之间搭了一层通用适配层，可将智谱大模型的多芯片适配效率提升至少3倍，推理性能最高可提升40%，直接补足智谱此前的底层工程短板。
本次收购完成后，智谱的大模型推理成本有望进一步下降，尤其是在信创场景下的适配成本将大幅降低，可更好地满足政府、金融、央企等对国产算力有明确要求的客户需求。业内人士认为，本次收购也标志着国内大模型行业的整合已经从上层应用延伸到底层基础设施领域，未来会有更多头部大模型厂商通过并购AI Infra企业的方式强化核心竞争力，行业马太效应将进一步凸显。
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