HAMi 晋升 CNCF Incubating：密瓜智能站上 AI 算力效率的关键赛道
2026 年 7 月 2 日，由密瓜智能（Dynamia）发起并长期主导推动的开源项目 HAMi 正式晋升为 CNCF Incubating 项目。作为目前行业内唯一专注于异构 GPU 资源虚拟化与高效调度，并进入 CNCF Incubating 阶段的开源项目，HAMi 的这一里程碑，释放出一个清晰信号：AI 基础设施的竞争，正在从“谁拥有更多算力”，走向“谁能更高效地管理算力”。
过去两年，企业对 AI 的投入不断增加，GPU 成为最昂贵、也最紧缺的生产资源之一。但进入真实生产环境后，很多企业会发现，问题并不只在于 GPU 不够，而在于已有 GPU 很难被充分利用。
一个任务独占一张卡，一个团队长期占用一批资源，训练、推理、测试任务互相排队，不同 AI 芯片资源又分散在不同系统里。看起来买了很多算力，真正能被高效使用的部分却打了折扣。
这有点像一座城市的道路系统。修更多路很重要，但如果没有红绿灯、车道调度和交通规则，道路越多，管理反而越复杂。AI 算力也是一样。当资源越来越贵、场景越来越复杂，企业真正需要的，是一套能够把 GPU 和多种 AI 芯片资源管起来、调起来、用好的基础设施。
HAMi 要解决的，正是这个问题。
一、从问题出发
HAMi 的起点，可以追溯到 2021 年。
2021 年 7 月 12 日，张潇和李孟轩首次开源了这一项目的早期版本。彼时，张潇在 DaoCloud，李孟轩在第四范式，两人虽身处不同公司，却已经围绕同一个开源项目持续协作。他们很早就判断，未来 AI 基础设施的关键，不只是提供更多算力，而是让算力被更高效地使用，并在更开放的生态中持续演进。
随着 AI Infra 行业快速发展，HAMi 所代表的方向开始从工程问题变成产业机会。张潇和李孟轩意识到，异构算力管理需要一个更开放、中立、能够与上下游生态充分协作的开源内核，而不是被限制在单一厂商或单一场景里。基于这一判断，他们后来共同创立密瓜智能，希望以 HAMi 为起点，打造 AI 基础设施的开源内核，让异构算力因开源而更好用。
密瓜智能成立后，也获得了资本与产业资源的关注和支持，投资方包括陆奇、复星创富、拙朴投资、DaoCloud 道客等。公司从成立之初就围绕 GPU 虚拟化与异构算力调度展开，把 HAMi 的开源能力带入真实企业场景，转化为企业能够部署、运维和持续使用的基础设施方案。
二、走向全球生态
一个开源基础设施项目是否真正重要，不只看代码，也看它能否被全球社区、企业用户和产业生态共同验证。
过去几年，HAMi 持续出现在全球云原生生态的核心场景中。从法国、日本、香港、伦敦、荷兰等地的 KubeCon / KubeDay，到国内多个云原生、开源和 AI 基础设施技术大会，HAMi 的核心发起者与维护者持续围绕 GPU 虚拟化、异构算力调度和 AI 基础设施生产化进行交流。
2026 年，这些长期积累迎来了一个标志性时刻。在 KubeCon + CloudNativeCon Europe 2026 阿姆斯特丹现场，HAMi 登上主论坛 Keynote 舞台，向全球云原生社区展示 Kubernetes 场景下 GPU 共享与调度的实践价值。对于一个源自中国、面向全球社区建设的开源项目而言，这不仅是一次技术展示，更意味着 HAMi 所代表的 AI 算力调度方向，已经进入国际云原生生态的核心视野。
这也让 HAMi 成为近年来唯一一个登上 KubeCon EU 主论坛 Keynote 的中国开源项目。它所获得的关注，背后对应的是一个正在变得越来越明确的行业变化：当 AI 从实验走向生产，GPU 不再只是硬件资源，而正在成为需要被统一管理、灵活调度和持续优化的基础设施资源。
目前，HAMi 已集结来自 17 个国家的 500 余位贡献者，最终用户超过 300 家企业，覆盖云厂商、互联网、金融、汽车、物流、教育等多个行业，并已拓展至东南亚、欧洲等海外地区。
这些进展说明，HAMi 已经不只是一个技术社区里的项目，而是在真实产业场景和全球开源生态中被持续验证的基础设施能力。
三、进入生产现场
对企业客户来说，HAMi 的价值可以归结为一句话：让昂贵的 GPU 资源从“被占用”变成“被调度”。
在大模型训练、推理服务、多团队共用资源池的场景里，平台团队最关心的往往不是某一个技术参数，而是几个更实际的问题：GPU 利用率能不能提升，不同团队能不能公平共享资源，任务高峰期能不能减少排队，多种 AI 芯片资源能不能统一管理，方案能不能接入现有云原生环境。
这些问题，正在真实生产环境中被验证。HAMi 已经进入金融、汽车、消费科技、物流、教育科技、云服务等行业，被用于 GPU 利用率提升、异构算力池化、大模型推理流量调度、自动驾驶训练与仿真、企业 AI 平台资源治理等场景。
在金融场景中，招商银行将昆仑芯、昇腾、NVIDIA 等多类 AI 芯片资源统一纳入一个调度平台，提升资源池化和拓扑感知调度能力；在消费科技场景中，SNOW Corp. 使用 HAMi 编排 1000+ 张 A100，支撑 GenAI 业务服务全球 2 亿 + 用户，并应对 700% 的流量峰值；在自动驾驶场景中，蔚来汽车使用 HAMi 提升 CI 流水线 GPU 利用率，并减少仿真 GPU 时间。
此外，贝壳找房、DaoCloud、顺丰科技、PREP EDU 等案例也显示，HAMi 正在帮助不同类型的企业提升 GPU 利用率、降低运营成本，并优化测试与生产集群的资源效率。
这些案例说明，企业 AI 基础设施的竞争已经进入资源治理阶段。随着模型、应用和业务流量持续增长，平台团队需要的不只是更多资源，而是一套能够支撑多团队、多集群、多芯片、多负载的算力治理能力。
这也正是密瓜智能围绕 HAMi 持续投入的方向。相比只提供开源代码，公司更关注企业生产环境里的完整链路：部署、适配、稳定性、运维支持、生态兼容，以及与现有 Kubernetes 体系和 AI 工程平台的协同。
HAMi 是开放社区中的基础项目，密瓜智能则是在这一基础上，持续推动技术产品化、企业化和规模化落地的核心力量之一。密瓜智能要做的，是把 GPU 共享、异构调度和资源隔离，变成企业可采用、可交付、可持续演进的基础设施能力。
四、面向未来
HAMi 晋升 CNCF Incubating，无疑是一个更大市场阶段的开始。
随着 AI 应用从试点走向生产，企业会越来越重视算力效率、资源治理和多芯片生态兼容。过去，企业愿意为“买到算力”付费；未来，企业也会越来越愿意为“用好算力”付费。
这正是密瓜智能所处的机会窗口。
AI 时代不只需要更强的模型，也需要更高效的基础设施。HAMi 的晋升，证明了 GPU 虚拟化与异构算力调度已经不再是边缘问题，而是正在进入全球云原生生态认可的主流议题。
面向未来，密瓜智能将继续与 HAMi 社区、生态伙伴和企业客户共同推动这一能力在更多生产场景中落地，让企业能够以更开放、更灵活、更可持续的方式管理 AI 时代最关键的生产资源。
从 2021 年的早期判断，到 2026 年进入 CNCF Incubating，HAMi 的成长证明了一件事：真正重要的基础设施，往往不是在概念最热的时候出现，而是在真实问题中不断被需要、被验证、被采用。
密瓜智能要做的，就是继续把这条路走深。
相关链接
- HAMi 官网：https://project-hami.io
- HAMi 社区页：https://project-hami.io/zh/community
- CNCF HAMi 项目页：https://www.cncf.io/projects/hami/
- CNCF HAMi 公开案例：https://www.cncf.io/case-studies/?_sft_lf-project=hami
- CNCF TOC Incubation 投票：https://github.com/cncf/toc/issues/1775
- HAMi GitHub：https://github.com/Project-HAMi/HAMi