当前全球AI产业已从模型性能竞赛迈入智能体规模化落地的“生死竞速”阶段，“降本” 不再是可选优化项，而是决定AI企业能否盈利、行业能否突破的核心命脉。
在此大背景下，浪潮信息推出元脑HC1000超扩展AI服务器 ，将推理成本首次击穿至1元/每百万token 。
这一突破不仅有望打通智能体产业化落地“最后一公里”的成本障碍，更将重塑AI产业竞争的底层逻辑。
浪潮信息首席AI战略官刘军 强调：
当前1元/每百万token的成本突破仅是阶段性胜利，面对未来token消耗量指数级增长、复杂任务token需求激增数十倍的必然趋势，现有成本水平仍难支撑AI的普惠落地。
未来，AI要真正成为如同 “水电煤” 般的基础资源，token成本必须在现有基础上实现数量级跨越，成本能力将从“核心竞争力”进一步升级为“生存入场券”，直接决定AI企业在智能体时代的生死存亡。
△浪潮信息首席AI战略官刘军
智能体时代，token成本就是竞争力
回顾互联网发展史，基础设施的“提速降费” 是行业繁荣的重要基石。
从拨号上网以Kb计费，到光纤入户后百兆带宽成为标配，再到4G/5G时代数据流量成本趋近于零——每一次通信成本的显著降低，都推动了如视频流媒体、移动支付等全新应用生态的爆发。
当前的AI时代也处于相似的临界点，当技术进步促使token单价下滑之后，企业得以大规模地将AI应用于更复杂、更耗能的场景，如从早期的简短问答，到如今支持超长上下文、具备多步规划与反思能力的智能体……
这也导致单任务对token的需求已呈指数级增长。如果token成本下降的速度跟不上消耗量的指数增长，企业将面临更高的费用投入，这昭示着经济学中著名的“杰文斯悖论”正在token经济中完美重演。
（杰文斯悖论是1865年经济学家威廉·斯坦利·杰文斯提出的悖论：指当技术进步提高了效率，资源消耗不仅没有减少，反而激增。例如，瓦特改良的蒸汽机让煤炭燃烧更加高效，但结果却是煤炭需求飙升。）
来自多方的数据也有力佐证了token消耗量的指数级增长趋势。
- 火山引擎最新披露的数据显示，截至今年12月，字节跳动旗下豆包大模型日均token使用量突破50万亿 ，较去年同期增长超过10倍，相比2024年5月刚推出时的日均调用量增长达417倍；
- 谷歌在10月披露，其各平台每月处理的token用量已达1300万亿 ，相当于日均43.3万亿，而一年前月均仅为9.7万亿。
△谷歌公布其token处理量变化
当使用量达到“百万亿token/月”的量级时，哪怕每百万token成本只下降1美元，也可能带来每月1亿美元 的成本差异。
对此，刘军认为：
token成本就是竞争力，它直接决定了智能体的盈利能力。要让AI真正进入规模化普惠阶段，token成本必须在现有基础上继续实现数量级的下降。
深挖token成本“暗箱”：架构不匹配是核心瓶颈
当下，全球大模型竞赛从“盲目堆算力”转向“追求单位算力产出价值”的新阶段。
单位算力产出价值受到能源价格、硬件采购成本、算法优化、运营成本等多种因素的影响，但不可否认的是，现阶段token成本80%以上依然来自算力支出。
而阻碍成本下降的核心矛盾，在于推理负载与训练负载截然不同，沿用旧架构会导致算力、显存与网络资源难以同时最优，造成严重的“高配低效”。
一是算力利用率（MFU）的严重倒挂 。
训练阶段MFU可达50%以上，但在推理阶段，特别是对于追求低延迟的实时交互任务，由于token的自回归解码特性，在每一轮计算中，硬件必须加载全部的模型参数，却只为了计算一个token的输出，导致昂贵的GPU大部分时间在等待数据搬运，实际MFU往往仅为5%-10%。这种巨大的算力闲置是成本高企的结构性根源。
二是“存储墙”瓶颈在推理场景下被放大 。
在大模型推理中，随着上下文长度的增加，KV Cache呈指数级增长。这不仅占用了大量的显存空间，还导致了由于访存密集带来的高功耗。
这种存算分离不仅带来数据迁移功耗和延迟，还必须配合使用价格高昂的HBM，已经成为阻碍token成本下降的重要瓶颈。
三是网络通信与横向扩展代价愈发高昂 。
当模型规模突破单机承载能力时，跨节点通信成为新瓶颈。传统RoCE或InfiniBand网络的延迟远高于芯片内部的总线延迟，通信开销可能占据总推理时间的30%以上，导致企业被迫通过堆砌更多资源来维持响应速度，推高了总拥有成本（TCO）。
对此，刘军指出，降低token成本的核心不是“把一台机器做得更全”，而是围绕目标重构系统 ——
把推理流程拆得更细，支持P/D分离、A/F分离、KV并行、细粒度专家拆分等计算策略，让不同计算模块在不同卡上按需配置并发，把每张卡的负载打满，让“卡时成本”更低、让“卡时产出”更高。
基于全新超扩展架构，元脑HC1000实现推理成本首次击破1元/每百万token
当前主流大模型的token成本依然高昂。以输出百万token为例，Claude、Grok等模型的价格普遍在10-15美元，国内大模型虽然相对便宜，也多在10元以上。
在天文数字级别的调用量下，如此高的token成本让大规模商业化应用面临严峻的ROI挑战。
因此，要打破成本僵局，必须从计算架构层面进行根本性重构 ，从而大幅提升单位算力的产出效率。
△主流LLM的百万token价格
为此，浪潮信息推出元脑HC1000超扩展AI服务器 。
该产品基于全新设计的全对称DirectCom极速架构，采用无损超扩展设计，可高效聚合海量本土AI芯片，支持极大推理吞吐量，推理成本首次击破1元/每百万token，为智能体突破token成本瓶颈提供极致性能的创新算力系统。
△元脑HC1000超扩展AI服务器
对此，刘军表示：
我们看到原来的AI计算是瞄着大而全去建设的，五脏俱全，各种各样的东西都在里面。但是当我们聚焦降低token成本这一核心目标之后，我们重新思考系统架构设计，找到系统瓶颈，重构出一个极简设计的系统。
元脑HC1000创新设计了DirectCom极速架构，每计算模组配置16颗AIPU，采用直达通信设计，解决传统架构的协议转换和带宽争抢问题，实现超低延迟；计算通信1:1均衡配比，实现全局无阻塞通信；全对称的系统拓扑设计，可以支持灵活的PD分离、AF分离方案，按需配置计算实例，最大化资源利用率。
△全对称DirectCom极速架构
同时，元脑HC1000支持超大规模无损扩展，DirectCom架构保障了计算和通信均衡，通过算网深度协同、全域无损技术实现推理性能1.75倍提升，并且通过对大模型的计算流程细分和模型结构解耦，实现计算负载的灵活按需配比，单卡MFU最高可提升5.7倍。
△超大规模无损扩展
此外，元脑HC1000通过自适应路由和智能拥塞控制算法，提供数据包级动态负载均衡，实现KV Cache传输和All to All通信流量的智能调度，将KV Cache传输对Prefill、Decode计算实例影响降低5-10倍。
刘军强调，当前“1元/每百万token”还远远不够，面对未来token消耗量的指数级增长，若要实现单token成本的持续、数量级下降，需要推动计算架构的根本性革新。
这也要求整个AI产业的产品技术创新，要从当前的规模导向转为效率导向，从根本上重新思考和设计AI计算系统，发展AI专用计算架构，探索开发大模型芯片，推动算法硬件化的专用计算架构创新，实现软硬件深度优化，这将是未来的发展方向。
科技前沿进展每日见
随着人工智能技术的飞速发展，大模型推理的成本已成为决定其规模化应用与产业竞争格局的关键因素。浪潮信息推出的元脑HC1000，正是瞄准这一核心痛点，通过一系列软硬件协同创新，将推理成本推向了新的里程碑。
一、 成本之困：推理规模化应用的主要障碍
当前，大模型的训练与推理成本高昂，尤其是对于需要实时响应、高频调用的在线服务而言，持续的推理开销构成了巨大的商业挑战。成本压力不仅限制了企业部署AI服务的广度与深度，也影响了最终用户的体验与产品定价。降低单位算力成本，成为整个产业亟待突破的瓶颈。
二、 破局之道：元脑HC1000的软硬一体化创新
浪潮信息元脑HC1000并非单纯的硬件升级，而是一套完整的软硬一体化解决方案。其核心在于通过架构优化实现极致的能效比。
- 极致算力密度：HC1000集成了高密度AI加速卡，在有限的空间内提供澎湃的推理算力，有效降低了单卡部署的机架空间与配套设施成本。
- 高效协同架构：通过创新的互联技术与内存设计，极大减少了数据在计算单元间搬运的延迟与功耗，使算力得以高效释放，避免资源闲置。
- 精准算力供给：结合深度优化的推理软件栈，能够根据实际工作负载动态调配算力资源，实现“按需供给”，避免算力浪费，从而在整体上降低每百万token的推理成本。
三、 格局重塑：从成本优势到生态赋能
当推理成本突破1元/百万token这一关键阈值，其带来的影响是链式且深远的。
- 应用普惠化：更低的成本使得中小企业、甚至个人开发者能够负担得起高性能的AI推理服务，催生更丰富、更创新的AI应用场景。
- 服务实时化：成本降低允许企业部署更大规模的推理集群，以支持高并发、低延迟的实时AI服务，如智能客服、实时内容生成等，用户体验将获得质的飞跃。
- 产业生态化：浪潮信息通过提供如此高性价比的基础设施，正在从底层重塑AI算力市场的竞争规则。它降低了AI创新的门槛，使更多参与者能够将精力聚焦于模型优化与应用开发，从而繁荣整个AI产业生态。
结论
浪潮信息元脑HC1000通过突破性的软硬一体化设计，将大模型推理成本降至新低，这不仅是技术的胜利，更是商业模式的革新。它正从基础设施层面，推动AI技术从“可用”走向“易用”和“普惠”，加速人工智能与千行百业的深度融合，最终重塑整个AI产业的竞争格局与发展轨迹。
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