允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

當(dāng)前全球AI產(chǎn)業(yè)已從模型性能競賽邁入智能體規(guī)?；涞氐摹吧栏偹佟彪A段，“降本”不再是可選優(yōu)化項，而是決定AI企業(yè)能否盈利、行業(yè)能否突破的核心命脈。

在此大背景下，浪潮信息推出元腦HC1000超擴展AI服務(wù)器，將推理成本首次擊穿至1元/每百萬token

這一突破不僅有望打通智能體產(chǎn)業(yè)化落地“最后一公里”的成本障礙，更將重塑AI產(chǎn)業(yè)競爭的底層邏輯。

浪潮信息首席AI戰(zhàn)略官劉軍強調(diào)：

• 當(dāng)前1元/每百萬token的成本突破僅是階段性勝利，面對未來token消耗量指數(shù)級增長、復(fù)雜任務(wù)token需求激增數(shù)十倍的必然趨勢，現(xiàn)有成本水平仍難支撐AI的普惠落地。

未來，AI要真正成為如同 “水電煤” 般的基礎(chǔ)資源，token成本必須在現(xiàn)有基礎(chǔ)上實現(xiàn)數(shù)量級跨越，成本能力將從“核心競爭力”進一步升級為“生存入場券”，直接決定AI企業(yè)在智能體時代的生死存亡。

△浪潮信息首席AI戰(zhàn)略官劉軍

智能體時代，token成本就是競爭力

回顧互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展史，基礎(chǔ)設(shè)施的“提速降費”是行業(yè)繁榮的重要基石。

從撥號上網(wǎng)以Kb計費，到光纖入戶后百兆帶寬成為標(biāo)配，再到4G/5G時代數(shù)據(jù)流量成本趨近于零——每一次通信成本的顯著降低，都推動了如視頻流媒體、移動支付等全新應(yīng)用生態(tài)的爆發(fā)。

當(dāng)前的AI時代也處于相似的臨界點，當(dāng)技術(shù)進步促使token單價下滑之后，企業(yè)得以大規(guī)模地將AI應(yīng)用于更復(fù)雜、更耗能的場景，如從早期的簡短問答，到如今支持超長上下文、具備多步規(guī)劃與反思能力的智能體……

這也導(dǎo)致單任務(wù)對token的需求已呈指數(shù)級增長。如果token成本下降的速度跟不上消耗量的指數(shù)增長，企業(yè)將面臨更高的費用投入，這昭示著經(jīng)濟學(xué)中著名的“杰文斯悖論”正在token經(jīng)濟中完美重演。

（杰文斯悖論是1865年經(jīng)濟學(xué)家威廉·斯坦利·杰文斯提出的悖論：指當(dāng)技術(shù)進步提高了效率，資源消耗不僅沒有減少，反而激增。例如，瓦特改良的蒸汽機讓煤炭燃燒更加高效，但結(jié)果卻是煤炭需求飆升。）

來自多方的數(shù)據(jù)也有力佐證了token消耗量的指數(shù)級增長趨勢。

• 火山引擎最新披露的數(shù)據(jù)顯示，截至今年12月，字節(jié)跳動旗下豆包大模型日均token使用量突破50萬億，較去年同期增長超過10倍，相比2024年5月剛推出時的日均調(diào)用量增長達417倍；
• 谷歌在10月披露，其各平臺每月處理的token用量已達，相當(dāng)于日均43.3萬億，而一年前月均僅為9.7萬億。

△谷歌公布其token處理量變化

當(dāng)使用量達到“百萬億token/月”的量級時，哪怕每百萬token成本只下降1美元，也可能帶來每月1億美元的成本差異。

對此，劉軍認(rèn)為：

• token成本就是競爭力，它直接決定了智能體的盈利能力。要讓AI真正進入規(guī)?；栈蓦A段，token成本必須在現(xiàn)有基礎(chǔ)上繼續(xù)實現(xiàn)數(shù)量級的下降。

深挖token成本“暗箱”：架構(gòu)不匹配是核心瓶頸

當(dāng)下，全球大模型競賽從“盲目堆算力”轉(zhuǎn)向“追求單位算力產(chǎn)出價值”的新階段。

單位算力產(chǎn)出價值受到能源價格、硬件采購成本、算法優(yōu)化、運營成本等多種因素的影響，但不可否認(rèn)的是，現(xiàn)階段token成本80%以上依然來自算力支出。

而阻礙成本下降的核心矛盾，在于推理負(fù)載與訓(xùn)練負(fù)載截然不同，沿用舊架構(gòu)會導(dǎo)致算力、顯存與網(wǎng)絡(luò)資源難以同時最優(yōu)，造成嚴(yán)重的“高配低效”。

一是算力利用率（MFU）的嚴(yán)重倒掛

訓(xùn)練階段MFU可達50%以上，但在推理階段，特別是對于追求低延遲的實時交互任務(wù)，由于token的自回歸解碼特性，在每一輪計算中，硬件必須加載全部的模型參數(shù)，卻只為了計算一個token的輸出，導(dǎo)致昂貴的GPU大部分時間在等待數(shù)據(jù)搬運，實際MFU往往僅為5%-10%。這種巨大的算力閑置是成本高企的結(jié)構(gòu)性根源。

二是“存儲墻”瓶頸在推理場景下被放大

在大模型推理中，隨著上下文長度的增加，KV Cache呈指數(shù)級增長。這不僅占用了大量的顯存空間，還導(dǎo)致了由于訪存密集帶來的高功耗。

這種存算分離不僅帶來數(shù)據(jù)遷移功耗和延遲，還必須配合使用價格高昂的HBM，已經(jīng)成為阻礙token成本下降的重要瓶頸。

三是網(wǎng)絡(luò)通信與橫向擴展代價愈發(fā)高昂

當(dāng)模型規(guī)模突破單機承載能力時，跨節(jié)點通信成為新瓶頸。傳統(tǒng)RoCE或InfiniBand網(wǎng)絡(luò)的延遲遠(yuǎn)高于芯片內(nèi)部的總線延遲，通信開銷可能占據(jù)總推理時間的30%以上，導(dǎo)致企業(yè)被迫通過堆砌更多資源來維持響應(yīng)速度，推高了總擁有成本（TCO）。

對此，劉軍指出，降低token成本的核心不是“把一臺機器做得更全”，而是圍繞目標(biāo)重構(gòu)系統(tǒng)

把推理流程拆得更細(xì)，支持P/D分離、A/F分離、KV并行、細(xì)粒度專家拆分等計算策略，讓不同計算模塊在不同卡上按需配置并發(fā)，把每張卡的負(fù)載打滿，讓“卡時成本”更低、讓“卡時產(chǎn)出”更高。

基于全新超擴展架構(gòu)，元腦HC1000實現(xiàn)推理成本首次擊破1元/每百萬token

當(dāng)前主流大模型的token成本依然高昂。以輸出百萬token為例，Claude、Grok等模型的價格普遍在10-15美元，國內(nèi)大模型雖然相對便宜，也多在10元以上。

在天文數(shù)字級別的調(diào)用量下，如此高的token成本讓大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用面臨嚴(yán)峻的ROI挑戰(zhàn)。

因此，要打破成本僵局，必須從計算架構(gòu)層面進行根本性重構(gòu)，從而大幅提升單位算力的產(chǎn)出效率。

△主流LLM的百萬token價格

為此，浪潮信息推出元腦HC1000超擴展AI服務(wù)器

該產(chǎn)品基于全新設(shè)計的全對稱DirectCom極速架構(gòu)，采用無損超擴展設(shè)計，可高效聚合海量本土AI芯片，支持極大推理吞吐量，推理成本首次擊破1元/每百萬token，為智能體突破token成本瓶頸提供極致性能的創(chuàng)新算力系統(tǒng)。

△元腦HC1000超擴展AI服務(wù)器

對此，劉軍表示：

• 我們看到原來的AI計算是瞄著大而全去建設(shè)的，五臟俱全，各種各樣的東西都在里面。但是當(dāng)我們聚焦降低token成本這一核心目標(biāo)之后，我們重新思考系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，找到系統(tǒng)瓶頸，重構(gòu)出一個極簡設(shè)計的系統(tǒng)。

元腦HC1000創(chuàng)新設(shè)計了DirectCom極速架構(gòu)，每計算模組配置16顆AIPU，采用直達通信設(shè)計，解決傳統(tǒng)架構(gòu)的協(xié)議轉(zhuǎn)換和帶寬爭搶問題，實現(xiàn)超低延遲；計算通信1:1均衡配比，實現(xiàn)全局無阻塞通信；全對稱的系統(tǒng)拓?fù)湓O(shè)計，可以支持靈活的PD分離、AF分離方案，按需配置計算實例，最大化資源利用率。

△全對稱DirectCom極速架構(gòu)

同時，元腦HC1000支持超大規(guī)模無損擴展，DirectCom架構(gòu)保障了計算和通信均衡，通過算網(wǎng)深度協(xié)同、全域無損技術(shù)實現(xiàn)推理性能1.75倍提升，并且通過對大模型的計算流程細(xì)分和模型結(jié)構(gòu)解耦，實現(xiàn)計算負(fù)載的靈活按需配比，單卡MFU最高可提升5.7倍。

△超大規(guī)模無損擴展

此外，元腦HC1000通過自適應(yīng)路由和智能擁塞控制算法，提供數(shù)據(jù)包級動態(tài)負(fù)載均衡，實現(xiàn)KV Cache傳輸和All to All通信流量的智能調(diào)度，將KV Cache傳輸對Prefill、Decode計算實例影響降低5-10倍。

劉軍強調(diào)，當(dāng)前“1元/每百萬token”還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，面對未來token消耗量的指數(shù)級增長，若要實現(xiàn)單token成本的持續(xù)、數(shù)量級下降，需要推動計算架構(gòu)的根本性革新。

這也要求整個AI產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新，要從當(dāng)前的規(guī)模導(dǎo)向轉(zhuǎn)為效率導(dǎo)向，從根本上重新思考和設(shè)計AI計算系統(tǒng)，發(fā)展AI專用計算架構(gòu)，探索開發(fā)大模型芯片，推動算法硬件化的專用計算架構(gòu)創(chuàng)新，實現(xiàn)軟硬件深度優(yōu)化，這將是未來的發(fā)展方向。