2025年末的AI圈，早就不流行比誰的模型參數(shù)多了。

全球都在往智能體規(guī)模化落地的賽道里沖，這根本不是什么“競速賽”，而是實(shí)打?qū)嵉摹吧捞蕴悺?。能不能把成本降下來，直接決定一家AI企業(yè)能不能盈利，甚至能不能活到明年。

浪潮信息首席AI戰(zhàn)略官劉軍最近的一句話，直接點(diǎn)破了行業(yè)的痛點(diǎn)：就算已經(jīng)把推理成本壓到1元/每百萬Token，這個價格依然偏高，撐不起AI的大規(guī)模普及。

這話聽著有點(diǎn)“吹毛求疵”，但看完行業(yè)里的真實(shí)數(shù)據(jù)才知道，AI降本這場仗，咱們才剛撕開一道口子，真正的硬骨頭還在后面。

你有沒有發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在AI行業(yè)的處境，跟十幾年前的互聯(lián)網(wǎng)特別像？

早年撥號上網(wǎng)，流量按KB計費(fèi)，打開一個網(wǎng)頁都要等半天，誰能想到現(xiàn)在幾十G的流量隨便用，價格便宜到近乎免費(fèi)？

每一次通信成本的大幅下降，都直接催生出視頻流媒體、移動支付這些全新的行業(yè)生態(tài)。

現(xiàn)在的AI，也走到了這個關(guān)鍵的臨界點(diǎn)。但麻煩的是，AI的需求增長速度，遠(yuǎn)比成本下降速度要快得多，簡直是“需求在飛，成本在走”。

每百萬Token的成本只要下降1美元，每月就能省下1億美元的開支。Token成本就是AI企業(yè)的核心競爭力，更是決定生死的入場券，這話一點(diǎn)都不夸張。

但目前行業(yè)的成本現(xiàn)狀，真的不容樂觀。

說白了，現(xiàn)在做AI大多是“燒錢換流量”，盈利難如登天，而降本，就是唯一能破局的活路。

我跟你講，AI降本難，根本不是因?yàn)橛布F，真正的病根在于“架構(gòu)錯配”——用著訓(xùn)練模型的架構(gòu)去做推理，就像用跑車?yán)u，看著高端，實(shí)則效率低到離譜。

現(xiàn)階段，Token成本里80%以上都來自算力支出，但這些花大價錢買來的算力，大部分都被浪費(fèi)了，相當(dāng)于“花100塊錢辦10塊錢的事”，純純的資源浪費(fèi)。

首先是算力利用率“倒掛”得厲害。因?yàn)門oken是“逐字生成”的，每生成一個Token，都要加載整個模型的參數(shù)，相當(dāng)于每次都要把一本厚書全翻一遍，就為了看其中一個字。

結(jié)果就是，昂貴的GPU大部分時間都在等著數(shù)據(jù)搬運(yùn)，真正在工作的時間少得可憐，實(shí)際利用率只有5%-10%。

這就像你花高薪雇了個專業(yè)廚師，結(jié)果每天只讓他煮泡面，純屬大材小用，成本能不高嗎？

這不僅會占滿GPU昂貴的顯存，還會因?yàn)轭l繁讀取數(shù)據(jù)，導(dǎo)致功耗飆升。

為了解決這個問題，企業(yè)只能被迫使用價格高昂的HBM顯存，進(jìn)一步推高了硬件成本。這種“存算分離”的模式，不僅慢，還費(fèi)電，成了降本路上的一大絆腳石。

更坑人的是網(wǎng)絡(luò)通信成本。當(dāng)模型規(guī)模大到單臺服務(wù)器裝不下時，就需要多臺服務(wù)器協(xié)同工作，跨節(jié)點(diǎn)通信就成了新的瓶頸。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)延遲極高，通信消耗的時間，能占到總推理時間的30%以上。

為了保證響應(yīng)速度，企業(yè)只能靠堆砌更多的服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備來彌補(bǔ)，這就陷入了“越堆越貴，越貴越難盈利”的死循環(huán)，整體投入成本直線上升。

從另一個角度看，這也是行業(yè)轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。以前大家做AI，都忙著堆算力、比參數(shù)，覺得“參數(shù)越大，模型越?！保F(xiàn)在終于醒悟過來，單位算力能產(chǎn)出多少價值，才是真正的核心競爭力。

就像何愷明團(tuán)隊(duì)提出的JiT架構(gòu)，砍掉冗余組件回歸極簡，本質(zhì)上就是通過架構(gòu)優(yōu)化提升效率，這也是AI降本的核心思路。

面對這些痛點(diǎn)，浪潮信息推出的元腦HC1000超擴(kuò)展AI服務(wù)器，算是打了一場漂亮的突圍戰(zhàn)——直接把推理成本擊穿到1元/每百萬Token，這在行業(yè)里還是頭一遭。

這個成本突破，不是靠“硬件降價”這種小打小鬧，而是從根上重構(gòu)了系統(tǒng)架構(gòu)。以前做AI服務(wù)器，都追求“大而全”，什么功能都往里面加，就像一個塞滿了雜物的工具箱，用的時候找半天。

而浪潮這次的思路，是“極簡主義”——圍繞降本這個核心目標(biāo)，把推理流程拆成一個個細(xì)小的工序，像工廠流水線一樣分工。

讓不同的計算模塊在不同的芯片上各司其職，把每一塊芯片的性能都榨干，讓“每一分錢的硬件成本，都能產(chǎn)出對應(yīng)的價值”。

AI行業(yè)的“燒錢狂歡”早該結(jié)束了，2026年就是AI企業(yè)的盈利生死線。1元/百萬Token不是降本的終點(diǎn)，而是新一輪競賽的起點(diǎn)。架構(gòu)革新、效率提升才是真正的核心競爭力，誰能先把成本壓到“厘時代”，誰就能掌握智能體時代的話語權(quán)?？慷哑鲑Y源賺快錢的日子一去不返，唯有深耕技術(shù)優(yōu)化，把每一分算力都用在刀刃上，才能在AI賽道里活下來、賺得到錢，真正讓AI走進(jìn)千家萬戶。