我们总是高估新技术一两年内带来的变化，却低估其十年以上的深远影响。这条定律同样适用于AI领域，大模型的快速迭代更容易受到青睐，而人工智能对生产力提升的价值则不那么显眼。

从历次工业革命的进程来看，蒸汽机、发电机和计算机分别在发明118年、91年和49年，在商业化54年、40年和21年后，才开始明显推动生产率提高。AI自诞生迄今已近70年，经历了漫长的蛰伏期后，生成式AI成为新一轮变革的火种，其对生产力的再造被寄予厚望，但过程的艰辛远超一般想象。

与工业时代的“原子”、信息时代的“比特”类似，“token”堪称AI时代最小的计量单位——它连接了算力、数据和算法，是大模型API服务的结算依据，更是衡量生产力水平的核心标尺。根据国家数据局发布的报告，从2024年初到今年6月底，我国日均token的消耗量由1000亿飙升至30万亿以上，以智能体（Agentic AI）为代表的应用浪潮进入加速渗透的新阶段。

显而易见，在“token为王”的背景下，智能体必须转化为具备实际效用的产品与服务，才能真正达成落地生根的目标。然而，伴随多智能体协同与复杂任务推理迈向纵深，token生成速度与单位成本日益成为横亘在前行道路上的两大阻碍，亟需通过算力底座创新谋求突围路径。

在近日举办的2025人工智能计算大会上，浪潮信息交出了自己的答卷。基于元脑SD200超节点AI服务器，DeepSeek R1大模型token生成速度仅需8.9毫秒，创造国内最快纪录；而最新发布的元脑HC1000超扩展AI服务器，实现每百万token成本首次击破1元。这是AI计算架构创新的卓越成果，为数智化技术驱动生产力释放创造了必要条件，并树立起从应用出发解决产业难题的新标杆。

以快为美：探索智能体协同引爆生产力的最优路径

以工业革命的视角来看，对速度和效率的追求始终是其前进的核心动力，“以快为美”的生存哲学催生一系列技术创新。遥想当年，“飞梭”的发明使织布速度加快，立刻造成纺纱环节的纱荒，从而倒逼出珍妮纺纱机，引发生产力的全面爆发。

在智能体产业化进程中，交互速度亦是决定其能否在真实场景中发挥作用的首要因素。与传统的“人-机交互”不同，“智能体-智能体”之间的高频协作对速度提出前所未有的高要求，欺诈防控、具身智能等应用场景尤需毫秒级响应，找到破解token生成速度的算力密码可谓迫在眉睫。

浪潮信息首席AI战略官刘军

浪潮信息首席AI战略官刘军认为，影响智能体速度或延迟的因素非常复杂，必须对全链条的各个环节进行深入的量化分析并集中力量攻克难关，才能取得预期成果。以智能体交互中的通信场景为例：由于通信数据包通常不大，因此超大的带宽对提升交互效果的作用比较有限。就像从A地到B地，高速公路是8车道还是16车道并非影响车速的关键，上高速和下高速时所用的时间才是最重要的因素——只有在产品研发中抓住类似的“肯綮”，方能化解智能体交互速度的难题。

在找准症结的基础上，从技术架构与互联协议等底层逻辑入手，更有助于达成实质性的突破。元脑SD200基于创新研发的多主机低延迟内存语义通信架构，在单机内支持64路本土AI芯片的高速统一互连，可承载4万亿参数单体模型，或部署多个万亿参数模型组成的智能体应用，实现多模型协同执行复杂任务；同时，元脑SD200还采用精简高效的三层协议栈，原生支持多种内存语义操作，避免冗余数据拷贝，将基础通信延迟降至百纳秒级，硬件化链路层重传与分布式预防式流控进一步适配高吞吐、低延迟的 AI 推理场景。

据了解，目前全球典型的大模型API服务商的DeepSeek每token生成速度（TPOT）约为10~20毫秒，而国内的相关数值普遍高于30毫秒。实测数据显示，元脑SD200在运行DeepSeek-R1模型时，其TPOT指标达到8.9ms，实现计算与通信资源的高效均衡，为多智能体实时协作的商业化应用落地奠定基石。

降低门槛：token成本是迈向智能体普惠的胜负手

如果说提升token生成速度是智能体协同运作的必由之路，那么最大限度降低token成本则是实现AI普惠的不二法门。在PC、互联网、云计算等新兴技术普及的过程中，都离不开底层基础设施的范式变革，如今的AI时代也不例外。

相关统计显示，企业每部署一个智能体，当前的平均token成本为1000~5000美元/每月，对多数中小公司而言难堪重负。透过国内外大模型推理的成本差异，也许会发现降低智能体落地门槛的路径：OpenAI的GPT-5在处理复杂任务时，每百万Token的输入和输出成本分别为1.25、10美元，而DeepSeek-V3在推理任务中的每百万Token输出成本仅为12元人民币——这一方面源自模型算法能力的不同，另一方面则取决于底层计算架构的技术路径选择。

事实上，超过10元的百万Token成本依然无法让智能体跨过大爆发的临界点，业界期待更具突破性的计算架构创新。刘军认为，从用户需求的“第一性”原理出发，改变过往大而全的设计思路，通过详细拆解大模型推理环节和计算流程，提出与之对应的解决方案，才能达成架构极简、成本极低的目标。

元脑HC1000超扩展AI服务器正是基于这样的理念应运而生，其采用富有开创性的全对称DirectCom极速架构，无损超扩展设计聚合海量本土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，为智能体打破token成本瓶颈扫除了障碍，AI普惠有望迎来开花结果的收获期。

尤值一提的是，与前几次工业革命中成本降低衍生的链式反应类似，元脑HC1000还开辟出计算架构突围的新范式，为AI变革的演进铺平道路。一是全面优化降本，创新16卡计算模组设计、单卡“计算-显存-互连”均衡设计，大幅降低单卡及每卡系统分摊成本；二是软硬协同增效，借助算网深度协同、全域无损技术，实现推理性能相比传统RoCE提升1.75倍，单卡模型算力利用率最高提升5.7倍。

路在脚下：奔赴AI计算架构颠覆性创新的星辰大海

站在更长远的视角，当智能体走向千行万业，token消耗量必将呈现几何级数增长——“AI重做一切”的宏大叙事已深入人心，没有任何一个权威机构能准确预测出token狂飙的速度，未来几年出现百倍、千倍、万倍甚至百万倍的增量均有可能。

面对这样的大变局，AI计算架构的颠覆性创新尤为值得期待。由于路径依赖等综合因素的影响，通用的计算架构主要围绕芯片而非大模型进行设计，即使针对这个架构去做极致的优化，里面仍然存在不少冗余因子，唯有开展颠覆性创新才能跟上token狂奔的脚步。

“天底下没有新鲜的事，从通用到专用的过程一直在发生，只要形成了一定的产业规模，最终的结果一定是极致的定制化和专业化设计。”刘军看好AI计算架构创新的发展前景，并表示一些规模化的应用场景会逐步成型，基于算法硬件化的专用计算架构将大行其道。

这是从应用出发的计算架构创新，走得再远也不会忘记脚下的土地与出发的初衷。作为开路先锋，元脑SD200和元脑HC1000已在“token为王”的时代闯出了一片新天地，更精彩的故事将在无垠的旷野中继续上演。

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