2025年末的AI圈，早就不流行比谁的模型参数多了。
全球都在往智能体规模化落地的赛道里冲，这根本不是什么“竞速赛”，而是实打实的“生死淘汰赛”。能不能把成本降下来，直接决定一家AI企业能不能盈利，甚至能不能活到明年。
浪潮信息首席AI战略官刘军最近的一句话，直接点破了行业的痛点：就算已经把推理成本压到1元/每百万Token，这个价格依然偏高，撑不起AI的大规模普及。
这话听着有点“吹毛求疵”，但看完行业里的真实数据才知道，AI降本这场仗，咱们才刚撕开一道口子，真正的硬骨头还在后面。
你有没有发现，现在AI行业的处境，跟十几年前的互联网特别像？
早年拨号上网，流量按KB计费，打开一个网页都要等半天，谁能想到现在几十G的流量随便用，价格便宜到近乎免费？
每一次通信成本的大幅下降，都直接催生出视频流媒体、移动支付这些全新的行业生态。
现在的AI，也走到了这个关键的临界点。但麻烦的是，AI的需求增长速度，远比成本下降速度要快得多，简直是“需求在飞，成本在走”。
每百万Token的成本只要下降1美元，每月就能省下1亿美元的开支。Token成本就是AI企业的核心竞争力，更是决定生死的入场券，这话一点都不夸张。
但目前行业的成本现状，真的不容乐观。
说白了，现在做AI大多是“烧钱换流量”，盈利难如登天，而降本，就是唯一能破局的活路。
我跟你讲，AI降本难，根本不是因为硬件太贵，真正的病根在于“架构错配”——用着训练模型的架构去做推理，就像用跑车拉砖，看着高端，实则效率低到离谱。
现阶段，Token成本里80%以上都来自算力支出，但这些花大价钱买来的算力，大部分都被浪费了，相当于“花100块钱办10块钱的事”，纯纯的资源浪费。
首先是算力利用率“倒挂”得厉害。因为Token是“逐字生成”的，每生成一个Token，都要加载整个模型的参数，相当于每次都要把一本厚书全翻一遍，就为了看其中一个字。
结果就是，昂贵的GPU大部分时间都在等着数据搬运，真正在工作的时间少得可怜，实际利用率只有5%-10%。
这就像你花高薪雇了个专业厨师，结果每天只让他煮泡面，纯属大材小用，成本能不高吗？
这不仅会占满GPU昂贵的显存，还会因为频繁读取数据，导致功耗飙升。
为了解决这个问题，企业只能被迫使用价格高昂的HBM显存，进一步推高了硬件成本。这种“存算分离”的模式，不仅慢，还费电，成了降本路上的一大绊脚石。
更坑人的是网络通信成本。当模型规模大到单台服务器装不下时，就需要多台服务器协同工作，跨节点通信就成了新的瓶颈。
传统的网络延迟极高，通信消耗的时间，能占到总推理时间的30%以上。
为了保证响应速度，企业只能靠堆砌更多的服务器和网络设备来弥补，这就陷入了“越堆越贵，越贵越难盈利”的死循环，整体投入成本直线上升。
从另一个角度看，这也是行业转型的必经之路。以前大家做AI，都忙着堆算力、比参数，觉得“参数越大，模型越牛”，现在终于醒悟过来，单位算力能产出多少价值，才是真正的核心竞争力。
就像何恺明团队提出的JiT架构，砍掉冗余组件回归极简，本质上就是通过架构优化提升效率，这也是AI降本的核心思路。
面对这些痛点，浪潮信息推出的元脑HC1000超扩展AI服务器，算是打了一场漂亮的突围战——直接把推理成本击穿到1元/每百万Token，这在行业里还是头一遭。
这个成本突破，不是靠“硬件降价”这种小打小闹，而是从根上重构了系统架构。以前做AI服务器，都追求“大而全”，什么功能都往里面加，就像一个塞满了杂物的工具箱，用的时候找半天。
而浪潮这次的思路，是“极简主义”——围绕降本这个核心目标，把推理流程拆成一个个细小的工序，像工厂流水线一样分工。
让不同的计算模块在不同的芯片上各司其职，把每一块芯片的性能都榨干，让“每一分钱的硬件成本，都能产出对应的价值”。
AI行业的“烧钱狂欢”早该结束了，2026年就是AI企业的盈利生死线。1元/百万Token不是降本的终点，而是新一轮竞赛的起点。架构革新、效率提升才是真正的核心竞争力，谁能先把成本压到“厘时代”，谁就能掌握智能体时代的话语权。靠堆砌资源赚快钱的日子一去不返，唯有深耕技术优化，把每一分算力都用在刀刃上，才能在AI赛道里活下来、赚得到钱，真正让AI走进千家万户。
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