浪潮信息刚搞出个大动作，把AI推理成本直接干到了1元/每百万token。
这事儿放在现在的AI圈，可不是小新闻。
毕竟现在智能体落地拼的就是生死竞速，降本早就不是选择题，而是能不能活下去的关键。
想理解这1块钱的分量，看看互联网发展史就懂了。
从拨号上网按KB收费，到现在5G流量随便用，每一次通信成本大降，都催生出一堆新应用，比如视频平台、移动支付。
现在AI圈也到了这个临界点。本来想觉得AI技术够强就行，后来发现根本不是这么回事。
技术进步让大家敢用AI做更复杂的事，比如能规划、会反思的智能体。
可这些复杂任务需要的token数量，是呈爆炸式增长的。
这就出现了个有意思的现象，越用越费token，反而让企业成本压力更大。
字节和谷歌的数据最能说明问题。
字节的豆包大模型，现在一天要用50万亿token，比去年同期涨了10倍还多，和刚推出时比更是翻了几百倍。
谷歌更夸张，一个月要处理1300万亿token，是一年前的100多倍。
浪潮的刘军说token成本就是竞争力，这话真没毛病，毕竟直接决定了智能体能不能赚钱。
为啥之前token成本降不下来？核心问题还是出在计算架构上。
现在AI圈早过了盲目堆算力的阶段，拼的是单位算力能产出多少价值。
但目前token成本里，八成以上都花在算力上，而且很多算力都被浪费了。
最明显的就是算力利用率的倒挂。
训练模型的时候，算力能用到一半以上，可到了推理阶段，尤其是实时问答这种场景，因为要一个token一个token生成，昂贵的GPU大部分时间都在等数据，实际能用的算力连十分之一都不到。
这就像买了辆跑车，却天天堵在小区里挪不动，纯属浪费。
还有个大麻烦是存储墙。
智能体处理的内容越长，需要缓存的数据就越多，这些数据不仅占地方，还特别费电。
而且这些数据和计算模块分开存放，不仅慢，还得用贵得离谱的专用存储，成本自然降不下来。
跨设备通信也是个坑，传统网络延迟太高，通信花的时间能占总时间的三成，企业只能靠多堆设备来补速度，钱就这么烧出去了。
如此看来，想降本真不能靠把一台机器做的更全，而是要把推理流程拆细，让每个硬件模块都发挥最大作用。
这也是浪潮搞新架构的核心思路。
知道了问题所在，破局就有了方向。
浪潮推出的元脑HC1000超扩展AI服务器，就是靠重构架构实现的成本突破。
要知道，之前主流大模型的百万token成本，海外的要十几美元，国内的也得十几块，这让很多企业想用钱都不敢。
这款服务器的核心是全对称的极速架构，每个计算模块配了16颗AI芯片，通信直接对接，不用绕路。
这样一来，不仅通信延迟低，还能实现无阻塞通信。
而且它支持超大规模扩展，推理性能能提升不少，单卡的算力利用率能翻好几倍。
另外，通过智能调度，缓存数据传输对计算的影响也降低了很多。
当然，1元/百万token还不是终点。
刘军也说了，面对未来更庞大的token消耗量，还得继续推动架构革新。
现在整个AI产业的风向，已经从追求规模转向追求效率。
比如开发专用的AI芯片，让算法和硬件更匹配，这些都是未来降本的关键。
毫无疑问，浪潮这次的突破，打通了智能体落地最后一公里的成本障碍。
接下来，随着架构不断优化，AI成本还会继续下降。
等到token成本实现数量级跨越，AI才能真正变成像水电煤一样的基础资源，走进更多行业和场景。
到那时候，智能体的规模化落地才算真正到来。
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