算力产业竞争关键:有效词元成本的重要性
证券时报记者 郭博昊“支撑人工智能(AI)发展的算力基础设施,正逐渐从‘算力工厂’变成‘词元(Token)工厂’。”在2026年中关村论坛年会上,中科曙光高级副总裁李斌作出的这一判断,直指当前AI算
证券时报记者 郭博昊
“支撑人工智能(AI)发展的算力基础设施,正逐渐从‘算力工厂’变成‘词元(Token)工厂’。”在2026年中关村论坛年会上,中科曙光高级副总裁李斌作出的这一判断,直指当前AI算力产业正在发生的底层逻辑变革。
随着AI产业商业化进程全面加速,行业竞争的标尺正在改变。从过往算力硬件规模的粗放比拼,转向算力利用效率与有效词元供给能力的精细化较量。如何让单位算力产出更多高质量词元,正成为决定算力产业未来格局的关键命题。
近段时间,以OpenClaw(俗称“龙虾”)为代表的AI智能体的现象级火爆,直接推动全球词元需求的指数级扩张。第三方AI模型聚合平台OpenRouter的数据显示,2026年3月9日至15日当周,OpenClaw单家就贡献了平台内20%的词元消耗量;其单周词元消耗规模,已相当于2025年第四季度全平台周均词元消耗量的60%。
AI智能体的规模化落地,正在改写词元需求的增长曲线,也对算力基础设施的供给能力提出了全新要求。正如北京智源人工智能研究院AI框架研发负责人敖玉龙所言,AI产业正从“算力供给”向“有效词元供给”转型,未来有效词元成本将成为算力产业的关键竞争指标。
之江实验室副主任何水兵表示,算力规模的扩张并不等同于词元产出能力的同步提升,调度瓶颈、通信与存储性能短板等问题,均会影响算力释放效率,拉低单位算力的词元产出效率。“以H100万卡集群为例,年度算力成本约12亿元人民币,若算力利用率存在10%的损耗,年度直接经济损失将超1.2亿元。”何水兵举例。
针对行业核心痛点,多位业内专家认为,以超节点为代表的架构创新,是提升算力效率、实现算力向词元高效转化的重要破局路径。超节点通过超高速互连架构,将分布式集群转化为单机化的大机器,从根本上破解传统算力架构的通信瓶颈,实现算力利用效率的量级跃升。
中国电信研究院云网融合技术研究所智算网络技术负责人王子潇介绍,使用超节点产品,实测推理服务性能较传统单机8卡提升2.6倍,性能的跃升直接降低了同等词元产出所需的硬件规模;中科曙光AI解决方案专家李冉也表示,近日发布的ScaleX40超节点在典型推理场景下,同卡数规模的推理吞吐性能较传统8卡机提升4倍以上,可显著提升单位算力的词元产出能力,为AI产业提供普惠化的算力支撑。
对于产业未来发展,与会嘉宾普遍认为,未来3—5年,算力产业的核心创新将围绕有效词元成本下降展开,算力与应用的深度协同、软硬件全栈优化、全产业链生态协同,将成为行业核心突破方向,推动算力产业从硬件堆叠向系统效能提升转型,真正以高效算力支撑AI与千行百业的深度融合。
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