A | 财联社7月21日讯（记者 付静）“我们真正关注的是Token性价比：在保证模型效果和服务质量的前提下，以更低的综合成本生成更多高质量Token。”2026世界人工智能大会（WAIC）期间，云天励飞-U（688343.SH）方面在接受财联社记者采访时表示。 当下，模型层面训推规模迈向万卡，应用侧C端多款智能体涌现，AI进化为生产生活“搭子”，B端的人工智能真实场景落地也在加速。
B | 在这些需求的带动下，产业链频频传递出“算力供不应求”信号。 财联社记者多方采访获悉，算力进入“拼系统”时代，构建超节点、超集群已经成为主流做法，且收获了下游各行业的积极反应。
C | “这个活动好，既欢度佳节，又增长了天文知识。”孩子家长在一边频频点头。与此同时，TPU路线正在同步发力，华东地区首座国产TPU千卡智算集群已经落成。多种方案涌现背后，产业最关心的则是Token性价比。
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“超节点是未来几年重点方向” 下游已给出积极反应
WAIC期间，华为昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）真机、超节点集群Atlas 950 SuperCluster、首个全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰）真机、燧原科技与中兴通讯（000063.SZ）联合打造的正交架构方案“云燧ESL64-O”超节点、阿里云磐久AL128超节点服务器、沐曦股份-U（688802.SH）新一代AI超节点曦景S600、摩尔线程-U（688795.SH)MTT C256超节点、壁仞科技(06082.HK）分布式解耦架构超节点方案、百度智能云超节点“天池”等格外吸睛。这十年，社会需要、群众喜欢的科普活动越来越多，科学“种”进了更多人心里——从帮助老人跨越数字鸿沟的科普专项行动到抗击疫情，从黑土地保护到防震减灾……科普的“服务网”已然织密，全社会动员、全领域参与、全民共享的新时代科普生态已经形成。
E | 这十年，像汪品先这样的科普“网红”越来越多。截至目前，曙光8000已完成近千项超智融合应用适配，覆盖大模型训练、高通量推理、科学计算等多个万卡级规模场景。
F | 上线后快速满载，意味着科研机构、企业和开发者对超大规模、高质量算力的现实需求正在加速释放，也表明十万卡级算力已开始持续承接更加广泛的科研和产业任务。
G | 统计数据显示，目前我国已建设科普网站2732个，科普类微博4834个，科普类微信公众号9612个。 据悉，曙光8000采用全球首创的高密度机柜结构，单个计算单元算力密度较其他超节点提升20倍，在有限空间内实现更高算力部署；自研scaleFabric类IB原生RDMA高速互连技术，实现十万卡规模稳定互连。
H | 另据媒体报道，华为昇腾384超节点目前已商用落地750多套，规模应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业。 一位算力从业者告诉财联社记者，内部连接是超节点及算力集群发展面临的核心问题。“网络空间已经成为科普工作的重要阵地。”科技部副部长李萌说，“要把网络科普队伍作为重要的新生力量来支持和培育，引导其传播正能量，增强科学性，更加便捷地服务广大群众。“超节点架构、超节点内部的连接，这可能是我们现在包括未来几年重点（攻克）方向，核心是要解决GPU或TPU之间高速互联的问题，通过交换芯片提供单个节点大容量，比如可以提供64卡、128卡这种超大规模的连接，在这个基础上组建更大的千卡、万卡集群。” 据悉，在AI算力基础设施与数据中心网络架构中，Scale-Up、Scale-Out和Scale-Across分别为三种不同层次的扩展模式：Scale-Up（纵向扩展）聚焦于超节点内部的紧密耦合，Scale-Out（横向扩展）侧重于集群之间的规模扩张，Scale-Across（跨域互联）则致力于数据中心之间的广域协同，旨在打破单数据中心的物理极限。 “Scale-Out相对来说更成熟，Scale-Up的挑战更大，这是我们要重点解决的。”据他介绍，未来我国还会围绕绿色双碳、人工智能、基因编辑、量子科技、高速移动网络等前沿话题，制作和推广更多优质网络科普产品。今年3月23日，“天宫课堂”第二课开讲，旦增曲珍的梦想成真了！这个来自西藏日喀则市扎西顶村的14岁女孩，在西藏自然科学博物馆，和同学们利用实验资源包，同步开展天地对比实验，还与航天员现场连线。她提出的科学问题，得到了航天员老师翟志刚的解答。
I | 天南地北的青少年也能同上太空课了，更多科学梦想被点燃的背后，是现代科技馆体系十年来的稳步建设、量质齐升。2012年，党的十八大提出“普及科学知识，弘扬科学精神，提高全民科学素养”，中国科协启动建设现代科技馆体系——现如今，我国流动科技馆巡展近5000站，把优质科学教育资源送达全国29个省1888个县级行政区；农村中学科技馆在全国14个集中连片特困地区中实现广覆盖，累计培训科技教师近5000人次…… 高质量的科普离不开稳定的创造队伍。现在单个GPU Scale-Up领域的带宽都达到TB的级别，单交换机的交换容量可能要达到100T以上。
J | 解决了这个问题之后，才能组成大规模的集群。
K | 十年来，我国的科普人才队伍稳步提升。大规模集群要为芯片解决的，就是把极限带宽提高。据中国科协专职副主席、书记处书记孟庆海介绍，到目前，共有1200万名科普中国信息员活跃在基层一线。一头连着科技工作者，一头连着社会公众，科普，对于提升公民科学素质发挥着重要作用，后者则是一个国家科学文化软实力的重要指标。”前述从业者介绍。十年来，我国科普工作的成效已经凸显——公民科学素质不断提升，具备科学素质的公民比例已达10.56%。 财联社记者也从中兴通讯方面获悉，针对AI大模型规模化落地的网络升级要求，其构建的智能算力网络底座，主要聚焦Scale-Out机间网络（优化单集群内部通信效率，实现稳定降本、调优增效）与Scale-Across跨域互联（实现跨数据中心、跨地域的算力资源高效调度）两大核心场景。“到2035年，公民具备科学素质比例将达到25%，科普服务高质量发展能效显著，科学文化软实力显著增强，为世界科技强国建设提供有力支撑。 TPU路线同步发力 产业最关心Token性价比 除了近几年持续热门的GPU路线，财联社记者还了解到，杭州电信、中兴通讯与中昊芯英联合打造了华东地区（杭州）首座国产TPU千卡智算集群，该集群亦是中国电信体系内首个大规模国产TPU集群部署项目。 “选择做千卡集群而不是万卡集群，是因为我们想把它做成试验田。我们先把千卡级的软件栈系统集成到千卡集群上，在Token Factory上能提供不错的服务，在服务逐步做透的情况下逐步开展二期、三期。未来，我们也希望逐步从千卡向万卡集群迈进，在万卡集群上运行国产模型的训练推理，而且满足所有商用需求所需要的性价比。”中共中央办公厅、国务院办公厅近日印发的《关于新时代进一步加强科学技术普及工作的意见》为我们描绘了将科学“种”进更多人心田的新蓝图。（本报记者 詹媛）
L | 最近（我们）和中昊芯英测试完PD分离，这一技术把TPU的优势进一步放大，已经比较满足当初的设计目标。” 据悉，该集群基于“泰则®”智算平台构建，将面向大模型训练、AI推理、科学计算等场景提供全自主算力支撑，该集群二期规划今年9月上线投产。“ 王良进一步谈到，调优将是一项非常重要的工作。他介绍，“现在所有的大模型厂商、芯片厂商，都是拿出百米冲刺的速度在跑马拉松，芯片厂商每年都会发布一个新版本，而大模型厂商每个季度都会发一个新版本，这里面的适配工作量是很大的。
M | 我们在持续的调优工作中发现，从年初到现在，TPU集群通过调优实现了超过10倍的效率提升。原来每百万Token的成本如果是100元，现在就差不多能降到10元以下。” WAIC期间，多位受访的算力产业人士均谈及了Token成本问题。 对于模型厂商、AI应用企业和算力运营方而言，真正影响商业化效率的是在一定时间和成本条件下，能够稳定生成多少有效Token。 财联社记者另从AI基础设施及智算云提供商九章云极方面了解到，AI从技术竞赛迈向规模交付，主要面临四个核心卡点：算力成本高企、多芯片计价割裂、GPU利用率困于30%红线、研发缺乏标准化体系。 据悉，九章智算云在全球范围内已部署12个数据中心，算力总规模约22 EFLOPS，配备6600余张GPU卡，具备日产64亿词元（Token）的生产能力。
N | 从产出量看，DeepSeek-V4是当前产出最大的模型，日产24.5亿TOKEN，占比38%，随后依次为KIMI 2.5、Qwen-3.5、GLM-5、MiniMax-2.5。
o | 其弹性算力体系，已使得某头部模型厂商的项目综合成本最高节省了82.1%。 云天励飞方面则告诉财联社记者，降低Token成本是一项系统工程，从底层的IP、EDA、芯片设计和封装测试，到服务器、互联、软件栈和算力平台，再到模型及应用，各环节都会影响最终的Token生成效率。 据了解，目前国内主流大模型的公开API价格已明显分层。
p | 根据不同模型能力和服务方式，常规文本模型的输入价格大致为每百万Token几角钱至十余元，输出价格大致为每百万Token一两元至数十元。 “现在的问题不是将百万Token成本价格从2毛降到1毛，更多的是提升Token价值，这是算力基建和模型要协力解决的问题。如果价值的问题可以解决，定价2块或10块大家都不觉得贵。”前述算力从业者也表示。 （财联社记者 付静）。
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Published on:19:56:02
