摘要：今年的人工智能计算大会上，浪潮信息发布了超扩展AI服务器元脑HC1000，把AI推理成本狠狠地打了下来。

克雷西 henry 发自 凹非寺

一百万Token的输出推理成本，只要一块钱了。

今年的人工智能计算大会上，浪潮信息发布了超扩展AI服务器元脑HC1000，把AI推理成本狠狠地打了下来。

与此同时，浪潮信息还推出另一杀手锏——元脑SD200超节点，也将DeepSeek-R1的Token生成时间打到了毫秒量级。

浪潮信息首席AI战略官刘军

随着AI竞赛进入智能体产业化阶段，能力、速度和成本成为了决胜的核心三要素。

浪潮信息打出的这套组合拳，针对的就是其中涉及到AI Infra的两项关键指标——速度与成本。

元脑SD200和元脑HC1000，将为多智能体协同与复杂任务推理的规模化落地，提供高速度、低成本的算力基础设施。

首先来看元脑SD200超节点AI服务器。

它可以在单机内同时运行DeepSeek-R1、Kimi K2等四大国产开源模型，支持超万亿参数大模型推理以及多智能体实时协作，还支持同时运行64个AlphaFold3蛋白质预测模型。

特别是在速度上，元脑SD200率先将大模型端到端推理延迟控制在了10ms以内。

实测中，元脑SD200在运行DeepSeek-R1时，TPOT（每Token输出时间）仅有8.9ms，领先了前SOTA（15ms）近一倍，还使DeepSeek-R1 671B的推理性能实现了最高16.3倍的超线性扩展率。

并且元脑SD200并没有因为速度而牺牲系统的稳定性与可靠性，而是分别在系统硬件层、基础软件层和业务软件层等层面进行针对性设计和优化，保证整机运行高可靠设计，真正做到了“快而不乱”。

为什么元脑SD200如此强调“速度”？

因为速度已经成为智能体时代AI竞争的关键变量。

随着AI进入智能体时代，交互方式发生了巨大改变，过去大模型只需进行人机对话，但现在还需要智能体与智能体之间的交流，对模型的生成速度更加敏感。

特别是在实际应用场景中，智能体与智能体之间的交互轮次更多，延迟会随这一过程不断累积，导致整个系统运行速度无法被用户接受，在竞争中将成为致命缺陷。

除了用户的直观感受，造成商业场景对速度要求苛刻的原因还有许多。

比如在金融交易当中，对响应时效的要求极为苛刻，反欺诈算法需要在10毫秒的时间里识别风险交易，否则后果不堪设想。

因此，Token生成速度不仅影响用户体验，更直接关乎商业产出的稳定性与可靠性。

那么，制约Token生成速度提升的因素，又是什么呢？

问题主要出在了通信环节。

当参数规模快速突破万亿级别，模型必须拆分到几十甚至上百张卡上时，原本在单机内部的高速通信变成了跨机的网络传输，通信就成为了更严峻的挑战。

特别是在处理推理过程中大量的小数据包时，延迟问题变得极为突出，而且每一次跨机通信都可能带来额外延迟，当多个万亿级模型需要实时协作时，传统架构已经完全无法应对。

针对这些问题，元脑SD200先是在架构层面进行了革新。

具体来说，元脑SD200采用了创新的多主机3D Mesh系统架构，由自研的Open Fabric Switch贯通，将多个主机的GPU资源整合成一个统一的计算域，并且当中能够实现跨主机域全局统一编址。

这一架构让显存统一地址空间扩增8倍，可实现单机64路的Scale up纵向扩展，最大可以提供4TB显存和64TB内存，构建超大的KV缓存分级存储空间。

并且通过Smart Fabric Manager，元脑SD200实现了超节点64卡全局最优路由的自主创建，保障AI芯片间通信路径最短，进一步缩短基础通信延迟。

除了架构，在互联协议方面，为了实现极低的Latency通信，元脑SD200采用了极简的三层协议栈，无需网络/传输层，仅凭物理层、数据链路层和事务层三层即可实现GPU直接访问远端节点的显存或主存。

这种模式无需“发送-接收”式的消息语义拷贝，将基础通信的延迟打到了百纳秒级。

同时，为了实现稳定可靠通信，元脑SD200原生支持由硬件逻辑实现的链路层重传，可将重传延迟降低至微秒级；通过采用分布式、预防式流控机制，从根本上避免拥塞和丢包。

此外，元脑SD200还通过采用通信库优化、并行推理框架、PD分离策略及动态负载均衡等创新技术，充分发挥超节点的性能优势。

最终DeepSeek-R1 671B推理，从16卡扩展到64卡，实现了16.3倍超线性的扩展率。

除了元脑SD200，浪潮信息还带来了超扩展AI服务器元脑HC1000。

元脑HC1000不仅支持极大推理吞吐量，还能让单卡成本降低60%、均摊系统成本降低50%，将每百万Token输出成本降低至1元。

如果说速度是智能体应用的生命线，那么成本则决定了度过生存关的应用能否实现盈利。

在智能体时代，Token消耗量正在暴增，以辅助编程为例，每月消耗的Token数比一年前增长了50倍。

如果从经济角度考虑，企业每部署一个智能体，平均每个月消耗的Token成本将达到5000美元。

并且随着任务复杂度、使用频率等指标不断攀升，据浪潮信息预计，未来5年智能体应用带来的Token消耗将呈现出指数级增长。

Token数量只增不减，如果不把单个Token成本打下来，那么在高强度交互的智能体环境中，Token成本必定成为规模化部署的瓶颈。

那么，Token推理成本又为什么居高不下呢？

推理阶段算效（MFU）低是主要原因。

具体来说，在训练时，模型的FLOPs的利用率可能达到50%，但在推理阶段，这个数值可能低出一个数量级。

进一步的原因是推理的每个阶段的运算特点均不相同，与算力不能实现有效匹配。

元脑HC1000瞄准的出发点正在于此——

既然每个阶段有不同的运算特点，那就将推理的计算流程拆解，对模型结构进行解耦。

元脑HC1000不仅将推理过程的Prefill和Decode阶段分离，还将Decode阶段进一步分解成了注意力运算和FNN，从而提高资源利用效率。

解耦之后的另一个好处是，对于芯片的指标要求不再是“五边形战士”，可以针对性地做进一步成本削减，节约成本的同时还能降低功耗。

在硬件层面，元脑HC1000创新16卡计算模组设计、单卡“计算-显存-互连”均衡设计，大幅降低单卡成本和每卡系统分摊成本。同时，全对称的系统拓扑设计支持超大规模无损扩展。

据测算，元脑HC1000的推理性能相比传统RoCE提升1.75倍，单卡模型算力利用率最高提升5.7倍。

另外，元脑HC1000还采用全对称DirectCom极速架构，能够以超低延迟直达通信，保障计算、通信实现1：1均衡分配。

面向智能体AI时代，浪潮信息通过元脑SD200与元脑HC1000两大杀手锏，破解了智能体规模化落地中的速度与成本两大关键难题。

一方面，在智能体商业化过程中，Agent应用往往遵循“快杀慢”的规律——

面对海量选择，用户更倾向于选择输出速度更快、交付效率更高的工具；

另一方面，随着应用规模扩大、交互频次提升，行业关注的重点也从单纯算力转向总体拥有成本，尤其是直接影响商业可行性的单Token成本。

基于此，浪潮信息面向未来智能体的商业化场景，在速度与成本上率先突围，把“百万Token上下文”从高成本的技术演示，转化为可规模化运营的现实能力。

然而，AI算力的可持续发展依然面临三大挑战——系统规模接近工程极限、电力基础设施压力巨大，以及算力投入与产出不平衡。

在此背后，是GPGPU主导的通用计算架构的局限性正在逐渐显现。

因此，有必要转变思维，思考新的路径，从规模导向转为效率导向，重新规划和设计AI计算架构，发展AI专用计算系统。

浪潮信息首席AI战略官刘军指出：

通用架构效率低，但适应性强，易于产业化推广；专用架构效率高，但应用面窄，不利于普及推广。计算产业发展的历程，就是一个专用与通用对立统一、交替发展的过程。

这意味着，以GPGPU等主导的通用AI计算架构正在面临多重挑战，正在向细分化、专业化的应用阶段加速转型。

顺应这一趋势，浪潮信息通过软硬件协同设计与深度优化，面向具体应用，探索AI下半场的算力新路径。

目前，浪潮信息已经交出了元脑SD200和元脑HC1000这样的答卷。

未来，其将进一步针对核心算法算子进行硬件化、电路化设计，实现性能的数量级提升，从而有效应对未来Token规模持续增长所带来的巨大计算需求，为智能体时代的高效落地提供可持续、可扩展的基础设施保障。

— 完 —

来源：量子位一点号