摘要：分别实现DeepSeek R1大模型Token生成速度8.9毫秒、推理成本降至每百万Token1元，为智能体产业化落地提供了高速度、低成本的算力基础设施。

在2025人工智能计算大会上，浪潮信息发布元脑SD200与HC1000两款AI服务器。

分别实现DeepSeek R1大模型Token生成速度8.9毫秒、推理成本降至每百万Token1元，为智能体产业化落地提供了高速度、低成本的算力基础设施。

咱们先来说说这个“8.9毫秒”到底有多快。

人眨一次眼，大约需要100到400毫秒。也就是说，这个AI生成一个token的速度，比你眨眼还要快十几甚至几十倍。

以前咱们调用一些AI接口，经常遇到“说话慢半拍”的情况，等它一个字一个字“吐”出来，急得人直跺脚。

现在好了，8.9毫秒的响应速度，几乎实现了“实时交互”，你这边问题刚问完，它那边答案几乎同步就出来了。

这种速度的提升，可不是简单地把硬件升级一下就能做到的。

背后靠的是一项叫“多主机3D Mesh”的系统架构。说通俗点，就像在一个机箱里塞进了64张国产AI芯片，并且给它们修建了一条极其高效的高速公路（专用互连协议），让数据能够以最短的路径、最低的延迟来回传输。

传统的通信协议就像咱们开车上下高速，取卡、缴费、排队，一套流程下来耽误不少时间。而浪潮这次采用的协议极其精简，只有三层，原生支持内存语义，延迟直接干到了百纳秒级（1毫秒=100万纳秒）。

再加上他们自研的Smart Fabric Manager技术，能够动态规划最优通信路径，实现了业界最低的0.69微秒通信延迟。

这就好比把过去的省道、国道全部升级成了不限速的直线高速公路，而且还是智能调控、永不堵车的那种。

这项突破的意义，远不止让聊天机器人反应更快。

在高频金融交易、自动驾驶、工业自动化等对延迟“零容忍”的场景里，这几毫秒的优势，直接决定了交易的成败、驾驶的安全和生产的效率。智能体时代的竞争，本质上就是一场“以快打慢”的战争，谁慢谁出局。

说完了“快”，咱们再聊聊“省”。

AI好用，但也是出了名的“电老虎”和“烧钱机器”，尤其是对于需要大规模使用的企业来说，token成本一直是心头大患。

所谓“token”，你可以粗略理解为AI处理信息的一个“单位”。你问一句话、它生成一段代码，背后都是成千上万个token在燃烧，都是真金白银。

现在，浪潮的元脑HC1000服务器，直接把成本打到了 “1元/百万token” 的级别。

这个价格是什么水平？这么说吧，它让AI推理的成本直接从“奢侈品”变成了“日用品”。以前可能只有大公司才敢放心用、大量用，现在很多中小企业甚至个人开发者，都能轻松负担得起了。

它是怎么做到的呢？

核心是一个叫“全对称DirectCom极速架构”的设计。它就像是一个高度组织化、协作极其高效的“超级工厂”。

在这个架构里，每一个计算单元（AIPU）都有直连的通信通道，计算和通信能力是1：1匹配的，实现了全局无阻塞通信。传统架构中，计算和通信往往是分开的，等所有计算都做完再统一传输，效率很低。

而HC1000允许“边算边传”，相当于生产线上的流水线工人，一边手上干着活，一边就把半成品递给下一个人了，极大地减少了等待和闲置时间。

同时，它支持超大规模无损扩展，能从1024卡一路扩展到52万卡。规模上去了，均摊到每张卡上的系统成本就大幅下降，单卡成本降低了60%以上。

成本降到这个级别，很多之前不敢想的事情现在都能做了。

想象一下，未来每个公司甚至每个人都可以拥有一个7x24小时工作的AI智能体团队，它们协作起来处理数据、撰写报告、监控系统，而成本却和雇几个实习生差不多。这才是真正意义上的“AI普惠”。

浪潮这次的双重突破，给咱们提了个醒：AI竞争的焦点，正在从过去一味地“卷参数”、“拼大模型”，转向更务实、更硬核的“速度”和“成本”。

模型再聪明，如果又慢又贵，那也只能是实验室里的摆设，永远走不进千家万户。

这就像修路，你光造出了性能超跑的跑车（大模型）没用，还得配上能让跑车飙起来的高速公路（底层计算架构），否则就是英雄无用武之地。

咱们国家的AI产业，正在从“应用创新”向“底层基础设施创新”深挖，这才是真正掌握未来发展主动权的关键。

当速度和成本都不再是问题，智能体时代才算是真正扎下了根。接下来，就看谁能基于这套强大的新基建，孵化出第一个改变世界的超级应用了。

来源：南破青丝蛊