全球AI产业正经历从模型性能比拼到智能体规模化应用的关键转型期，"降本增效"已成为企业生存与行业突破的核心挑战。浪潮信息近日宣布推出元脑HC1000超扩展AI服务器，将大模型推理成本首次降至1元/每百万token，为智能体商业化落地扫清关键成本障碍，重新定义AI产业竞争规则。
浪潮信息首席AI战略官刘军指出，当前1元/每百万token的成本突破仅是起点。随着智能体应用场景复杂度提升，单任务token消耗量呈指数级增长，现有成本水平仍难以支撑AI技术普惠化。他强调："未来AI要成为像水电煤一样的基础设施，token成本必须实现数量级下降，这将成为企业参与智能体竞争的入场券。"
行业数据印证了这一趋势的紧迫性。火山引擎披露，其豆包大模型日均token使用量已突破50万亿，较年初增长超400倍；谷歌平台月均处理量达1300万亿，同比激增130倍。当使用量达到百万亿级时，每百万token成本微降1美元，每月即可节省上亿美元运营支出，成本竞争力直接决定企业盈利能力。
深入分析发现，现有架构不匹配是制约成本下降的核心矛盾。传统AI计算架构沿用训练与推理混用模式，导致三大资源浪费：一是算力利用率严重失衡，推理阶段实际MFU不足10%，远低于训练阶段的50%；二是显存占用呈指数级增长，长上下文场景下KV Cache消耗大量HBM显存，推高硬件成本；三是跨节点通信延迟占比超30%，企业被迫堆砌资源维持响应速度。
元脑HC1000通过架构革新破解这些难题。其全对称DirectCom极速架构采用无损超扩展设计，每计算模组集成16颗AIPU，通过直达通信消除协议转换损耗，实现计算通信1:1均衡配比。该架构支持PD分离、AF分离等灵活部署方案，可将单卡MFU提升至行业平均水平的5.7倍，推理性能较传统方案提高1.75倍。
在存储优化方面，系统通过智能调度算法动态平衡KV Cache传输与计算任务，将长上下文处理对解码效率的影响降低5-10倍。自适应路由技术则确保百万级参数模型在跨节点扩展时保持无损性能，显著降低总拥有成本。
对比市场现有方案，Claude、Grok等主流模型输出百万token成本约10-15美元，国内模型也多在10元以上。元脑HC1000的突破使中国AI基础设施在成本竞争力上实现弯道超车，为智能体在金融、医疗、制造等领域的规模化应用奠定基础。
刘军透露，下一代系统研发已聚焦更激进的成本优化目标。他呼吁产业界从规模扩张转向效率革命，发展专用计算架构，推动算法与硬件深度融合。"当token成本进入分厘时代，AI才能真正融入社会运行的血脉，这需要整个生态在芯片设计、系统架构、算法优化等层面协同创新。"
