《關于深入實施“人工智能+ ”行動的意見》印發至今剛滿一月 ,產業界的“起跑”已然加速。
昨日在北京舉行的2025人工智能計算大會,如同一個絕佳的觀察窗口 。財聯社記者在現場注意到,與會專家與企業代表的討論焦點 ,已從宏觀的政策解讀轉向了具體的“施工藍圖”。
本屆大會緊扣人工智能基礎設施建設和國產AI算力體系優化,聚焦推動算法創新與應用落地,以算力核心要素為創新牽引 ,匯聚產學研用各界力量,共同推動人工智能產業高質量發展。現場,中國移動、浪潮信息 、智源研究院、昆侖芯等30多家企業和機構 ,聯合發布《基于超節點創新聯合體,打造行業智能體——智算應用“北京方案 ”》,率先響應國家《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》 。
“實現跨地域、跨硬件的算力連接與普惠共享”
會上,西湖大學“可信及通用人工智能實驗室 ”創始人 、歐洲科學院院士金耀初梳理了人工智能發展的主要脈絡 ,并指出其發展路徑與人腦智能的涌現過程相似——經歷了演化、發育與學習的三個關鍵機制。基于這個視角,進一步闡述了可信賴人工智能的要求及人工智能治理的重要性,并分享了實驗室在工業人工智能領域的實踐及類腦通用人工智能的探索。
北京智源人工智能研究院副院長兼總工程師林詠華分享了“眾智FlagOS”的技術進展 ,指出該平臺作為開放、統一的系統軟件棧,旨在打破AI算力生態壁壘,實現跨地域 、跨硬件的算力連接與普惠共享 ,為全球開發者提供跨芯片、跨框架、跨場景的統一計算底座 。
百度首席技術官王海峰梳理了人工智能從規則方法 、統計機器學習到深度學習、大模型的發展歷程,指出大模型技術通用性與能力的全面性為通用人工智能帶來曙光。
浪潮信息首席AI戰略官劉軍介紹了面向智能體時代的兩大創新系統,分享了AI算力可持續發展面臨的規模、電力、投入的挑戰 ,提出要從規模導向轉為效率導向,重新思考和設計AI計算系統,發展AI專用計算架構。
北京中關村人工智能研究院副院長戴蓓潔介紹了北京中關村學院面向超常規AI領軍人才培養需求 ,建立項目制人才培養體系,推動AI與多學科深度融合,實現科研成果落地與產業需求反哺技術創新的雙向賦能,為新質生產力發展注入強勁動力 。
硬件創新瞄準token成本瓶頸
財聯社記者現場采訪了解到 ,在大會上,token成本高已成為眾多企業推進AI應用規模化的核心痛點。
“我們平臺上每天有海量的客服 、推薦、風控場景需要調用大模型,token成本就像懸在頭上的‘達摩克利斯之劍’”。在大會現場 ,一位電商企業AI平臺部的技術負責人對財聯社記者透露,他正是為尋找“降本 ”方案而來。
“隨著智能體應用越鋪越開,每個交互會話的token消耗量都在激增 ,目前的成本結構讓很多有價值的創新應用在規模化落地前就卡在了‘經濟賬’上,盈利能力面臨巨大考驗 。”上述負責人坦言,這也成為財聯社記者在本屆人工智能大會上聽到的最具普遍性的聲音之一。
中國電子商務專家服務中心副主任郭濤在接受財聯社記者采訪時表示 ,當前AI產業正從“模型競賽”轉向“應用落地”,推理成本與交互速度已成為比模型參數規模更關鍵的競爭維度。基礎設施的“提速降本 ”成效,將直接決定“人工智能+”在垂直行業滲透的深度與廣度 。
會上 ,亦有一位上市公司人士對記者表示,隨著Scaling Law持續推動模型能力躍升,以DeepSeek為代表的開源模型極大降低了創新門檻,加速智能體產業化的到來。智能體產業化的核心三要素是能力、速度和成本。其中 ,模型能力決定了智能體的應用上限,交互速度決定了智能體的商業價值,token成本決定了智能體的盈利能力 。
這一痛點在此次大會上引發廣泛共鳴。面對業界的普遍訴求 ,算力基礎設施廠商正試圖從硬件層面尋求突破。
硬件層面,浪潮信息在大會上發布元腦HC1000超擴展AI服務器,基于全新開發的全對稱DirectCom極速架構 ,無損超擴展設計聚合海量本土AI芯片 、支持極大推理吞吐量,推理成本首次擊破1元/每百萬token,為智能體突破token成本瓶頸提供極致性能的創新算力系統 。
技術層面 ,劉軍對財聯社記者表示,元腦HC1000通過全面優化降本和軟硬協同增效,創新16卡計算模組設計、單卡“計算-顯存-互連”均衡設計 ,大幅降低單卡成本和每卡系統分攤成本。同時,全對稱的系統拓撲設計支持超大規模無損擴展。據測算,元腦HC1000通過算網深度協同、全域無損技術,實現推理性能相比傳統RoCE提升1.75倍 ,單卡模型算力利用率最高提升5.7倍 。
智能體未來帶來的推理算力需求將呈現出指數級的爆發式增長,這一趨勢無疑得到了行業的認同。
浪潮信息方面對記者透露,將通過軟硬件協同設計與深度優化 ,持續推動AI計算架構的創新與突破,不斷實現token生成“提速降本 ”,積極促進大模型 、智能體等人工智能技術與實體經濟的深度融合 ,讓人工智能成為千行百業的生產力和創新力。
(文章來源:財聯社)
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