AI生成 "通过元脑HC1000超扩展AI服务器，可实现将原先每百万token超过10元钱，下降到仅1元钱的成 本。"浪潮信息首席AI战略官刘军与笔者分享了浪潮信息结合用户需求，将算力成本"打下去"的最新解 决方案。 除了成本之外，当AI从大模型进入Agent时代，甚至从AGI向着ASI迈进的过程中，实现多Agent协同的 目标，如何降低响应速度是不可避免的问题，刘军也在与笔者的交流中，分享了浪潮信息在降低通信延 迟方面的AI算力布局，他表示，通过浪潮信息元脑SD200超节点AI服务器，可将原本国内最低15ms左 右的延迟，下降到8.9ms左右。 速度决定了ASI能否"照进现实" 随着Scaling Law持续推动模型能力跃升，以DeepSeek为代表的开源模型极大的降低了创新门槛，加速 智能体产业化的到来。智能体产业化的核心三要素是能力、速度和成本。其中模型能力决定了智能体的 应用上限，交互速度决定了智能体的商业价值，token成本决定了智能体的盈利能力。 "速度，是智能体商业化应用落地的第一要义。"这是在与刘军交流过程中，他反复强调的观点。在智能 体商业化应用落地过程中，交互速度是决定其能否在真实场景中发 ...

产品发布与技术创新 - 浪潮信息发布超扩展AI服务器元脑HC1000 显著降低AI推理成本[2] - 推出元脑SD200超节点AI服务器 将DeepSeek-R1的Token生成时间缩短至毫秒级[3] - 元脑SD200采用多主机3D Mesh系统架构 显存统一地址空间扩增8倍 支持单机64路纵向扩展[19] - 元脑SD200通过极简三层协议栈实现百纳秒级通信延迟 并支持硬件级链路层重传[21][22] - 元脑HC1000通过计算流程解耦设计 将推理Prefill和Decode阶段分离 提升资源利用效率[38][39] - 元脑HC1000采用16卡计算模组设计 实现单卡成本降低60% 系统均摊成本降低50%[27][40] 性能突破与效率提升 - 元脑SD200将大模型端到端推理延迟控制在10ms以内 DeepSeek-R1的TPOT仅8.9ms[10] - 元脑SD200实现DeepSeek-R1 671B推理最高16.3倍超线性扩展率[10][25] - 元脑HC1000推理性能相比传统RoCE提升1.75倍 单卡算力利用率最高提升5.7倍[41] - 元脑HC1000将每百万Token输出成本降至1元人民币[27] 行业趋势与应用场景 - AI竞赛进入智能体产业化阶段 能力/速度/成本成为核心竞争要素[5] - 智能体时代Token消耗量暴增 辅助编程场景月消耗量同比增长50倍[30] - 企业部署单个智能体月均Token成本达5000美元 未来5年将呈指数级增长[31][32] - 金融交易等场景对响应时效要求苛刻 反欺诈算法需在10毫秒内完成风险识别[16] 架构演进与未来方向 - 通用GPGPU架构面临系统规模/电力压力/算效不平衡三大挑战[46][47] - 行业需从规模导向转向效率导向 发展AI专用计算系统[48] - 专用架构效率高但应用面窄 通用架构易推广但效率低 需协同发展[49] - 公司将针对核心算法算子进行硬件化设计 实现性能数量级提升[52]