全球AI產業正經歷從模型性能比拼到智能體規模化應用的關鍵轉型期，"降本增效"已成為企業生存與行業突破的核心挑戰。浪潮信息近日宣布推出元腦HC1000超擴展AI服務器，將大模型推理成本首次降至1元/每百萬token，為智能體商業化落地掃清關鍵成本障礙，重新定義AI產業競爭規則。

浪潮信息首席AI戰略官劉軍指出，當前1元/每百萬token的成本突破僅是起點。隨著智能體應用場景復雜度提升，單任務token消耗量呈指數級增長，現有成本水平仍難以支撐AI技術普惠化。他強調："未來AI要成為像水電煤一樣的基礎設施，token成本必須實現數量級下降，這將成為企業參與智能體競爭的入場券。"

行業數據印證了這一趨勢的緊迫性。火山引擎披露，其豆包大模型日均token使用量已突破50萬億，較年初增長超400倍；谷歌平臺月均處理量達1300萬億，同比激增130倍。當使用量達到百萬億級時，每百萬token成本微降1美元，每月即可節省上億美元運營支出，成本競爭力直接決定企業盈利能力。

深入分析發現，現有架構不匹配是制約成本下降的核心矛盾。傳統AI計算架構沿用訓練與推理混用模式，導致三大資源浪費：一是算力利用率嚴重失衡，推理階段實際MFU不足10%，遠低于訓練階段的50%；二是顯存占用呈指數級增長，長上下文場景下KV Cache消耗大量HBM顯存，推高硬件成本；三是跨節點通信延遲占比超30%，企業被迫堆砌資源維持響應速度。

元腦HC1000通過架構革新破解這些難題。其全對稱DirectCom極速架構采用無損超擴展設計，每計算模組集成16顆AIPU，通過直達通信消除協議轉換損耗，實現計算通信1:1均衡配比。該架構支持PD分離、AF分離等靈活部署方案，可將單卡MFU提升至行業平均水平的5.7倍，推理性能較傳統方案提高1.75倍。

在存儲優化方面，系統通過智能調度算法動態平衡KV Cache傳輸與計算任務，將長上下文處理對解碼效率的影響降低5-10倍。自適應路由技術則確保百萬級參數模型在跨節點擴展時保持無損性能，顯著降低總擁有成本。

對比市場現有方案，Claude、Grok等主流模型輸出百萬token成本約10-15美元，國內模型也多在10元以上。元腦HC1000的突破使中國AI基礎設施在成本競爭力上實現彎道超車，為智能體在金融、醫療、制造等領域的規模化應用奠定基礎。

劉軍透露，下一代系統研發已聚焦更激進的成本優化目標。他呼吁產業界從規模擴張轉向效率革命，發展專用計算架構，推動算法與硬件深度融合。"當token成本進入分厘時代，AI才能真正融入社會運行的血脈，這需要整個生態在芯片設計、系統架構、算法優化等層面協同創新。"