异构计算将成AI算力基石洪源解析未来基础设施方向
2026年，AI产业正步入一个全新的高强度算力周期。这并非空谈，而是由Agentic AI、代码助手、智能办公等应用加速落地所驱动的现实。AI正从演示走向真实任务，而“Token”也随之成为这个时代最核心的资源消耗单位。
于是，一个关键问题浮出水面：我们的算力，能否支撑起未来更高频、更复杂的AI应用？这直接关系到整个产业下一阶段的走向。正如太初元碁首席产品官、高级副总裁洪源在量子位AIGC2026峰会上所强调的，在Token经济加速到来的背景下，AI算力必须更好地向上兼容框架、模型与应用，为大模型的训练、推理乃至行业落地，提供更稳定、高效且易用的基础支撑。
伴随大模型能力跃迁和AI应用激增，Token调用需求正持续释放，这无疑为国产算力带来了新的发展机遇。一个清晰的趋势是：未来的算力，将不再仅仅是模型训练背后的默默付出者，而是会贯穿从模型研发、应用部署到行业场景落地的全链路，成为Token智能时代最关键的新型基础设施。
为了更完整地呈现这一思考，以下是对洪源演讲核心观点的梳理与展开。
核心观点梳理
- 随着Agentic AI、行业大模型和智能应用深入真实业务场景，AI计算正从“生成内容”迈向“生成任务”。这对算力系统的稳定性、效率和协同能力提出了前所未有的高要求，未来需要解决的核心是多种计算单元间的配合、协同调度，以及降低等待与通信成本。
- 国产AI算力迎来新机会，但真正的突破点已不在单点性能，而在于大规模集群服务能力、整体计算效率和生态易用性。
- 大模型训练与推理正走向万卡乃至更大规模集群，算力厂商需从硬件、互联、软件、调度、运维等全链条提升系统能力。
- Agent任务执行中，CPU调度、GPU计算、通信和数据处理等环节需高效协同，异构计算能力将成为未来AI算力基础设施的重要方向。
- 未来AI算力将如同Token经济中的“制氧机”，持续为模型、应用和行业场景的运行提供生命线。
Token经济加速到来，国产AI算力迎来新机遇
自2022年底ChatGPT发布以来，大模型行业的迭代速度有目共睹。尤其今年以来，主流模型的更新频次更是快马加鞭。这对算力厂商意味着什么？意味着必须持续围绕主流大模型进行适配和优化。
无论是模型数量、训练数据规模，还是所需算力与模型参数本身，增长趋势都异常显著。在此背景下，“Token经济”成为今年行业的热议话题。随着大语言模型调用量激增，Token正成为AI时代核心的消耗单位，国产模型的相关调用量也在持续攀升。
从OpenRouter等机构的预测数据看，从2025年到2026年，再到2030年，整体Token调用量预计将出现惊人的增长，增幅可能达到212倍。可以预见，未来无论是消费级应用还是企业级行业应用，都将带来规模空前的Token消耗。
Token调用快速增加的同时，AI应用市场也在同步扩张。越来越多的应用正走向真实场景，办公、编程、医疗、教育、能源、电力等行业都在加速引入AI能力。这直接指向一个结论：底层算力基础设施，必须能够支撑更高频、更复杂、更大规模的AI调用需求。
有趣的是，算力效率的提升并不会减少需求，反而会进一步释放它。生产效率提高后，应用场景会增多，调用频次会增高，最终带来的，是算力需求的持续螺旋式上升。
根据IDC及国内调研机构的数据，到2030年，全球算力规模预计将以每年约60%的速度增长，而其中超过90%都将是智能算力。对于国产AI算力而言，这无疑是一轮至关重要的战略机遇。大模型能力增强、Token需求释放、行业应用落地，三者合力，正将国产算力推向更广阔的产业舞台。
大模型进入任务时代，AI算力需要解决三大关键问题
机遇固然巨大，但挑战也同样明确。站在新的起点上，国产AI算力需要攻克几个关键问题，主要集中在以下三个方面。
首要问题是大规模集群的服务能力。如今，大模型的训练和推理对集群规模的要求越来越高，动辄便是万卡乃至更大规模的集群。在如此庞大的系统中，如何保证训练效率、系统稳定性、成本可控与整体可靠性，是算力企业必须交出答卷的难题。
其次是计算效率，尤其是在Agent任务执行过程中。当用户输入一个复杂任务，系统需要经历任务规划、工具调用、多轮执行和结果反馈等一系列步骤。在这个过程中，GPU真正用于核心计算的时间可能只占整体的10%左右，大量时间消耗在了CPU调度、通信、数据处理等环节。CPU擅长串行计算与调度，GPU专精并行计算，未来的AI算力系统，必须更好地发挥不同计算单元的协同效率，让整个任务执行链路更加流畅高效。
第三个问题是生态。对于国产算力企业来说，芯片设计只是万&里长征的第一步。真正决定用户能否用起来、开发者是否愿意用、模型和应用能否快速迁移的，是背后的软件生态。要服务好蓬勃发展的Token经济，国产算力就必须为开发者和行业客户提供更好用、更易用的生态能力，让底层开发者、上层模型厂商和应用厂商都能更顺畅地完成模型迁移、训练、微调和推理部署。
一句话总结，AI算力的发展早已过了单纯“堆性能、堆算力”的阶段。特别是在Agentic AI快速发展的背景下，AI计算正从“生成内容”走向“生成任务”，这对算力系统提出了系统性新要求。未来，AI算力需要综合解决异构协同、高效可用与生态适配等一系列问题。当计算目标从生成一段文本变为完成一项复杂任务时，异构协同的重要性将愈发凸显，核心就在于让多种计算单元默契配合、高效调度，并最大限度地降低等待与通信成本。
从超算积累到生态适配，打造AI产业「制氧机」
面对这些挑战，行业已在积极行动与探索。以太初元碁为例，其路径体现了从技术积累到生态构建的系统性思考。
首先，在大规模集群能力上，其在高性能计算领域长期的积累发挥了关键作用。面对以往涉及十万甚至数十万核级别的协同计算任务所积累的经验，为今天应对AI算力大规模集群的挑战提供了重要基础。
其次，在异构计算架构上，选择从芯片设计层面进行布局。在其核心芯片设计中，集成了面向通用计算、数据处理以及并行计算等不同功能模块。这些模块通过高效的片上网络互联，旨在提升CPU、GPU等不同计算单元之间的协同效率。这种架构设计，正是为了适应未来AI任务日益复杂的趋势——任务不再是一次性推理，而是涉及拆解、调用、处理、交互的完整链路，底层算力必须具备强大的内部协同能力。
此外，生态建设被视为至关重要的一环。在底层，提供自研编程框架和语言支持，同时兼容主流开发方式以降低门槛。更进一步，还在探索基于自然语言交互自动生成算子的能力。围绕训练、微调、推理等环节，目标是为用户提供更完整的一体化方案。同时，一系列工具组件能帮助用户在不同框架间实现模型的一键迁移，并通过适配多种第三方框架库和模型库，助力整个产业生态更顺畅地接入国产算力。
洪源用一个生动的比喻总结了算力的新角色：Token经济到来后，算力对于AI产业，就如同氧气之于人类。而他们正在建设的新型基础设施，目标就是成为那个持续、稳定供氧的“制氧机”。其长期使命，正是与产业伙伴协同，整合上下游资源，共同为中国AI产业提供稳定、高效、自主可控的新型算力基础设施。
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