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告别“重算力、轻效益”误区：光合组织“Token谱系”求解算力投入产出失衡

发布日期：2026-05-31 11:20:13浏览次数：

<article><section data-type="rtext"><p>前言：1986年，国家“863***”启动，中国信息技术自主创新的征程由此发轫。四十年过去，国产算力从无到有、从追赶到并跑，走过了引进消化、自主研制、生态构建的漫长道路。早期，“缺芯少魂”的困境曾让一代科研工作者负重前行；而今，国产CPU、GPU、AI芯片已在数据中心、超级计算、关键行业落地生根，“可用”问题初步解决。</p><p>然而，当大模型与智能体掀起AI产业化浪潮，一个新的命题浮出水面：算力有了，但算力的“效益”如何释放？企业投入巨额资金***购算力，却常常陷入“Token焦虑”——适配成本高、调度效率低、数据风险大，投入与产出失衡。行业亟需从“重硬件、轻协同”的旧模式中突围。</p>
              <adv-loader __attr__inner="7004636" __attr__style="width: auto;position: relative;float: left;border: 1px solid #ebebeb; padding: 20px;overflow: hidden;margin: 10px 30px 40px 0;"></adv-loader>
            <p>本次《863***40年》系列***访，我们将关注国产算力如何寻求算力投入产出的解决方案。</p><p>【环球网科技报道 记者 李文瑶】5月28日，2026世界智能产业博览会（智博会）在天津开幕。当大模型与行业智能体从“炫技”走向规模化落地，产业界的焦虑点也已转移：从“算力够不够大”，转向了“算力效益够不够高”。Token——这一承载AI交互与推理的基本单元，成为了衡量算力价值的新标尺。</p><p>然而，算力架构的碎片化、生态的封闭割裂，导致Token生产不稳定、调度受阻、投入产出比失衡，成为困扰企业的普遍痛点。在本届智博会上，光合组织携其“开放计算Token谱系”亮相，联合超6000家生态伙伴回答一个核心命题：如何解放Token生产力，让每一分算力投入都能转化为可见的产业价值？</p><p><em data-scene="strong">直击痛点：从“算力焦虑”到“Token效益”的认知升维</em></p><p>走进天津国家会展中心N26-01展位，光合生态伙伴的联合展示区前人头攒动。与往年单纯比拼芯片峰值算力不同，今年展区的关键词变成了“效率”与“产出”。</p><p>“过去大家问‘你的芯片算力是多少T’，现在问‘跑一个Token的成本是多少？延迟有多低？”展台工作人员向记者介绍。这种提问方式的变化，折射出行业认知的根本性转变。</p><p>在***访中，海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理杜夏威直言不讳地指出，行业正陷入一种“Token焦虑”。他解释道：“Token焦虑未必是坏事情。如果你对Token没有感知，自然不会焦虑；现在大家都在焦虑，恰恰说明产业在快速流动。”他认为，这种焦虑具有双重性：一方面，企业担心国产算力能否承接爆发式增长的需求；另一方面，更焦虑于如何将Token与自己原有的生产型业务深度融合，避免算力***的闲置与浪费。</p><p><i class="pic-con"></p><p>海光信息总裁助理，创新产品线总经理李成则从技术演进角度补充了一个关键趋势：“过去训练阶段以GPU为主，CPU的作用被低估。但随着Open Claw等智能体的发展，我们发现CPU的处理时间可能占到整个Agent任务处理时间的90%。”他引述行业研究称，在AI推理与智能体交互中，CPU与GPU的比例正从过去的1:4向1:1甚至更高过渡。“GPU负责跑得快，CPU负责跑得稳、跑得久。智能体不是一问一答，而是长时间、多任务、随机交互的系统工程，这恰恰是通用CPU的强项。”</p><p>这一判断直接挑战了“唯GPU论”的行业惯性。杜夏威进一步强调：“算力指标是芯片物理能力的‘天花板’，我们依然要回归客观维度。但围绕算力指标之上，更要看如何快捷、高效地将算力转化成Token。算力指标衡量的是芯片自身能力，而Token吞吐力衡量的是把算力业务化的能力。”</p><p>这解释了为何光合组织在本届智博会上的核心动作是发布“开放计算Token谱系”。该谱系并非单一技术，而是一套从硬件、软件到应用的三层协同架构，旨在解决算力产业长期存在的三大核心问题：算力标准统一、调度互通与应用赋能。</p><p><em data-scene="strong">生态破局：三层协同解构“Token谱系”价值逻辑</em></p><p>在传统模式下，算力供给如同“九龙治水”——芯片指令集各异、开发环境不兼容、集群调度效率低下。企业往往***购了昂贵的服务器，却因适配周期长、跨平台迁移难，导致大量算力在“仓库”和“机房”中沉睡。</p><p>光合组织的“Token谱系”试图通过全链协同重构这一逻辑。</p><p>首先是在硬件筑基曾，统一算力标准。谱系的底座是国产芯片。李成向记者阐释了海光的云边端全场景布局逻辑：“我们的核心逻辑是高安全、高通用、高性能。从云端的海光CPU高核心数、高负载能力，到边端的轻量服务器、嵌入式低功耗产品，再到终端的AIPC与智能体专用芯片——CPU、GPU、NPU三位一体，客户可以即开即用，无需重复适配。”</p><p>其中，面向工控和边端场景的嵌入式芯片尤其值得关注。光合组织嵌入式产品专家张考华在***访中强调：“海光推出的C86架构嵌入式芯片并非‘降级品’，而是将高端服务器芯片的技术下移，并针对宽温、恶劣环境、内生安全等工业特性做了专门设计。”他提到，过去国产芯片常被贴上“能用但不好用”的标签，但这更多是一种思维惯性。“这款芯片已经在国内多个案例中获得用户正向反馈，从市场检验来看，我们非常有信心。”</p><p>第二个层面是软件提效，实现调度互通。仅仅有芯片是不够的。在光合展区，记者看到了基于自研HSL开放总线协议的异构互联架构。这一架构允许不同厂商的算力芯片在系统层面高效协同，而非简单堆砌。</p><p>针对记者提出的“万卡集群中如何解决堆得越多损耗越大”的问题，李成给出了明确的答案：“除了CPU和DCU的双芯支持外，我们还提供类似NVLink/NVSwitch的互联芯片，此外，海光在互联互通协议上做了大量工作。从小集群到超节点网络，我们能支持超过万卡集群的AI互联系统，包括RDMA、一级/二级叶脊架构的高效协同。这是我们有别于其他竞争厂商的一个比较大的优势。”</p><p>杜夏威则从调度角度补充：“有些算力实时性要求高，不适合都往云端传；有些则需要进行大规模训练。通过开放调度架构和统一的算力标准，我们可以实现Token的分级引流——就近的边缘侧计算与集中的数据中心计算形成协同，极大减少数据传输压力与***闲置。”</p><p>最后便是应用层面的增值，聚焦产值转化。这是“Token谱系”的最终落脚点。展区现场，23大领域的落地成果被集中展示：从材料计算、生物医药到气象仿真、智能制造，300余项重点应用已完成深度适配。</p><p>“Token能不能被用户的业务侧真正使用起来，是我们的新衡量指标。”杜夏威在访谈中反复强调这一观点。他分享了一个视角的观察：“过去大家关注模型训练的效率，但未来，模型效率并不能完全等价于Token效率。即便转化成了Token，在业务中仍有大量优化空间，我们要协助用户完成场景转化，而不是仅仅让模型跑起来。”</p><p><em data-scene="strong">生态协同如何为“应用层”解渴？</em></p><p>理论的宏大叙事，最终要落到具体工程师的键盘声和产线的数据流中。在智博会现场，记者***访了多位光合组织的生态伙伴，听到了几个关于“Token提质增效”的真实故事。</p><p>麒麟信安副总经理孙玉峰向记者分享了一组直观的数字变化。“以前麒麟信安做方案适配，光调试就要2到3周。”孙玉峰坦言，在传统的算力供给模式下，芯片、操作系统、中心调度、应用之间各自为政，每接入一个新场景，都像一次“拼图游戏”，大量时间耗费在底层兼容性验证上。</p><p>变化始于光合组织“开放计算Token谱系”的落地。孙玉峰介绍，该谱系将中心调度、操作系统、项目应用拉通到一条流水线上，“我们现在从芯片到业务上线，压缩到1周以内。Token从产生到交付的时间少了，效益自然就出来了。”</p><p>他用三个词概括光合生态的协同感：无感、高效、增值。“真正的协同感，本身就是要大家无感。”孙玉峰解释道，麒麟信安全面兼容海光的国产CPU，并基于国内终端构建全栈、全链设计，“从上层应用基本感知不到切换，这才是底层生态成熟的标志。”</p><p>高效则是极致协同下的必然结果。“当软硬件全栈拧成一股绳，跨平台调度损耗会显著下降。”这种高效不仅体现在项目周期上，更直接反映在算力***的利用率上。</p><p>而“增值”在单位算力上体现得尤为明显。孙玉峰表示：“根据业务场景分配，同一个Token在光合谱系中的业务价值更高。这也决定了很多AI用户的选择站位——他们不再只看单点性能，而是看整个生态能带来的产出。”</p><p>云宏信息华北区总经理葛玉龙用一个形象的比喻，解释了光合生态如何解决算力碎片化难题。“我们做虚拟化，本质上是不同芯片之间的‘调度翻译官’。”葛玉龙说，“如果底层芯片存在技术壁垒，从A芯片到B芯片，Token损耗可能掉到30%。”这种损耗意味着企业每花1元钱买算力，只有7毛钱真正产生了业务价值。</p><p>光合组织的开放计算Token谱系，则通过打通多芯调度的底层，让虚拟化平台可以在不同芯片之间无缝切换。“不设卡、不掉队、有议价”——葛玉龙用三个关键词描述这种协同感。</p><p>谈及Token效益，葛玉龙的观点与孙玉峰不谋而合。他指出：“过去大家提算力规模，但Token的效益并没有随着算力线性增加。国产算力生态的核心价值不是堆积硬件，而是做效率的乘法。就像光合组织用开放、协同的方式，把国产软硬件全栈拉通成一个谱系，让每一个Token从生产到变现路径更短、损耗更小、价值更高。这是Token效益提升必要的一环。”</p><p>在***访过程中，一个观点被反复提及：不能因为Token热，就完全否定基础算力指标的重要性。这意味着，产业界正在走出“重算力、轻效益”的误区。单纯的峰值算力堆砌，如果不能转化为业务侧流畅的对话体验或精准的推理结果，那么对于企业来说就是负资产。光合组织提出的“开放计算Token谱系”，本质上是一套价值分配与转化机制。它试图通过硬件、软件、应用的深度联动，让算力提供方不再只卖盒子，而是参与价值分成；让应用方不再盲目***购，而是按Token效能付费。</p><p><em data-scene="strong">从“可用”到“高效”，算力基建进入下半场</em></p><p>智博会期间，光合组织与众智FlagOS、中科曙光、智源研究院、天津大学、中国移动天津公司等十余家产学研单位签约，共建“算力芯片+大模型+产业生态”全链创新平台。同时，天津市算电协同产业联盟成立，开始从能源侧解决算力成本的深层问题。</p><p>这些动作释放出明确信号：国产算力基建正从早期的“解决有无”、“打通断点”，迈向“极致优化”、“效益优先”的新阶段。</p><p>“我们只是其中的一分子。”杜夏威在***访中谦逊地表示。但他同时强调，市场的活跃与利润的增长是产业成熟的必然过程。“快速增长意味着市场在活跃，Token与产业的集成还有很多工作要做，但这正是我们的机会。”</p><p>李成则给出了一个总结：“海光CPU在算力底座中承担三个地基作用——承接生态、提供高速互联协议、保障内生安全。基础不牢，地动山摇。这是未来AI发展的最大基础，也是我们发展的底气所在。”</p><p>据了解，以开放计算Token谱系为核心，光合组织正持续拓展开放生态边界、深化产业协同，系统性破解Token焦虑，推动国产算力迈向更高质量、更高效能的新阶段。</p></section><img src='/image/155150-0' alt='告别“重算力、轻效益”误区：光合组织“Token谱系”求解算力投入产出失衡'>         </div>

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