2026-09-04
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在AI(人工智能)技术迅猛发展的当下,国内算力基础设施建设正以前所未有的速度推进。至2026年,三大通信运营商均将算力作为核心投资方向,其算力投入占比预计将全面突破30%大关。 “当前,我国算力总规模已突破2100EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算)大关。”9月10日,在“2026中国联通合作伙伴大会”上,中国联通董事长董昕宣布,中国联通在“十五五”规划期间,将进一步加大投入,撬动千亿元级别的投资规模。 然而,徽声在线记者在大会现场发现,一个尖锐的问题被反复讨论:算力建设如火如荼,但实际应用效果如何? 记者在大会展览区实地探访后发现,算力已不再是高高在上的技术术语,而是与各行各业紧密相连。然而,算力资源分散、利用效率低下,已成为制约AI产业发展的瓶颈。更棘手的是,Token虽可量化,但其价值却难以统一衡量——算力产业正面临从规模扩张到效率提升的关键转型。 2026中国联通合作伙伴大会展览区 图片来源:徽声在线记者 张韵 摄 算力行业遭遇“需求波动+供给不稳”双重挑战 “一边是算力需求激增,用户排队等待使用;另一边却是算力资源闲置,无人问津。”上海交通大学可扩展计算研究所所长戚正伟在算力生态论坛上形象地描述了这一现状。 他将此问题与早期CPU时代的资源错配相提并论,但指出当前问题的严重性远超以往。算力需求具有动态性,存在明显的波峰波谷,不同模型对算力的需求差异巨大,训练和推理阶段的资源消耗也不尽相同。 戚正伟提出的解决方案是“弹性调度”,即通过技术手段将一张GPU(图形处理单元)卡分割成多张虚拟卡,实现动态分配。空闲时自动占满资源,有用户需求时则自动让出。实验数据显示,这一方法可使性能和资源利用率提升高达7倍。 “规模决定业务基础,而响应和迭代能力才是决定业务上限的关键。”商汤科技联合创始人杨帆的看法更为直接。 杨帆算了一笔账,一台AI服务器按五年折旧计算,期间AI市场需求可能经历12轮变化。“一个模型的高价值窗口期可能只有3个月,能卖出高价的更是只有短短一个月。从设计到交付上线,一个月时间根本不够,等完成时模型可能已经过时。” 这意味着,算力不再是“建了就有人用”的静态资产,而是需要在折旧周期内面对多轮需求迭代的冲击。杨帆认为,只有更加积极、激进地拥抱AI原生组织,才能在AI基础设施领域保持竞争力。 硬件端的压力同样不容小觑。杨帆提供的数据显示,近三个月内,国产GPU价格涨幅超过30%。 沐曦股份创始人陈维良则指出,算力行业正面临“需求缺口+供给不可控”的双重困境,需要行业共同应对。 随着智算中心规模的扩大,陈维良认为,不能仅关注GPU单卡性能,更要算好TCO(总拥有成本)的经济账。硬件采购和运营能耗是显性成本,而迁移成本和运维成本则是隐性成本。降低隐性成本的底层逻辑在于通用性和生态开放性。 Token计量难题:数量可统计,价值难统一 面对算力“用不起来”的焦虑,中国联通全面开放“Agent+Token+AI云”运营体系,将算力供给、模型调用和场景回报整合为“一本账”。同时,迭代升级联通云8.0,将综合算效提升至300%,以提升算力使用效率。 中国联通算网建发部总经理赵静宜在接受采访时表示,新一代通信网和算力网并非孤立存在,而是相互融合、协同工作的共生底座。从AINet(人工智能网络)到AIDN(人工智能分发网络)的新架构,是中国联通对网络价值的重新认识。随着AI从大模型训练向规模化推理转变,网络承载的对象也从数据流量扩展到模型、Token(词元)和智能体,网络的价值开始深入到承载智能、调度智能和分发智能的层面。 然而,面对词元用量不透明等现实问题,杨帆一语道破用户顾虑:“我们拿到的任务结果、选择的模型、花费的成本,三者之间的关联性今天很难被量化评估。如何确保运营商提供的Token与其宣称的一致?是否存在‘挂羊头卖狗肉’的情况?” 他进一步指出,Token消耗中有多少是有意义的、有多少是有价值的,目前缺乏量化衡量工具。如果这个问题无法解决,Token工厂模式可能走向“按结果付费”,最终比拼的是解决问题的能力,而非Token的销售数量。 中兴通讯总裁徐子阳则从另一个角度阐述了观点,他认为不同模型的Token价值不同,运营商需要研究“Token汇率差”,以实现更合理的定价和计量。 这暴露出Token经济的一个根本性难题:Token可以计量,但其价值无法标准化。就像电力可以按千瓦时计费,但如果每度电的“质量”不同,定价体系就无法统一,算力行业也面临着类似的挑战。 这与联通的转型方向不谋而合。中国联通数科副总经理廉士国告诉徽声在线记者,联通推出了“元珠计量计费体系”,旨在实现Token的精准计量和透明可追溯,解决行业内计费规则不统一等问题,推动算力行业的健康发展。 徽声在线记者注意到,作为算力消费端,央企和大型机构的态度也在发生变化,从“盲目购买”转向“精打细算”。通用技术集团科数部网安部经理田冲在智算资源一体化分享中表示,Token使用量多并不等于生产效率提升,考核指标应关注任务完成质量和单位任务成本,核算方面要看全生命周期的服务是否持续稳定。 免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请核实。据此操作,风险自担。 |
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