3月17日，2026亞布力論壇第二十六屆年會(huì)正式開幕。昆侖芯CEO歐陽劍受邀出席大會(huì)開幕式，并發(fā)表了題為《擁抱智能時(shí)代，共譜計(jì)算新篇——AI算力發(fā)展的新機(jī)遇，新范式》的主題演講。在演講中，歐陽劍圍繞大模型時(shí)代算力產(chǎn)業(yè)的演進(jìn)趨勢展開深入分析，并全面分享了昆侖芯在AI算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的前沿探索與實(shí)踐成果。

以下基于演講內(nèi)容，在不改變?cè)獾那闆r下進(jìn)行編輯修訂：

AGI的加速度：激蕩浪潮、歷歷在目，而這一切，僅過去3年半

如今，人工智能已深度融入大眾生活，從社交媒體的熱議到新聞資訊的推送，大模型技術(shù)進(jìn)展與創(chuàng)新應(yīng)用層出不窮。而這一切顛覆性變化，僅在短短三年多的時(shí)間里發(fā)生。

三年前，業(yè)內(nèi)談起AI大模型時(shí)，普遍的共識(shí)還是“難以創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值”：應(yīng)用落地難、盈利模式模糊。然而短短幾年間，大模型的能力迅速躍升——不僅能解決復(fù)雜的科學(xué)問題，輔助處理工作中的多種挑戰(zhàn)，甚至已能實(shí)現(xiàn)部分編程工作的智能化替代。這些智能化能力的集中涌現(xiàn)，僅在兩三年內(nèi)完成。更難預(yù)判的是，未來兩三年AI會(huì)如何發(fā)展。

回望模型的技術(shù)演進(jìn)歷程，大模型走向產(chǎn)業(yè)不過四年。早期大模型的應(yīng)用曾因算力消耗巨大且實(shí)用價(jià)值有限而備受質(zhì)疑。ChatGPT的出現(xiàn)，人們發(fā)現(xiàn)它能寫出不錯(cuò)的文章。緊接著，多模態(tài)模型快速演進(jìn)，具備更強(qiáng)推理能力的模型在數(shù)學(xué)解題、科學(xué)研究等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。再后來，Gemini等新一代模型的出現(xiàn)，使得大模型在更多工作場景中的效率提升變得更加明顯。

應(yīng)用層面的變化同樣顯著。一年前，許多企業(yè)還對(duì)大模型應(yīng)用持懷疑態(tài)度，認(rèn)為相關(guān)投入主要是成本消耗，客戶難以獲得真實(shí)價(jià)值。而如今，大模型已經(jīng)成為重要輔助工具，程序員如果不借助AI進(jìn)行輔助編程，其效率將明顯落后。許多非技術(shù)型企業(yè)在引入AI和智能體之后，工作效率得到了顯著提升。近期出現(xiàn)的全民“養(yǎng)龍蝦”現(xiàn)象，某種程度上正反映出AI應(yīng)用正在進(jìn)入快速爆發(fā)階段。

Token：將會(huì)是AI時(shí)代水電煤，生產(chǎn)生活“新剛需”

回顧行業(yè)發(fā)展，一個(gè)共識(shí)正逐漸形成：Token將成為AI時(shí)代的“水電煤”，成為生產(chǎn)生活的“新剛需”。

Token是大模型的輸入輸出單位，有了大模型后，Token成為所有信息形式（文本、圖像、語音）的統(tǒng)一描述，這使得信息的表達(dá)和計(jì)算變得非常簡潔。同時(shí)，Token也是衡量大模型使用量的直接指標(biāo)：用得越多，計(jì)算消耗和成本自然就越高。

從用戶側(cè)觀察，Token的消費(fèi)模式正逐漸形成。普通用戶每天與AI對(duì)話可能消耗數(shù)萬個(gè)Token，月支出在幾元至幾十元；內(nèi)容創(chuàng)作者由于涉及圖像、視頻等多模態(tài)內(nèi)容，Token使用量更大；開發(fā)者在編程過程中調(diào)用大模型，消耗規(guī)模也相當(dāng)巨大。整體來看，無論用戶類型如何，過去半年其Token使用量均呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢。

與此同時(shí)，AI正逐漸滲透進(jìn)不同年齡層用戶的日常生活。越來越多的人開始頻繁與Chatbot交流，虛擬助手正成為日常生活中的重要工具。人與AI持續(xù)交互的模式正在成為常態(tài)，而這背后，意味著海量Token正在被不斷消耗。

技術(shù)進(jìn)步+應(yīng)用落地驅(qū)動(dòng)，Token需求將持續(xù)爆發(fā)增長

在技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用落地的共同推動(dòng)下，全球Token消耗規(guī)模正迅速擴(kuò)大。當(dāng)前Token需求量已達(dá)千萬億級(jí)別，并仍在持續(xù)增長。多家科技公司的公開數(shù)據(jù)顯示，Token年增長率已超過200%，甚至可能每半年提升一個(gè)數(shù)量級(jí)。

從技術(shù)演進(jìn)的視角看，Scaling Law依然有效，并持續(xù)推動(dòng)模型規(guī)模的擴(kuò)展。隨著模型不斷增大，對(duì)Token的需求也隨之上升。

然而，高速增長的背后也伴隨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。模型規(guī)模擴(kuò)大導(dǎo)致單個(gè)Token的計(jì)算成本不斷增加，引發(fā)業(yè)界對(duì)能源電力消耗的擔(dān)憂：AI算力消耗是否會(huì)擠占工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能源份額，這些正在成為AI行業(yè)必須解決的重要課題。

與此同時(shí)，Token成本實(shí)現(xiàn)了量級(jí)下降

但挑戰(zhàn)之中亦蘊(yùn)藏機(jī)遇。Token作為社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施，普惠應(yīng)當(dāng)是它的基本屬性。

當(dāng)前，AI行業(yè)正從多維度探索降低Token成本的路徑，包括優(yōu)化計(jì)算方法、改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)以及降低硬件成本等。過去幾年，大模型計(jì)算成本已經(jīng)出現(xiàn)明顯下降趨勢。數(shù)據(jù)顯示，Token的實(shí)際使用價(jià)格正以每年5至100倍的速度持續(xù)下降。

Token成本的“Downward Scaling Law”

——需要以至少10x/年的速度持續(xù)下降

當(dāng)Token成為普惠的社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施，關(guān)鍵在于推動(dòng)Token成本實(shí)現(xiàn)量級(jí)式下降。未來，Token成本將遵循“Downward Scaling Law”，需要保持至少每年10倍的下降速度，才能支撐海量市場需求。這既是產(chǎn)業(yè)面臨的全新挑戰(zhàn)，也孕育著技術(shù)創(chuàng)新的重要機(jī)遇。

要破解這一問題，需要從兩個(gè)層面推動(dòng)范式革新：

一是技術(shù)層面，芯片、硬件系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新加強(qiáng)，科技再次迎來從芯片，系統(tǒng)到應(yīng)用的爆發(fā)式創(chuàng)新；

二是社會(huì)層面，按照基礎(chǔ)設(shè)施的方式建設(shè)和運(yùn)營算力，并帶動(dòng)半導(dǎo)體、能源等產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。

技術(shù)新范式：科技再次迎來從芯片、系統(tǒng)到應(yīng)用的爆發(fā)式創(chuàng)新

技術(shù)層面，核心挑戰(zhàn)在于解決系統(tǒng)規(guī)模與計(jì)算效率問題，并通過芯片、硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)的協(xié)同創(chuàng)新來提升整體計(jì)算效率。從技術(shù)發(fā)展歷程來看，每一次技術(shù)浪潮都會(huì)推動(dòng)計(jì)算體系發(fā)生系統(tǒng)性的技術(shù)升級(jí)。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，芯片層面出現(xiàn)了多核處理器和閃存等關(guān)鍵技術(shù)突破；系統(tǒng)層面誕生了MapReduce等新架構(gòu)，推動(dòng)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的發(fā)展；算法方面，推薦算法和數(shù)據(jù)挖掘逐漸成熟；應(yīng)用層面則催生了搜索、電商和內(nèi)容推薦等重要互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

相比之下，人工智能正在引發(fā)更大規(guī)模的技術(shù)創(chuàng)新。芯片層面，AI芯片以及存儲(chǔ)、互聯(lián)技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新演進(jìn)；系統(tǒng)層面，Web-Scale數(shù)據(jù)中心正向千兆瓦（GW）級(jí)規(guī)模擴(kuò)展；軟件方面，高效推理框架不斷優(yōu)化以降低計(jì)算成本；算法模型創(chuàng)新持續(xù)加速；應(yīng)用層面，以Chatbot和智能體為代表的新形態(tài)不斷涌現(xiàn)。

基礎(chǔ)設(shè)施新范式：Token成為核心基礎(chǔ)設(shè)施，輻射多維產(chǎn)業(yè)發(fā)展

社會(huì)層面，按照基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營算力，并以此帶動(dòng)半導(dǎo)體、能源等產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。在這一進(jìn)程中，大幅降低Token成本，使其真正成為核心基礎(chǔ)設(shè)施，是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)量級(jí)式發(fā)展的關(guān)鍵前提。

能源領(lǐng)域的“算電協(xié)同”正是在此背景下提出的。正是AI帶來的巨量電力消耗，促使業(yè)界開始系統(tǒng)性地思考這一方向。隨著Token時(shí)代的全面到來，半導(dǎo)體、先進(jìn)封裝、服務(wù)器系統(tǒng)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)也將迎來生產(chǎn)規(guī)模的指數(shù)級(jí)擴(kuò)張；而規(guī)模效應(yīng)又將反過來驅(qū)動(dòng)成本實(shí)現(xiàn)量級(jí)式下降，形成正向循環(huán)。

暢想未來，Token甚至可能催生全新的商業(yè)模式。正如移動(dòng)通信時(shí)代需要支付話費(fèi)一樣，當(dāng)Token成為像水電煤一樣的基礎(chǔ)資源之后，圍繞Token的計(jì)量、運(yùn)營、交易和服務(wù)，完全有可能形成全新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。

昆侖芯完整經(jīng)歷AI技術(shù)發(fā)展浪潮，持續(xù)擁抱AI時(shí)代新機(jī)遇

作為AI技術(shù)浪潮的深度參與者，昆侖芯已在AI計(jì)算領(lǐng)域深耕十五年。

昆侖芯團(tuán)隊(duì)自2011年起便深耕AI加速計(jì)算領(lǐng)域，完整經(jīng)歷了從深度學(xué)習(xí)到大模型爆發(fā)、再到AI應(yīng)用全面落地的發(fā)展歷程。早在深度學(xué)習(xí)尚處萌芽階段，團(tuán)隊(duì)就開始探索利用FPGA、GPU等硬件對(duì)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行加速，相關(guān)研究成果不僅大規(guī)模應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心，更在Hot Chips、ASPLOS等國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表。

歷經(jīng)三代產(chǎn)品的穩(wěn)步迭代，昆侖芯現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)從模型推理到訓(xùn)練的全場景覆蓋，全面支持客戶從單機(jī)到萬卡級(jí)集群的規(guī)?；渴?，每一代產(chǎn)品定義都在技術(shù)變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)精準(zhǔn)把握方向。

昆侖芯產(chǎn)品前瞻定義，代代成功

自2018年啟動(dòng)芯片研發(fā)以來，昆侖芯1代系列產(chǎn)品于2020年率先應(yīng)用于百度內(nèi)部數(shù)據(jù)中心，完成了技術(shù)驗(yàn)證與場景初探，成為當(dāng)時(shí)國內(nèi)最早實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用的AI芯片之一，在全球范圍內(nèi)也處于領(lǐng)先行列。2021年，昆侖芯團(tuán)隊(duì)從百度獨(dú)立拆分，引入外部投資人，發(fā)展步伐全面提速。

在AI產(chǎn)業(yè)尚未全面爆發(fā)的早期階段，算力價(jià)值與大模型潛力仍面臨諸多質(zhì)疑，AI芯片的發(fā)展挑戰(zhàn)重重。然而隨著大模型技術(shù)迅速崛起，算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，產(chǎn)業(yè)價(jià)值逐漸凸顯。2024年和2025年，昆侖芯業(yè)務(wù)規(guī)模實(shí)現(xiàn)顯著增長，目前仍保持高速發(fā)展態(tài)勢。

當(dāng)前，昆侖芯實(shí)現(xiàn)三代產(chǎn)品的量產(chǎn)，每一代產(chǎn)品在客戶側(cè)均達(dá)到數(shù)萬卡甚至十幾萬卡的部署規(guī)模。未來，公司還將持續(xù)推出新一代產(chǎn)品，不斷加快產(chǎn)品迭代節(jié)奏，進(jìn)一步提升國產(chǎn)算力的技術(shù)能力。

系統(tǒng)層面率先落地3萬卡集群，超節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品開創(chuàng)先河

昆侖芯從芯片、硬件系統(tǒng)到軟件生態(tài)開展全棧協(xié)同優(yōu)化，持續(xù)提升計(jì)算效率，有效降低Token計(jì)算成本，為大模型訓(xùn)練推理提供更具性價(jià)比的算力解決方案。例如，通過集成數(shù)十卡甚至數(shù)百卡的大型計(jì)算系統(tǒng)，提高整體計(jì)算效率；在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)數(shù)萬張算力卡的互聯(lián)，從而支持大規(guī)模訓(xùn)練與推理任務(wù)。2025年昆侖芯成功點(diǎn)亮首個(gè)國產(chǎn)3.2萬卡集群，并實(shí)現(xiàn)長期穩(wěn)定運(yùn)行。

深耕一域，帶動(dòng)全局，引領(lǐng)國內(nèi)半導(dǎo)體與AI算力產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展

目前，昆侖芯提供的算力已經(jīng)服務(wù)于多個(gè)關(guān)乎國計(jì)民生的重要行業(yè)，并支撐著數(shù)億用戶使用的典型應(yīng)用場景。

與此同時(shí)，昆侖芯積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。通過與合作伙伴共同推進(jìn)先進(jìn)封裝、服務(wù)器系統(tǒng)技術(shù)的創(chuàng)新，多項(xiàng)技術(shù)已實(shí)現(xiàn)從實(shí)驗(yàn)階段到規(guī)模量產(chǎn)的跨越，為產(chǎn)業(yè)生態(tài)的持續(xù)完善注入動(dòng)力。

“讓計(jì)算更智能”——這是昆侖芯在2017年確立的企業(yè)使命。彼時(shí)團(tuán)隊(duì)思考的是，什么樣的使命能夠在未來十幾年持續(xù)指引方向。如今回看，讓計(jì)算更智能這個(gè)使命，正是當(dāng)下AI時(shí)代永不過時(shí)的方向。