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央视《对话》聚焦杭州“新八骏”曦望,探寻降低单位Token成本路径

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“AI的下一场仗,不是比谁更聪明,是比谁更能稳定、便宜地交付智能。”

10月17日,央视财经《对话》走进杭州“新八骏”,探访国产GPU企业曦望Sunrise。节目现场,曦望新一代原生推理GPU启望S3、256卡超节点亮相。Token成本背后的产业经济账,成为本次对话核心议题。

智能体(Agent)在今年爆发,“未来十年,我们将正式进入人机共生时代。”曦望Sunrise 联席CEO王湛说,需要持续降低单位Token成本,让更多企业用得起、用得稳、跑得快。“曦望要做AI产业的'损益优化师'。”

Agent加速普及,用户开始为Token算账

“未来每个人可能拥有2至3个Agent,Agent总量有望超过人类。”王湛判断。与普通问答不同,Agent需要反复规划、检索和调用工具,Token消耗大幅增加,推理算力需求的增长才刚刚开始。

算力成本居高不下成为用户新难题。“Token费用,和水费、电费一样,会列在每个人、每家企业的账单上,大家要开始为Token算账了。”王湛表示。

过去,客户关注算力有多强、显存有多大;如今,更关心业务能否跑得起、跑得稳、跑得便宜。

王湛介绍,2024年,曦望发现客户使用启望S2的业务场景绝大多数集中在推理侧。这让公司进一步判断,推理算力规模将很快超越训练。

2024年底,曦望将“All-in推理”写入公司战略,致力于降低单位Token成本。“在国产GPU公司中,我们是第一个吃螃蟹的。”


从存储到超节点,算力降本需要新技术路径

单位Token成本=(硬件摊销分摊成本+算力运行成本+系统运维成本)÷Token产出量。

“降低分子,提高分母。”节目中,王湛给出一套降低Token成本简易公式。

新一代原生推理GPU启望S3专注推理场景,精简训练相关模块,将节省的晶体管和功耗预算更多用于推理。同时,国内第一个用LPDDR6替代传统HBM方案,探索容量优先、成本更低的存储路线。在软件生态方面,曦望兼容主流AI生态,降低客户AI应用迁移成本。

分子端做减法,分母端做加法。曦望通过高速互联、分层存储及原生支持FP4低精度等,提升分母端Token产出效率。“据我们测算,相比上一代S2,启望S3推理性能提升约5倍,单位Token推理成本下降约90%。”


节目还展示了搭载S3的256卡超节点。这台被王湛称为“推理巨兽”的设备,通过高速互联,让256张GPU不再各自为战,像一台超大GPU一样协同工作,可支持万亿乃至更大参数量的多模态MoE模型。“为什么超节点今天很重要?现在大模型已经来到万亿参数级别,未来还会做得更大,用户需要强大的系统级算力。”


“只有把单位Token的成本打下来,大量智能应用才会在千行百业中真正跑起来,实现智能普惠。”王湛表示。

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