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推理算力占AI應用70%成本權重,需求爆發(fā)下國產(chǎn)芯片如何定義性價比新基準?

本文作者: 劉伊倫   2026-01-29 13:14
導語:誰能持續(xù)降低推理成本,誰就掌握了AI產(chǎn)業(yè)的成本曲線。

雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))消息,1月27日,國產(chǎn)GPU廠商曦望(Sunrise)正式發(fā)布新一代推理芯片“啟望S3”,并同步推出面向大模型推理的“寰望 SC3”超節(jié)點方案及推理云計劃。

推理算力占AI應用70%成本權重,需求爆發(fā)下國產(chǎn)芯片如何定義性價比新基準?

這一系列動作直指行業(yè)痛點。

此前AI芯片廠商普遍陷入“拼峰值性能”的競爭怪圈,但不少行業(yè)人士指出,以超節(jié)點為例,產(chǎn)品存在明顯“規(guī)模甜點”效應:一旦超過性能閾值,提升幅度便會邊際遞減,盲目追求超大算力規(guī)模反而會造成GPU閑置率攀升、單位Token成本高企的問題。

推理場景下,用戶需要的是“成本可控、性能適配、穩(wěn)定可靠” 的算力。如何走出差異化的路線?

“我們拋棄了傳統(tǒng)的訓推一體GPU為訓練準備的冗余設計,不追求峰值TFLOPS性能,而是把真實業(yè)務場景中的單個Token成本、能耗,以及SLA的穩(wěn)定性,作為所有設計決策的根本出發(fā)點?!?/strong>曦望董事長徐冰在發(fā)布會現(xiàn)場闡述到。

為了達到這個標準,啟望S3作為面向大模型推理深度定制的GPGPU芯片,如何圍繞真實推理負載完成對算力結構、存儲體系與互聯(lián)方式的系統(tǒng)級重構?

從“性能峰值”到“單位成本”,推理正在重新定義GPU設計目標

推理算力的爆發(fā)式增長,已成為行業(yè)當下最核心的關注焦點。對此,曦望在發(fā)布會上,給出兩組數(shù)據(jù):

到2026年,推理算力在整體AI算力中的占比將達到66%,這并非遙遠的趨勢預判,而是正在發(fā)生的行業(yè)結構性變化,推理已從AI產(chǎn)業(yè)鏈的“配角”躍升為“主力”;

當前推理成本在AI應用總支出中的占比已高達70%,直接決定著AI企業(yè)的盈利空間與商業(yè)化成敗。只有將推理成本從現(xiàn)有量級大幅壓低,實現(xiàn)階梯式下降,AI才能真正擺脫高成本束縛。

“當推理成為主要算力消耗場景后,GPU的商業(yè)價值不再取決于參數(shù)指標,而是單位Token的真實成本。”曦望聯(lián)席CEO王勇表示。

這一判斷,決定了啟望S3的設計方向。

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在算力層面,S3支持從FP16到FP4的多精度靈活切換,使模型在保證效果的前提下,最大化提升低精度推理效率。這種設計更貼合當前MoE和長上下文模型在推理階段的實際需求。

在存儲層面,S3采用LPDDR6顯存方案,成為國內首款采用該方案的芯片。相比HBM路線,LPDDR6更強調容量與能效比。官方數(shù)據(jù)顯示,S3的顯存容量較上一代產(chǎn)品提升4倍,有效緩解了大模型推理中普遍存在的顯存駐留與訪存瓶頸。

在DeepSeek V3 / R1滿血版等主流大模型推理場景中,S3單位Token推理成本較上一代產(chǎn)品下降約90%。曦望方面稱,這一指標已具備工程可復現(xiàn)性,而非單點實驗室數(shù)據(jù)。

推理算力占AI應用70%成本權重,需求爆發(fā)下國產(chǎn)芯片如何定義性價比新基準?

此外,曦望同步發(fā)布了面向大模型推理的寰望SC3超節(jié)點解決方案,該方案支持單域256卡一級互聯(lián),可高效支撐PD分離架構與大EP規(guī)?;渴穑@著提升推理階段的系統(tǒng)利用率與穩(wěn)定性,適配長上下文、多并發(fā)、多專家并行等復雜推理場景。

在交付形態(tài)上,寰望SC3采用全液冷設計,具備極致PUE表現(xiàn),并支持模塊化交付與快速部署。在同等推理能力量級下,該方案可將整體系統(tǒng)交付成本從行業(yè)常見的億元級,降低至千萬元級,實現(xiàn)一個數(shù)量級的下降。

推理算力占AI應用70%成本權重,需求爆發(fā)下國產(chǎn)芯片如何定義性價比新基準?

在軟件層面,曦望構建了與CUDA兼容的基礎軟件體系,覆蓋驅動、運行時API、開發(fā)工具鏈、算子庫和通信庫,降低推理應用的遷移門檻。目前,該體系已適配ModelScope平臺 90% 以上主流大模型形態(tài),包括DeepSeek、通義千問等。

推理算力占AI應用70%成本權重,需求爆發(fā)下國產(chǎn)芯片如何定義性價比新基準?

推理算力如何更好用?云平臺打通落地的“最后一公里”

S3回答了推理性價比的命題,但對于大部分用戶而言,其對算力需求的產(chǎn)品形態(tài)應為云上算力資源,而非裸金屬資源。

讓推理算力更好用,不應止步于造出芯片。為此,曦望與商湯科技、第四范式等生態(tài)伙伴探索的推理云平臺。

推理算力占AI應用70%成本權重,需求爆發(fā)下國產(chǎn)芯片如何定義性價比新基準?

通過GPU池化與彈性調度,曦望將底層算力整合為統(tǒng)一的推理算力池,并以MaaS作為核心入口,使企業(yè)無需關注底層硬件配置與集群運維,即可按需調用大模型推理能力。

這一體系也成為“百萬Token 一分錢”推理成本的重要技術基礎。

“推理時代的核心不是把芯片賣出去,而是能否持續(xù)、穩(wěn)定地把算力轉化為可交付的生產(chǎn)力。誰能持續(xù)降低推理成本,誰就掌握了AI產(chǎn)業(yè)的成本曲線?!?/strong>曦望董事長徐冰表示。

據(jù)披露,曦望2025年推理GPU芯片交付量已突破1萬片,標志著其推理GPU路線完成從工程驗證到規(guī)?;桓兜年P鍵跨越。

中國工程院院士、浙江大學信息學部主任吳漢明也指出,推理算力價值的實現(xiàn)離不開協(xié)同,需要芯片設計、系統(tǒng)集成、軟件開發(fā)到產(chǎn)業(yè)應用的全鏈條協(xié)作。

在國產(chǎn)GPU行業(yè)從“拼參數(shù)”走向“拼單位經(jīng)濟成本”的拐點上,曦望選擇以推理為切口,嘗試重構 GPU 的產(chǎn)品形態(tài)與算力交付方式。All-in推理的實踐,正在成為觀察中國推理算力商業(yè)化進程的重要樣本。

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