当AI从“会聊天”走向“能办事”，算力的评价标准彻底变了。
2026年新年刚过，OpenClaw在全球掀起了智能体应用的旋风，相关大模型API的调用量也呈现指数型飙升。但不少用户在使用智能体时遇到了一个共同现象：传统的AI算力评估标准不那么好用了。硬件规格更强、理论峰值更高，但部署使用智能体的成本却失控般暴涨。
“我们这是用造火箭的芯片，跑出电动自行车的速度。”一位头部互联网公司的AI架构师这样形容。浮点运算能力、算力峰值——这些过去让发布会掌声雷动的数字，正在变成商业决策的噪音。
浪潮信息首席AI战略官刘军给出了更锐利的判断，智能体时代，AI算力的“北极星指标”已经转移，真正决定输赢的，只有两个指标：Token速度与Token成本。
智能体的Token放大效应
要理解为什么指标会变，先看清智能体和传统对话式AI的差别。
传统对话模型像快餐店点餐——用户提问，模型回答，交易完成，整个过程的Token消耗是离散的、短暂的。
但OpenClaw这类自主智能体，像雇佣了一位全天候在岗的数字员工：它需要拆解目标、规划步骤、调用工具、检查结果、必要时回退重试……每一步都在消耗Token，每一轮对话都在放大成本。
更棘手的是，Token消耗的增长不是线性的，而是指数级的。随着任务链条拉长，智能体必须在上下文窗口中保留越来越长的历史记忆。每一轮新的推理，都要把此前所有轮次的对话重新“喂”给模型。OpenAI o1、DeepSeek R1等大模型的“慢思考”模式，进一步加剧了这一趋势，在复杂任务中，这些模型的中间思维链通常要消耗高达数万甚至数十万Token。
IDC的数据触目惊心：到2030年，全球活跃AI智能体将达22.16亿，年度Token消耗量将从2025年的0.0005 PetaTokens飙升至152,667 PetaTokens——增长超3亿倍。
智能体落地的Token焦虑
智能体规模化落地的尝试中，两类“Token焦虑”正在蔓延。
■ 焦虑一：成本失控
我们来算一笔真实的账：假设一位深度使用智能体的程序员，每天因代码生成、调试、文档撰写、任务规划等场景，消耗1亿Token。这在智能体密集开发的工作流中，并非夸张数字。
考虑到很多智能体工作流“输入长、输出相对短”，这里按 输入:输出 Token ≈ 10:1 做估算。
以 Anthropic Claude Opus 4.6 的公开API价格为例（输入 $5/MTok、输出 $25/MTok），折算到 1M 总Token 的平均成本约 $6.82/MTok，则：
1 亿 Token/天 ≈ $682/天，约 0.47 万元人民币/天
按 22 个工作日计：≈ $15,000/月，约 10.35 万元人民币/月
如果把模型换成更贵的推理模型，成本会明显上移。以 OpenAI o1 为例（输入 $15/MTok、输出 $60/MTok），按同样 10:1 口径，平均约 $19.09/MTok，则：
1 亿 Token/天 ≈ $1,909/天，约 1.32 万元人民币/天
按 22 个工作日计：≈ $42,000/月，约 28.99 万元人民币/月
一位创业公司的技术负责人将之戏称为：“这还只是一个人。一个10人智能体开发团队，月成本超过100万元。这不是用人，这是在用印钞机。”
更现实的问题是，如此高昂的成本中有相当比例不会带来直接收益，甚至是无效的。研究显示，当智能体陷入逻辑循环或工具调用失误时，必须启动自我反思、重试等恢复机制。这类异常处理占据无状态架构下15%以上的Token支出。而OpenClaw的heartbeat保活机制同样不容忽视——为了维持智能体的随时待命状态，即使不执行任务，也要持续消耗Token。
这就是智能体时代的“算力陷阱”——你的业务越成功，你的成本失控风险就越高。
■ 焦虑二：响应迟滞
如果说成本是财务部门的噩梦，延迟就是业务部门的死穴。
智能体的任务执行是链式放大的：一次任务可能包含数十轮“计划—执行—校验—修正”。如果单次推理时间为100毫秒，在50轮交互后就是5秒以上的延迟。在金融反欺诈、实时运维调度这类场景中，5秒足以让一笔高风险交易完成结算，或让一套生产系统陷入故障。
更严峻的是，延迟与成本之间存在尖锐的负相关。想更快，通常需要更强的芯片与更高带宽、低时延的系统；想更省，就容易在体验上付出代价。这个两难困局，正在倒逼整个算力评价体系的重构。
刘军此前曾指出：“未来AI算力的竞争，不是比谁芯片标称算力高，而是比谁能在支持大规模智能体推理的同时，把延迟和成本压下来。”
北极星指标转移：为什么“速度即金钱，成本即生存”？
■ 实证一：速度即金钱
显而易见，智能体时代，Token速度已经超越了性能参数的范畴，而是直接定义了智能体的商业价值。
更直观的是，厂商已经开始为“更快”单独定价。Anthropic为Claude Opus 4.6推出的“极速模式”，在模型智力完全一致的前提下，仅通过将推理速度提升2.5倍，输出定价就从25美元/百万Token暴力拉升至150美元。
6倍溢价，用户购买的不是更强的推理能力，而是更快获得答案的时间成本。对于正在紧急修复线上事故的工程师、争分夺秒迭代产品的创业者而言，速度本身就是一种具备明确商业价值的标尺。
■ 实证二：成本即生存
面临指数级膨胀的Token成本“黑洞”时，如果Token成本能够实现数量级的下降，会发生什么？
现在回到那位每天消耗1亿Token的程序员。如果企业从公有云API转向自建或私有化部署的算力设施，同样1亿Token的成本可以从682美元压缩至什么水平？
浪潮信息给出的最新答案是：1元/百万Token，1亿Token 的成本仅为100元人民币。从4700元到100元，47倍的差距已经不能用边际优化来形容，这是代际碾压。当一家企业拥有成百上千名这样的“数字员工”时，47倍的成本差异，直接决定它是成为行业的整合者，还是被淘汰的“落后产能”。
刘军对此评价：“Token成本不是财务问题，是战略问题。谁能把成本压下来，谁就拿到了智能体规模化的入场券。”
破局之路：围绕Token速度与成本重构计算架构
北极星指标的转移，倒逼算力基础设施的底层变革。传统AI服务器架构在智能体长链推理负载下，实际算力利用率（MFU）仅为5%-10%。绝大多数芯片算力，浪费在跨节点通信、显存搬运和无效等待中。
因此，企业不仅要考虑智能体“能不能用”，更要提前规划可持续运行的算力底座，必须从计算架构层面进行根本性重构，大幅提升单位算力的产出效率。为此，浪潮信息推出了元脑SD200超节点AI服务器和元脑HC1000超扩展服务器，旨在将智能体的潜力转化为高效、经济且稳定的生产力。
浪潮信息的破局方案实质上围绕两个核心方向展开：
■ 方向一：打穿延迟瓶颈
元脑SD200的核心设计理念，是让大规模AI芯片像单一处理器一样高效协同。
3D Mesh互联架构实现单机64路本土AI芯片纵向扩展，将通信耗时控制在总推理时间的10%以内；
内存语义通信原生支持Load/Store操作，基础通信压至百纳秒级，业界最低仅0.69微秒；
全局统一编址通将显存空间扩展8倍，支撑4万亿参数模型低延迟交互。
在创新的计算架构支撑下，浪潮信息通过构建面向超节点深度优化的通信库、PD分离策略、动态负载均衡等技术，充分发挥出了超节点的架构优势。根据最新测试数据显示，基于元脑SD200超节点AI服务器，DeepSeek R1大模型token生成速度仅需7.3毫秒。这意味着，即使面对复杂规划任务，智能体的整体响应速度也能满足延迟敏感型应用的要求。
■ 方向二：击穿成本底线
如果说元脑SD200解决的是“快”的问题，元脑HC1000击破的则是“省”的问题。元脑HC1000设计的核心理念是围绕“降低Token成本”这一目标重构系统：把推理流程拆得更细，支持P/D分离、A/F分离、KV并行、细粒度专家拆分等计算策略，让不同计算模块在不同卡上按需配置并发，把每张卡的负载打满，让“卡时成本”更低、让“卡时产出”更高。
创新设计的DirectCom极速架构解决传统架构的协议转换和带宽争抢问题，计算通信1:1均衡配比，实现全局无阻塞通信；
全对称的系统拓扑设计，可以支持灵活的PD分离、AF分离方案，按需配置计算实例，最大化资源利用率，单卡MFU最高可提升5.7倍；
支持超大规模无损扩展，通过算网深度协同、全域无损技术实现推理性能1.75倍提升。
面向海量Token消耗场景，元脑HC1000超扩展服务器提供了极致成本的算力平台，首次将推理成本降至“1元/百万Token”的量级。“1元不是终点。”刘军表示，“智能体真正规模化的成本线，可能还要往下砍一个数量级。”
OpenClaw开启了自主智能体的时代，但真正支撑“数字员工”规模化运作的，不是模型排行榜上的分数，不是发布会PPT上的峰值算力，而是底层基础设施对Token的可持续供给能力。
这个判断正在得到越来越广泛的认同。一位AI市场分析师在内部报告中写道：“2026年是AI算力叙事的分水岭。过去大家讲的是参数、制程、浮点运算；从今年开始，资本市场只认两个指标——你的Token生成速度是多少？你的百万Token成本是多少？”
速度决定商业价值，成本决定盈利能力！这不是技术路线的争论，而是产业成熟度的必然选择。当泡沫被挤干，当概念被祛魅，最终穿透周期的，永远是效率。
