太初元碁洪源：异构计算成 AI 算力核心方向，国产算力迎 Token 经济新机遇

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2026-05-20 20:54

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太初元碁在AIGC2026产业峰会上提出，Token经济爆发推动AI算力成为核心基础设施，异构计算是国产算力突破的关键路径。核心事实 - 演讲嘉宾：太初元碁首席产品官洪源 - 行业趋势：预计2025-2030年Token调用量增长212倍，全球算力年增速约60% - 核心痛点：当前算力面临大规模集群不足、CPU/GPU协同效率低、软件生态薄弱三大挑战 - 解决方案：太初元碁提供含万卡级集群、异构架构及全栈适配的一体化算力方案价值点为关注国产算力基础设施、异构计算技术及AI底层硬件发展的从业者提供行业洞察与技术落地参考。

5 月 20 日，在量子位 AIGC2026 产业峰会上，太初元碁首席产品官、高级副总裁洪源发表主题演讲，围绕Token 经济、Agentic AI、国产算力、异构计算等关键方向，提出 AI 算力已进入全链路支撑时代，异构协同、大规模集群、生态完善将成为国产算力突破的核心路径。

太初元碁洪源：异构计算成 AI 算力核心方向，国产算力迎 Token 经济新机遇

一、Token 经济爆发，AI 算力成为新型基础设施

随着大模型普及与 AI 应用从 Demo 走向真实任务，Token 成为 AI 时代核心消耗单位，行业进入高强度算力周期。

Token 调用量预计 2025—2030 年增长212 倍，C 端与 B 端场景共同推动算力需求暴涨。

到 2030 年，全球算力规模年增速约60%，90% 以上为智能算力，国产算力迎来战略机遇期。

算力不再只是训练支撑，而是贯穿模型研发、推理部署、行业落地的全链路基础设施，被喻为 AI 产业的 “制氧机”。

洪源指出，AI 计算正从 “生成内容” 转向 “生成任务”，对算力的稳定性、效率、协同能力提出更高要求。

二、AI 任务时代，国产算力面临三大关键挑战

面向 Agentic AI 与行业大模型落地，当前算力体系存在三大瓶颈：

1、大规模集群能力不足 大模型训练与推理进入万卡级别集群，如何保障效率、稳定、成本与可靠性成为核心难题。

2、计算效率偏低 Agent 执行中，GPU 实际计算时间仅占10% 左右，大量资源消耗在 CPU 调度、通信、数据处理环节，异构单元协同低效。

3、软件生态薄弱 芯片硬件只是基础，模型迁移、开发易用性、框架适配等生态能力，直接决定国产算力能否规模化落地。

三、核心方向：异构计算将成为下一代算力基础设施关键

洪源明确提出，异构计算是未来 AI 算力的重要发展方向。

Agent 任务需要规划、调用、执行、反馈全流程协同，CPU、GPU 等不同计算单元必须高效配合。

异构计算的核心价值：降低通信与等待成本，提升多单元协同调度效率，让算力真正服务于复杂任务执行。

未来算力竞争不再是单点性能比拼，而是集群能力、计算效率、生态易用性的系统竞争。

四、太初元碁实践：从芯片到生态，构建全栈算力方案

针对行业痛点，太初元碁已形成完整布局：

大规模集群 依托超算技术积累，具备10 万核 + 大规模并行计算能力，支撑万卡级 AI 集群稳定运行。

异构计算架构 芯片内置通用计算、数据处理、并行计算多模块，通过片上网络提升 CPU/GPU 协同效率。

全栈生态适配 提供自研编程框架、模型一键迁移工具，支持 Python 等主流生态，降低开发与迁移门槛。

一体化服务 覆盖训练、微调、推理部署全流程，助力厂商快速落地行业场景。

五、行业展望：协同共建自主可控 AI 算力底座

洪源在演讲最后强调，Token 经济下算力是 AI 产业的生存基础。

国产算力厂商需与模型、应用、生态伙伴协同，从硬件、互联、软件、调度、运维全链条提升系统能力，共同打造稳定、高效、自主可控的新一代 AI 算力基础设施，支撑中国 AI 产业长期发展。

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