Token 调用量涨 6 倍！华为：运力成 AI 算力最大瓶颈，不该执着单芯片制程

2026-07-24 1 暗号导航联盟

近日, 华为中国政企互联网系统部举办互联网行业媒体沟通会, 7月24日下午透露消息, 会上对互联网AI算力产业痛点作了系统阐述, 还介绍了算存网一体化底座技术方案, 以及昇腾开源生态建设情况，同时说明了分层算力落地路径跟长期产业生态布局。

此刻, AI大模型正式由技术验证阶段步入规模化商用新之时段, AI Agent 已然作为互联网业务核心增长动力。然而行业智能化升级依旧深陷多种困顿之状况, 底层算力予以支撑不够充足, 跨场景适配所需成本极为高昂, 技术开发所设门槛偏高等等难题, 持续对产业智能化转型速度以及落地效率形成制约。

在跟新浪科技等媒体交流沟通的时候, 华为在国内从事政企互联网行业那个职位的总经理黄健, 讲出他心里的想法, 就是和电器时代的时候, 那种一步一步慢慢变化发展、适配性比较强的产业迭代的节奏比起来, 现在在AI这个领域里面, Token这种用量出现了爆发式的增长情况, 这种增长已经远远地超过了社会以及行业能够适配的速度, 进而使得不同行业都普遍产生了想要进行AI转型时候的那种焦虑情绪。“根据预计, 在2027年到2030年这几年的时间里面, token的经济状况将会全面地对所有的作业行为以及工作框架产生某种影响, 仅仅在短短的三年时间里面就要消化掉这么巨大的一种转变, 这给整个行业带来了特别大的压力以及挑战。”黄健很直接地说出这样的话。

_华为芯片供应方法_华为芯片怎么撑下去

他借助机构数据宣称, 在过去的半年当中, token 消耗量出现了增长, 增长幅度为 6 倍, 模型调用的次数也有所增加, 增加的幅度大约是 50 至 100 倍, 这样一种增长的趋势必然将拉动算力服务、数据存储、网络服务等上下游配套需求的上升。

依黄健的观点来看, 在算力、存力以及运力这三者之中, 运力乃是当下最为显著突出的瓶颈所在, 相较于执着专注于单枚芯片制程, 倒不如借助网算存协同一体化的方式把“高速公路”修筑得更加宽阔一些。按照他的讲述表示, 华为已然把NPO带宽提高提升了八倍还要多, Token产生效率提高提升了五倍。他作进一步介绍, 大模型训练以及推理, 对通信时延还有集群互联的要求, 急剧上升, 华为凭借星河AI数据中心网络与昇腾超节点, 从硬件、软件、调度、生态这四层进行协同, 极大降低了分布式通信损耗, 并借助弹性调度适应业务波峰波谷以及多并发场景。

转到互联网领域, 鉴于其高并发、高稳定的特殊要求方面, 黄健讲述了华为构建的由三层组成的专门服务构架, 此构架覆盖不同规模公司从开始到结束的交付与运维。对于头部互联网大公司, 组建特殊服务队伍, 安排一百多人的研发及行业复合型工程师, 给予贴心的像是管家般的服务；针对中小互联网企业, 与生态伙伴一同提供标准化服务, 包含前期算力架构策划、网络优化布置, 日常7×24小时的远程及现场维护, 并且持续给予开源框架适配、版本更新配套等服务。

据了解, 针对面向互联网以及云厂商的那等高要求的客户群体, 华为不但能够提供昇腾超节点技术、灵渠、还有高可靠等产品, 而且还投入了几千人去做主流开源软件适配, 开展联合创新, 以此支撑好模型, 进而支撑好业务的使用；与此同时，和业界主流开源社区协同合作, 参与开源社区的贡献、治理、路标规划等工作, 并且把优质特性上传到社区, 为开发者提供高效、高品质的算力底座以及易用的开发工具, 大幅度降低大模型训推、迁移落地的门槛, 经由这些努力, 华为满怀信心能够支撑互联网或者大模型厂商的发展。