訪談中科可控副總裁于新俊：筑牢算力到用戶的“最后一公里”

隨著“人工智能+”行動加快推進(jìn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正加速向以大模型為代表的智能經(jīng)濟(jì)躍遷。在這一過程中，以詞元（Token）為核心計量單位的Token新經(jīng)濟(jì)正在加速形成。Token不僅是大模型處理信息的最小單元，也是算力消耗與價值結(jié)算的重要尺度，正在重塑產(chǎn)業(yè)價值生成與分配邏輯。據(jù)行業(yè)測算，國內(nèi)日均Token消耗量已從2024年初的1000億躍升至2026年3月的140萬億，預(yù)計年底可達(dá)到300萬億至400萬億。

這一趨勢下，更多AI上下游企業(yè)圍繞Token持續(xù)發(fā)力，產(chǎn)業(yè)圖譜日漸清晰。在光合組織2026智能計算應(yīng)用大會上發(fā)布的“開放計算Token譜系”計劃，正是這一趨勢的印證。該計劃以“Token生產(chǎn)力”為核心指標(biāo)，覆蓋底層算力生產(chǎn)、資源調(diào)度流轉(zhuǎn)和應(yīng)用價值轉(zhuǎn)化等環(huán)節(jié)，旨在提升算力資源向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化效率。大會期間，中科可控副總裁于新俊接受媒體群訪，圍繞Token算力落地命題，給出了中科可控的實踐與思考。

開放計算Token譜系，中科可控扮演什么角色？

Token消耗量的指數(shù)級增長，映射的是大模型訓(xùn)練與推理需求的井噴。但當(dāng)被問及算力如何真正送到用戶手邊時，于新俊指出了業(yè)界普遍存在的一個視角偏差?！按蠹移毡榫劢褂跀?shù)據(jù)中心層面，關(guān)注集群規(guī)模、模型參數(shù)量等指標(biāo)。”他表示，“但算力最終需要抵達(dá)用戶節(jié)點(diǎn)，這就必須依靠終端設(shè)備來完成。”終端正是算力從數(shù)據(jù)中心延伸到用戶的最后一個環(huán)節(jié)，承擔(dān)著將算力源源不斷輸送到用戶手邊的關(guān)鍵職能。

值得一提的是，光合組織發(fā)布“開放計算Token譜系”，并啟動“Token譜系伙伴征集計劃”，中科可控等近百家企業(yè)加入該計劃。中科可控長期深耕服務(wù)器、存儲、終端等高端信息設(shè)備研發(fā)制造及系統(tǒng)解決方案領(lǐng)域，在服務(wù)器市場持續(xù)領(lǐng)跑國產(chǎn)服務(wù)器賽道。在該計劃中，中科可控的定位，就是處于終端環(huán)節(jié)，承接數(shù)據(jù)中心算力向用戶側(cè)延伸的最后一環(huán)，通過高端工作站、邊緣計算設(shè)備等硬件產(chǎn)品，把算力變成科研人員和行業(yè)用戶手邊可用的工具。

Token新經(jīng)濟(jì)時代的到來，恰恰讓這一環(huán)節(jié)變得更加關(guān)鍵。當(dāng)算力需求從數(shù)據(jù)中心向千行百業(yè)滲透，用戶需要的不僅僅是“有算力可用”，更是“算力隨手可用”。而中科可控將以優(yōu)質(zhì)的硬件終端設(shè)備為依托，切實走好算力觸達(dá)用戶的“最后一公里”。

AI4S催生萬億規(guī)模新賽道，中科可控將如何做？

近年來，人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展正在深刻地改變多個領(lǐng)域，其中“AI for Science”（簡稱AI4S）作為一個新興且極具潛力的方向，正在引起全球科學(xué)界的廣泛關(guān)注。AI4S通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)AI技術(shù)，幫助科學(xué)家更快地處理數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測趨勢，甚至提出新的科學(xué)假設(shè)。于新俊表示，“AI4S本質(zhì)上就是AI賦能科學(xué)計算與科學(xué)應(yīng)用。中科可控在這一領(lǐng)域的具體工作，可以歸納為三個層面?！?/p>

首先是數(shù)字基座。中科可控采用國產(chǎn)C86路線，用三年多時間，將這一路線從圖形工作站延伸至AI工作站，其工作站產(chǎn)品也在去年獲得了德國紅點(diǎn)設(shè)計大獎?！霸趪a(chǎn)C86生態(tài)聯(lián)盟中，將這一CPU路線從圖形工作站延伸至AI工作站，是集團(tuán)賦予中科可控的使命。”不僅如此，中科可控聯(lián)合上下游生態(tài)伙伴，在硬件層面做了充分的適配與支撐。

其次是軟件支撐。有了數(shù)字基座，還需要在軟件層面進(jìn)行配套。中科可控對科研人員、生產(chǎn)制造及設(shè)計類科技人員日常使用的軟件平臺進(jìn)行深度適配，在國產(chǎn)操作系統(tǒng)適配調(diào)優(yōu)、驅(qū)動程序優(yōu)化和軟件深度適配等方面協(xié)同推進(jìn)，實現(xiàn)軟硬一體化，為用戶提供流暢的使用體驗。

最后是場景打造。中科可控圍繞用戶的應(yīng)用場景和實際痛點(diǎn)來解決問題。過去幾十年間，科研和生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)使用的軟件既有國產(chǎn)也有國外的。中科可控的做法是把“全人類的共同成果”快速進(jìn)行深度優(yōu)化和適配，讓硬件出廠時就能覆蓋盡可能多的應(yīng)用場景。“這樣科學(xué)家就不需要拿著硬件設(shè)備自己現(xiàn)裝系統(tǒng)、現(xiàn)調(diào)優(yōu)，相當(dāng)于開了機(jī)就可以無縫應(yīng)用。”

芯片級安全：從源頭解決信任問題

算力從云邊端向用戶延伸，安全是一個繞不開的命題。尤其在Token新經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)據(jù)流動愈發(fā)頻繁，算力服務(wù)涉及越來越多關(guān)鍵行業(yè)，安全問題從“合規(guī)要求”上升為“業(yè)務(wù)命脈”。于新俊回應(yīng)了這一問題。

在云端和網(wǎng)絡(luò)側(cè)，中科可控依托政務(wù)云和超算互聯(lián)網(wǎng)本身的安全防護(hù)機(jī)制，特別是在超算互聯(lián)網(wǎng)上，所有Token的流轉(zhuǎn)都經(jīng)過嚴(yán)密的安全閥門管控。

在硬件層面，于新俊認(rèn)為這是中科可控的核心優(yōu)勢，國產(chǎn)C86 CPU和GPGPU均嵌入了安全模塊。他特別指出，全球所有芯片中，能把安全芯片嵌入CPU內(nèi)部的，只有中國的C86技術(shù)路線。傳統(tǒng)安全手段如網(wǎng)閘、隔離卡、內(nèi)存加密、硬盤加密等，均屬于外掛式防護(hù)，而真正的安全根基在于芯片本身。此外，搭載的國產(chǎn)GPGPU也同樣嵌入安全防護(hù)模塊，形成“雙芯雙安全”架構(gòu)。

Token消耗量從1000億到140萬億，只用了兩年多時間。Token新經(jīng)濟(jì)正在重新定義算力的生產(chǎn)和交付方式，而算力的最終價值，不在于數(shù)據(jù)中心里有多少算力，而在于用戶能不能開機(jī)就用、用了放心。

整場訪談中，于新俊的敘述有一條清晰的邏輯線：Token爆發(fā)讓產(chǎn)業(yè)分工更加精細(xì)化，中科可控處于終端環(huán)節(jié)，終端環(huán)節(jié)意味著承擔(dān)“最后一公里”的算力交付，而中科可控正在用國產(chǎn)C86路線上的硬件創(chuàng)新、軟硬一體化適配和芯片級安全設(shè)計，把這“最后一公里”走通、走實。