中国算力供应商：软件才是关键

讨论AI成本时，大家通常先盯着显卡价格。中国基础设施供应商是石科技（METASTONE）认为，更大的优化空间在软件。该公司优化了DeepSeek-V4.1-Flash的运行方式，让模型仅通过PCIe连接的八张卡即可运行，无需高速卡间总线。

量子位报道的数据显示，输入吞吐量从每秒1932个token提升至13274个token，增幅达6.87倍。关键在于补齐计算内核、重构卡间通信以及复用上下文缓存。公司总结道：“1.5张6000D胜过1张B300。”这意味着，只要计算编排得当，更便宜、更慢的硬件也能击败更昂贵的硬件。该公司在十几座数据中心管理着超过2万P的算力，服务可用性承诺高于99.95%。

另一个声音来自浪潮信息。在AICC 2026大会上，它引用IDC数据指出：全球AI算力需求满足率在2024年为79%，2027年降至71%，2030年约为77%。供需缺口预计达到3810亿美元，是2024年的十倍。token消耗量按累计口径年均增长超48倍，推理任务量到2030年将达到每年4000万亿次。

浪潮信息以硬件回应。SD200 Ultra系统在单台机器内集成128颗芯片、8TB内存和64TB存储，支持运行万亿参数模型，无需拆分至多个机柜。全对全通信延迟已降至0.69微秒。

对算力买家而言，单token成本不再仅由硬件价格决定。它越来越取决于供应商如何利用现有资源，这也改变了云服务招标的规则。

这一结论很实际。既然仅通过重写缓存处理和任务分摊就能实现数倍吞吐量提升，那么在采购新一代硬件前，应先进行软件审计。能在同一基础设施上提供实测数据的供应商，卖出的不仅是算力，更是成本节约。这也是中国数据中心运营商应对出口限制的直接方式：在无法购买最强显卡时，提升现有设备效率至关重要。