智东西（公众号：zhidxcom）
作者 |  王涵
编辑 |  漠影

2026年，Agent的火爆程度空前。

9月21日，在AICC 2026大会上，IDC发布了一组数字：2026年全球活跃Agent约7940万个，到2030年将达22.16亿个。

而同期Token消耗量的增长更为惊人：从2026年的0.026Peta（千万亿），增长到2030年的152667Peta。Agent数量增长约28倍，Token消耗却增长数百万倍。

需求侧增长如此之快，算力供给能接住吗？

今年有两个案例十分典型：

一是Kimi K3。这个总参数量2.8万亿的模型，权重文件达到1.56TB，普通AI服务器的GPU显存连权重都装不下，官方推荐至少64卡甚至更大规模才能运行。

它指向的是“向上”的困境：当Agent需要更强推理、更长上下文和更多智能体协同，能力上限越高，部署门槛越从单机走向集群。

二是DeepSeek。2026年上半年，它曾将V4-Pro的API价格下调75%，并称调整长期有效；但8月又预告整体提价，理由直指“算力不足”。

它指向的是“向广”的困境：当Agent大规模调用便宜模型，性价比算力的需求被迅速放大，容量不够，低价供给就难以持续。

这两个问题怎么破？

在AICC 2026大会上，浪潮信息给出了自己的回答：向上，Capability AI Compute；向广，Capacity AI Compute。

会上，浪潮信息正式发布元脑SD200 Ultra超节点AI服务器和元脑HC2000多元算力机组。“向上向广”两个方向齐头并进，通过系统协同，浪潮信息从提供算力走向生产智能。

一、向上，超节点突破智能上限

要理解向上的瓶颈从何而来，我们要先看清AI的需求端发生了什么变化。

过去，人们对AI的需求是回答问题，算力调用是单次且临时的。而在Agent时代，一次用户意图背后，可能是几十次、几百次甚至更多次推理，是多个Agent连续几小时甚至几天的协同工作。应用形态的变化，直接提高了对算力系统的要求。

与此同时，前沿模型的Scaling up也在这一时期进入加速期。

以Kimi K3为例，其参数量已经达到2.8万亿，权重文件约1.56TB，普通服务器显存连权重都装不下，更不用说百万Token上下文。官方推荐扩展到64卡甚至更大规模，才能让模型真正运行。更不用说未来可能会扩展到十万亿参数量级的更加前沿的模型。

现如今，芯片之间需要高效通信，内存需要统一寻址，数据搬运需要尽可能减少。简单地把更多服务器堆在一起，行不通了。

超节点的意义，就在于突破传统单机的计算边界，把更多芯片和内存纳入一个高效协同的计算域，为前沿智能提供更大的“有效计算空间”。

浪潮信息发布的元脑SD200 Ultra超节点AI服务器，正是围绕这一目标设计。

元脑SD200 Ultra以开放系统设计紧耦合128芯本土AI芯片，实现统一内存寻址超低延迟通信，并以对称直连、算子优化等创新技术减少模型运行中的数据搬移与等待。

基于这套系统，SD200 Ultra可以单机运行2.8万亿参数的Kimi K3，Token生成时延首次突破5.85毫秒。

同时随着模型参数规模不断提升，还支持10万亿参数规模的前沿模型，为模型规模和上下文长度的持续扩展提供支撑。

从技术实现看，SD200 Ultra基于128芯本土AI芯片，采用3D HyperMesh架构，提供8TB带宽和64TB内存，让前沿模型能够充分利用多颗芯片的计算与存储资源。

通信方面，原生内存语义通信把跨芯片通信时延降低到0.69微秒；在推理优化上，浪潮信息构建超级算子库体系，将KDA、Gated MLA、MoE中的众多基础算子融合为计算+通信的大算子，算子数量降低为原先的1/11，大幅减少了Kernel Launch次数，HBM访问开销，并隐藏了通信延迟，提升GPU整体执行效率。

今天，AI已经能够解决困扰学术界几十年的NS方程。能力型智算要做的，就是让这些前沿能力不只是实验室里的演示，而是可落地、可复制的生产力。

二、向广，让智能供给“供得上、供得便宜”

如果说Capability解决的是“智能可以有多强”，那么Capacity解决的是“我们究竟能够拥有多少智能”。

随着Agent数量和使用深度增加，Token需求还会继续快速增长。提高单位计算资源的Token产出，成为规模化供给的关键。

然而，提高Token产出并不容易。

推理不是一种单一计算模式。Prefill和Decode的计算特征不同，Attention和MoE对计算与访存的要求不同。多模态、MTP等模型架构的发展，还会带来更多类型的计算负载。

简单堆更多服务器，不仅不能带来线性能力增长，还可能因为资源浪费、失衡和任务排队，使部分算力长期闲置，另一部分资源持续紧张。

这意味着，容量型智算需要换一种思路：让不同的算力承担最适合自己的负载，再通过统一的软件栈把它们组织起来。

浪潮信息的答案，是元脑HC2000多元算力机组。

它面向持续、大规模推理需求，基于DirectCom 2.0极速架构，以原生液冷高密整机柜为载体，按负载组织计算资源，实现多元算力协同。

其核心软件栈MCIS建立了一套面向多元算力的协同机制：持续测量不同算力资源的能力与负载，根据任务需求动态分配算力，并在运行过程中实时调整资源配置，让不同类型、不同规模的算力承担更适合的推理任务。

在硬件层面，HC2000采用全液冷设计和高通流供电，单柜供电能力达到300千瓦以上，最大承载256张AI卡，算力密度实现4倍跃升。

更重要的是其算力与计算特征的精准匹配。通过不同组合，多元芯片各司其职，再通过软件栈组织起来，共同完成推理协同，提升整个算力系统的Token产出效率。

在国产算力基础上，通过MCIS和某模型适配，在典型Agent任务场景中，同等SLO约束下，相比单一算力构建的推理系统，实现了同等投资10倍Token产能提升。

浪潮信息首席AI战略官刘军曾说：“智能的价值不仅取决于最高点有多高，更取决于有多少人能够获得它。”

向广的逻辑，是要将先进推理能力通过效率提升和成本下降，快速走向更广泛的用户，让智能从稀缺资源，逐步成为整个社会都能获得的基础能力。

三、从Capability到Capacity，为什么需要系统协同？

SD200 Ultra和HC2000，一个向上，一个向广。看似在做不同的事情，但它们底层是同一个判断：当智能开始被“生产”，算力产业的竞争就不再是单点竞争，而是系统竞争。

刘军将这种思路概括为“贯穿式创新”。

第一个层面，是从芯片、服务器系统到模型的贯穿。

过去做创新，是产业链每一层做好自己的事——芯片、系统、框架、算法、算子，然后纵向对齐；但在Agent AI时代，面向特定模型需要做定制化或专用化优化。

第二个层面，是从单机到系统的贯穿。

Capacity需要从前到后的创新，把链条上每一环节拿出来看，根据不同计算负载的特征匹配最适合的计算资源。

Prefill可以用大算力芯片搭配供应和成本更优的LPDDR颗粒；对于Decode阶段，可以选择具有大容量HBM，兼顾显存容量和带宽的AI芯片。

在此基础上，在FFN计算环节，可以选择3D DRAM堆叠芯片，进一步缩短数据搬运路径。放弃用同一种通用巨无霸芯片干所有事的策略，转而构建多元芯片、多元算力系统。

第三个层面，是从技术到生态的贯穿。

以前理解“多元算力”，就是服务器厂支持不同家的AI芯片；但今天出现了新的协同方式：在同一个业务里面有多元芯片，Prefill用A家芯片，Decode用B家芯片，构成一个算力系统。产业协作从“你赢我输”的零和博弈，转向开放共赢。

从更长周期看，Capability和Capacity并不是两条平行线，而是一个循环。

每一次新的智能能力出现时，往往首先是昂贵而稀缺的。随着算法进步、系统优化和工程成熟，这些能力会逐渐以更低成本进入更多模型、应用和用户。

Capability负责创造新的可能，Capacity负责让新的可能被更多人获得。

同时，更大规模的智能普及，又会带来新的应用、新的数据、新的需求，推动下一轮Capability突破。

系统协同，正是让这个循环持续运转的底层机制。

结尾：Agent时代，计算产业从提供算力走向生产智能

进入Agent时代，Token工厂不能只问拥有多少GPU、CPU，还应该问：这些算力能够支撑多强的智能？能够以多低的成本生产多少智能？

浪潮信息用SD200 Ultra向上突破智能上限，用HC2000向广推动智能规模化供给，一个负责让AI更强大，一个负责让AI更普及。连接两者的，是系统级的协同创新与开放生态。

今天的Capability，正是明天Capacity需要规模化供给的能力。Agent时代，计算产业的使命，也因此变得比以往任何时候都更宽广。