AI生态合力推进词元成本优化与效率提升

记者在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）上观察到，随着智能代理引发词元使用量激增，降低词元成本成为行业焦点。从芯片到计算与电力协同，从大型模型到智能路由方案，各环节均在努力削减词元开销。

目前，国内算力芯片创业领域，张量处理单元（TPU）正成为热点方向。在大规模纯张量AI训练或推理场景中，最新一代TPU的能效和单位词元成本均胜过主流GPU方案。

TPU芯片企业昊芯英的创始人杨龚轶凡指出，将百万词元成本压至最低是当前优化目标，因为高昂算力费用已阻碍AI技术落地。公司新一代产品旨在大幅降低单位词元成本，较上一代直接减半，后续升级有望降至原来的十分之一。唯有成本下降，各类AI应用才能广泛普及。

算力中心的成本从根源上影响着词元价格。2026年政府工作报告首次提出“算电协同”，对此，中科类脑董事长刘海峰表示，算力设施全周期成本中，电力支出占比超过20%，是决定产业竞争力的关键因素。以千P标准算力集群为例，年耗电量约两千万度，通过平台优化可节省20%电量，即每年减少四百万度电力消耗，节约的费用直接转为经营利润，显著增强价格优势。

关于算电协同降本增效路径，刘海峰表示，当前主要依赖物理位置接近，未来重点则是实现算力与电力双向弹性调度。例如通过整合风电、光伏、储能多种供电来源，动态计算各时段最优供电成本，最大化清洁能源使用比例；同时依据分时电价、风光发电实时变化，灵活调度算力任务，主动错峰利用低价清洁能源，从源头降低算力用电费用。

不少国产大模型在提升性能的同时，也在改善词元性价比。腾讯副总裁林松涛介绍，混元HY3大模型以较小参数量实现了媲美更大尺寸旗舰模型的能力，使用成本仅为顶尖模型的百分之几，为企业规模化应用提供更经济的选择。

美团LongCat-2.0（龙猫）大模型在业界率先推出输入缓存词元免费模式。对此，美团相关人员透露，在典型智能体使用场景中，用户输入与输出比例约为150比1。经测算，对输入缓存词元采用不收费规则，用户综合成本有望降低一个数量级。

刚上线便备受关注的万亿参数旗舰模型Kimi K3，虽然单价较高，却展现出不错的性价比。

大模型评测机构SuperCLUE发现，通过计算完成相同任务的成本，Kimi K3在任务得分领先第二名18%的同时，平均成本却低约16%。这表明，国产旗舰模型的性价比正持续优化。

对此，SuperCLUE创始人徐亮认为，Kimi K3在处理多轮交互复杂任务时，凭借更强底层能力减少迭代次数，加上出色的上下文缓存命中率，综合调用成本优于预期。

由于不同大模型的能力与价格差异显著，“智能模型路由”也成为WAIC热点。

派欧云创始人姚欣介绍，以往智能模型路由仅做简单“请求转发”，新一代智能路由在处理高价值、高风险或不确定的关键步骤时，不只咨询一个模型，而是将问题并行分发给多个擅长该领域的专家模型，通过交叉验证与融合生成最终结果。同时，智能路由会根据任务类型选择，比如简单问答用轻量模型，复杂推理用强模型，并压缩冗余上下文，复用前期计算结果，设置预算上限与失败回退机制。最终目标是利用更经济的词元成本，完成同等质量的任务。

派欧云综合测算发现，其智能模型网关可将智能水平提升20%，同时降低成本50%至60%。（记者 叶健 袁小康）