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蜘蛛侠

对话海光杜夏威：Token经济的“正向循环”怎么走？_我的网站

九品芝麻官

A | 　　华夏时报记者李明会北京报道　　“存得越久、利率越高”，这条关于银行存款的传统认知，正在被打破。（文/观察者网刘媛媛编辑/吕栋） 7月17日，以“智能伙伴，共创未来”为主题的2026世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕，海光信息携CPU、DCU全系列产品以及网络互联、整机解决方案亮相，展示了面向AI时代的自主算力底座与全链路软硬一体化能力。观察者网在现场了解到，展区内，海光CPU系列面向服务器、数据中心等通用计算场景提供算力支撑；DCU系列作为高端AI加速芯片，支持全精度浮点及多类型整数计算，兼容主流软件生态，支持训练与推理；端侧嵌入式产品，如运动控制系统、AI一体机、云终端等，则推动AI从“能对话”向“能干活”演进。为更了解海光信息在AI算力领域的布局与思考，大会期间，观察者网等媒体与海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理杜夏威展开对话，围绕云边端协同、开放生态建设、Token经济等话题进行了深入交流。以下为对话实录：提问：这次WAIC，海光展示了嵌入式AI的布局，算力从云端往端侧走，您觉得最大的应用机会在哪些场景？杜夏威：端侧确实是AI一个非常重要的入口。

B | 　　近日，上海松江富明村镇银行一则存款利率调整公告引发市场关注。这次不管是会场的报告，还是我们展出的产品方案，都在强调云边端全域的协同。公告显示，自8月21日起，该行2年期、3年期整存整取利率分别在原有基础上下调10个基点。因为端侧的触达面与数据中心端处于整个链条的两端，依托端侧产品可以更多地去拓展和覆盖市场侧的需求。此番调整后，其1年期、2年期、3年期存款利率罕见“并轨”至1.65%。依据公开市场信息，这应是银行业内首家出现1年、2年、3年期定期存款利率完全相同的银行。同时，端侧与数据中心端之间也有相应的耦合与协同。　　对此，业内人士在接受《华夏时报》记者采访时指出，此次该行1至3年期定存利率并轨，核心是净息差约束下的负债端精细化管理，暂不能排除其延续为阶段性常态。一旦行业净息差企稳或出现向上拐点，存款利率曲线也将逐步修复至正常形态。数据中心提供的强劲算力以及Token输送，一方面可以支撑端侧的应用场景，另一方面也可以作为端侧的高端算力补充。　　1至3年期定存利率罕见“拉平”　　在老百姓的传统观念里，钱在银行存得越久，利息自然就越高。

C | 在Token快速发展的背景下，这样的方式能够更有效地实现市场用户和场景侧的覆盖。这背后正是“流动性溢价”的基本逻辑——存期越长，储户放弃的短期用钱自由就越多，牺牲了更大的流动性，理应获得更高的收益作为补偿。　　然而，上海松江富明村镇银行将1年期、2年期、3年期定期存款利率统一“拉平”，这一举动彻底颠覆了这一固有认知。　　据该行公告，本次存款利率调整中，仅2年期与3年期定期存款利率有所下调，均由1.75%降至1.65%，降幅为10个基点；而三个月、半年及1年期定存产品的利率则维持不变。　　对此，中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏在接受《华夏时报》记者采访时表示，这一现象出现的直接原因是村镇银行净息差承压、负债成本高企，为压降成本主动下调中长期存款利率，同时为稳定流动性、缓解存款流失，适度维持短期利率，导致各期限利率趋同。　　“这背后是银行预判利率仍处下行通道，不愿高成本锁定长期负债，主动压缩长期限高息存款、引导存款短期化，以优化负债结构、增强重定价机动性，是利率下行周期中银行对负债端的主动定价管理。”娄飞鹏如是说。提问：海光DCU一直在强调开放架构，从实际落地来看，开放架构给开发者和合作伙伴带来的最大便利是什么？杜夏威：海光始终在坚持开放的原则，这里面有几个维度的考量。第一个维度是从长线发展的角度来看，我们更像是为飞轮的启动提供点火和助力，保障它能够进入初期运转的状态。　　苏商银行特约研究员武泽伟对《华夏时报》记者补充道，调整后，利率扁平化可以引导储户更多选择中短期存款，优化存款久期结构，降低资产负债久期错配带来的经营压力。但伴随AI产业链、软件栈以及模型的快速发展，除了自身贡献力量之外，我们也需要依赖生态侧的力量。　　值得注意的是，上海松江富明村镇银行此次利率“拉平”并非一蹴而就。今年3月，其2年期、3年期存款利率分别为1.93%和1.75%，已呈明显的利率倒挂；4月一轮调整后，2年期与3年期曾短暂持平，为1.75%；此次再下调2年、3年期定存利率，最终实现三档期限“拉平”。　　记者注意到，利率倒挂近年来在中小银行中频频出现。通过开放的方式，一方面可以吸引更多开发者和伙伴加入以海光算力为核心的生态；另一方面也可以依托他们的力量，让大家在各自擅长和专注的领域发挥优势。以云南石屏北银村镇银行为例，其3年期定存利率一度反超5年期20个基点，且倒挂格局长期维持；河南宜阳兴福村镇银行的3年期与5年期定存利率倒挂则由去年的5个基点扩大到今年的15个基点。第二个维度是，AI芯片以及DCU软件栈的发展需要形成全链条闭环，才能实现对各类场景的有效支撑。我们不仅聚焦于海光CPU、DCU和自身的软件栈，也致力于拉动整个产业链进入开放状态。具体而言，我们一方面逐步开源开放自身的软件栈，另一方面联合国产GPGPU生态中的不同芯片厂商，推动软件栈和统一接口层面的开放合作，尽可能降低用户在不同芯片之间切换的额外时间和人力成本。

D | 第三个维度是，希望通过这样的动作，引领和带动国产GPGPU厂商和生态的良性发展。此外，部分中小行甚至直接“砍掉”长期限存款产品。

E | 整个产业链条的健壮和良性循环，是所有芯片厂商和模型公司实现可持续发展的前提和基础。今年5月，湖南三湘银行五年期定存产品在最新存款产品表中悄然消失，北京中关村银行则官宣暂时下架3年期定存产品。　　中长期存款收益弱化或成趋势　　“银行业出现‘存久息不高’，部分机构直接下架中长期存款产品，是负债成本管控大背景下的行业现象，但不会演变为所有机构完全统一的标准常态。提问：您此前提出过“算力指标”与“Token吞吐量”并重的观点。”武泽伟表示，当前资产收益持续下行，使得中长期存款的期限溢价空间被不断压缩，机构吸纳长期资金的意愿明显减弱，不同银行会根据自身存款竞争格局、信贷投放节奏做出差异化调整。

F | 　　武泽伟进一步表示，大型银行依旧会保留中长期存款品类，只是利率水平持续走低，部分中小银行会选择拉平期限利率或者直接停售相关产品。本届WAIC上，海光更想传递的是算力有多强，还是算力转化为Token的效率有多高？杜夏威：我们始终坚持以端到端的视角来看待底层算力对上层业务的支持。

G | 中长期存款不会彻底从市场消失，更多会转向小范围定制化供给。无论是之前大家谈论大模型兼容度，还是后来谈论模型适配和Token吞吐量，我们最核心的检验指标始终是：海光DCU芯片能否有效支撑上层的业务逻辑。因此，如果行业普遍以Token作为衡量单位来评价芯片或模型的算力、智能化程度，我们也倾向于以同样的视角、结合用户习惯，来评价海光DCU对上层的支撑能力。

H | 这一次WAIC，我们就是按照这样的逻辑来呈现自身的技术和产品的。

I | “整体来看，中长期存款收益弱化会成为中长期大趋势，但各家机构会结合自身客户基础与经营目标，形成分化的产品供给格局。”　　从利率“倒挂”到利率“拉平”，在娄飞鹏看来，这反映出银行存款利率曲线趋于扁平化，同时也表明银行定价更趋市场化、精细化。提问：海光DCU已在20多个关键行业、300多个应用场景落地，但在大模型推理商业化方面，行业普遍面临算力投入高、回报周期长的困境。

J | 他解释道，一方面，市场对利率继续下行的预期高度一致，银行主动规避长期高息负债锁定风险；另一方面，银行净息差维持稳定的难度上升，负债端成本管控成为稳息差的关键抓手；此外，当前信贷投放仍面临有效需求不足，银行缺乏长期资产配置动力，所以压低长期利率。

K | 　　娄飞鹏同时坦言，不能排除利率“拉平”现象成为阶段性常态。

L | 他表示，在利率下行周期、净息差承压的背景下，存款利率曲线扁平化及期限结构倒挂的现象可能持续，但幅度会逐步收窄。随着存量定期存款陆续到期重定价，以及监管反对“内卷式”竞争、抑制资产端利率下行，净息差收窄有望缓和。海光如何帮助客户缓解这个问题？杜夏威：我们主要从两个视角来推进。第一个视角是作为算力供应方，要把握好自身的技术和产品，保障对模型快速迭代的有效支撑。过去一段时间，我们积极推进了市面上几乎所有主流大模型的适配，同时也在打磨芯片对上层Token吞吐的效率。第二个视角是，这次WAIC我们也在积极呼吁，站在光合组织的角度，倡导产业链共同关注Token经济的良性循环，我们不希望重蹈当年软件行业在价值变现和商业闭环上的覆辙。

M | Token性价比的提升，是整个产业链共同努力的结果，我们应该享受这样的红利。但同时，我们也不应该以低价来衡量算力、模型和Token产业的价值，而应该突出它们对产业变革的贡献。如果净息差稳定或者出现向上拐点，利率曲线有望逐步回归正常形态，所以“拉平”更多是过渡期的特征而非长期稳态。性价比会随着技术迭代持续提升，但与此同时，必须保障产业链各环节获得合理的商业利益，这样才能形成正向循环。提问：您刚才提到Token正在成为AI时代的“数字石油”。

N | 对普通企业来说，Token经济到底意味着什么？它会怎样改变企业使用AI的方式？杜夏威：Token的使用已经渗透到了个人层面，很多To C业务都能感受到Token带来的变化。对于B端用户，无论体量大小，都应该积极拥抱Token经济，尤其是中小企业，它们既是产业上下游的长尾，也是未来产业发展的新生力量，需要重点支持。　　对储户而言，“存得越久、利率越高”的红利时代或在终结。面对存款收益持续下行，武泽伟建议，风险偏好保守的居民需要跳出单纯依靠定期存款获取收益的固有思路，采用分层配置的思路管理家庭财富。　　他表示，首先要做好流动性资金储备，将短期生活开支放置于高流动性产品，保障资金随时可以支取。我们通过两种方式来支撑中小企业。中期闲置资金可以搭配储蓄国债，或是风险等级较低的固收类资管产品，平衡安全性与收益水平。对于超长期资金，可以合理配置具备确定属性的保险类工具，用来锁定跨周期收益。配置过程中需要厘清不同产品的风险边界，客观看待收益与流动性之间的取舍。同时做好资金期限错配规划，避免资金集中到期，通过分散布局平滑利率下行带来的收益冲击。责任编辑：曹睿潼。一种是通过云原生的算力和Token服务，让中小企业无需自建即可便捷地获取Token，尝试以大模型或智能体来升级业务。另一种是，对于身处高精尖或细分领域的企业，我们提供符合其预期的私有化算力规模，保障敏感数据和高价值资产能够在企业自己的业务体系内安全使用。 “云上+私有化”两种方式并行，既能提供低资产投入、高便捷性的云上Token服务，也能提供符合质量需求的中小规模私有化部署。

o | 当企业需要快速迭代时，通过云上算力来支持；当业务进入可闭环状态时，通过私有化部署来保障数据安全和Token质量。提问：海光在软件栈建设上，从“可用”到“好用”目前走到了哪一步？杜夏威：我们现在已经不再仅仅强调“可用”了。Day0级的适配已经非常普遍，我们更多关注的是是否能够开箱即用、开箱即好用，通过性能和Token吞吐来保障用户体验。此外，我们也开始转向前瞻性布局，推动芯片与模型的紧耦合协同。我们已经针对部分大模型厂商的下一代模型迭代，提前开展芯片与模型的协同适配。

p | 这样才能从根本上解决问题，确保发布即可用，可用即好用。

q | 提问：今年超节点非常热，去年很多还在发布阶段，今年已经落地了。

r | 您认为接下来最大的瓶颈是什么？杜夏威：超节点成为WAIC的热点，呼应了模型快速迭代、走向更大规模参数量的趋势。

s | 海光的超节点今年已进入量产状态，我们联合光合组织上下游及整机合作伙伴，推出了基于海光CPU/DCU芯片的超节点方案。除了硬件本身的量产，我们还需要关注服务能力的打磨，特别是软件栈的完善度。在大模型推理场景中，PD分离和PV Cache缓存等技术手段对性能效率的提升至关重要。

t | 另一个值得关注的问题是，随着超节点规模扩大，故障率也会随之上升。海光在这方面积累了较多经验，在训练侧和推理侧的故障管控与快速恢复方面，已形成了一套成熟机制和软件补偿方案。所以接下来需要重点推进两个维度：一是软件系统工程化来保障最优性能，二是可用性与稳定性来保障大规模部署后的服务可持续性。提问：现在大模型能做到万卡级的已经不多了，但十万卡级其实没有一个单一的模型能完全撑满。这是否意味着未来的超节点要支撑多个大模型进行异构运算？这会带来什么问题？杜夏威：以万卡或十万卡支撑单一用户时，国内真正做基模的厂商是聚焦的。他们需要持续的模型迭代，对训练集群几乎是锁定状态，可能每个月都要完成一次模型迭代。因此，我们要有能力提供十万卡级的单一系统，来支撑单一模型的训练和持续迭代，这是我们具备的能力之一。另一个维度是推理侧，现在已经进入海量并发的状态。用户喜欢用什么模型，我们不应绑定或限制。

u | 未来的十万卡集群还需要保障另一种能力：在高并发下，支撑各类头部模型实现高性能的Token吞吐。这两种场景的特点完全不同，对我们的考验也不一样，所以我们需要围绕海光芯片的十万卡交付，同时做好这两个层面的部署和支持。

Current article:http://www.zhanggengsenchaiweikeng.cfd/biseee/epa7t.xls

Published on:12:52:46

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