每經(jīng)記者｜楊卉    每經(jīng)編輯｜畢陸名    

4月15日，由北電數(shù)智主辦的第二屆酒仙橋論壇在京啟幕。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者在現(xiàn)場(chǎng)注意到，會(huì)上，中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授鄭緯民提出，我國(guó)Token（詞元）消耗在兩年間增長(zhǎng)了千倍。

然而，當(dāng)前的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施還無(wú)法高效生產(chǎn)Token；實(shí)際Token產(chǎn)能受限于系統(tǒng)優(yōu)化不足，陷入高耗能、低產(chǎn)出的困局。

圖片來(lái)源：每經(jīng)記者 楊卉攝

在鄭緯民看來(lái)，AI競(jìng)賽的核心標(biāo)準(zhǔn)正在從MaaS（模型即服務(wù)）向TaaS（Token即服務(wù)）躍遷。未來(lái)還需推動(dòng)Token服務(wù)向標(biāo)準(zhǔn)化、分層化與可調(diào)度化轉(zhuǎn)變，按業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)產(chǎn)能進(jìn)行分層定價(jià)與調(diào)度。不能將所有負(fù)載壓在最昂貴的GPU（圖形處理器）資源上，需將大模型參數(shù)合理分配至不同的計(jì)算資源上，實(shí)現(xiàn)計(jì)算、緩存、狀態(tài)保存與數(shù)據(jù)搬運(yùn)的職能分離與各歸其位，將可用計(jì)算資源池大幅擴(kuò)大，將異構(gòu)設(shè)備都用起來(lái)，通過(guò)優(yōu)化底層架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能服務(wù)的高效、低成本生產(chǎn)。

“當(dāng)前AI算力基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)法高效生產(chǎn)詞元”

鄭緯民提到，前幾年大家還都在做大模型，去年開(kāi)始，風(fēng)口轉(zhuǎn)到了Token。Token究竟是什么？

鄭緯民解釋稱，Token介于硬件與應(yīng)用之間，是AI處理信息的最小語(yǔ)義單元。如“人工智能很強(qiáng)大”這句話，會(huì)被分成“人工”“智能”“很”“強(qiáng)大”四個(gè)Token。

“你和AI的每一句輸入對(duì)話、AI生成的每一段輸出內(nèi)容，都用Token來(lái)計(jì)量信息的處理量?！编嵕暶穹Q。此外，Token還是計(jì)算量的映射，是AI運(yùn)行時(shí)算力消耗的基本計(jì)量單位，更是AI運(yùn)行的計(jì)價(jià)單位。

鄭緯民稱，Token越來(lái)越重要的背后，是AI使用方式發(fā)生變化的事實(shí)。

據(jù)他介紹，在生成式AI時(shí)代，計(jì)算的消耗主要用于輸入、輸出式的單詞請(qǐng)求。到了智能體時(shí)代，智能體需要自行圍繞目標(biāo)持續(xù)執(zhí)行鏈路，實(shí)際消耗的Token數(shù)量遠(yuǎn)超預(yù)期?，甚至達(dá)到“100倍”級(jí)別的膨脹。鄭緯民還強(qiáng)調(diào)，一旦未來(lái)新的智能水平出現(xiàn)，Token的消耗還可能會(huì)達(dá)到新的水平。

鄭緯民稱，我國(guó)Token消耗已經(jīng)從2024年的日均千億漲到了如今的140萬(wàn)億Token/天，兩年增長(zhǎng)了千倍。然而，隨著Token消耗大增，新的問(wèn)題開(kāi)始出現(xiàn)：當(dāng)前的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施還無(wú)法高效生產(chǎn)Token；基礎(chǔ)設(shè)施主要服務(wù)于大模型訓(xùn)練，而非實(shí)際應(yīng)用中的持續(xù)性服務(wù)；實(shí)際Token產(chǎn)能受限于系統(tǒng)優(yōu)化不足，陷入高耗能、低產(chǎn)出的困局。

在鄭緯民看來(lái)，單純將開(kāi)源模型和開(kāi)源推理框架做靜態(tài)堆疊，缺乏物理硬件層面的深度優(yōu)化與系統(tǒng)級(jí)調(diào)度，昂貴算力就會(huì)在鏈路中的各類瓶頸處，如批處理與并發(fā)策略失衡、跨節(jié)點(diǎn)通信與調(diào)度不協(xié)調(diào)、顯存與系統(tǒng)內(nèi)存配置不匹配等被持續(xù)損耗。

按業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)產(chǎn)能進(jìn)行分層定價(jià)與調(diào)度

鄭緯民進(jìn)一步指出，MaaS（模型即服務(wù)）一直是產(chǎn)業(yè)鏈的重要一環(huán)。但隨著AI進(jìn)入規(guī)?；瘓?zhí)行后，單純的模型接入已不足以支撐高效能供給。這意味著未來(lái)AI競(jìng)賽的核心標(biāo)準(zhǔn)正在從MaaS（模型即服務(wù)）向TaaS（Token即服務(wù)）躍遷；從“比拼算力集群規(guī)?！睆氐邹D(zhuǎn)向“比拼每瓦Token生產(chǎn)效率”。

在鄭緯民的設(shè)想里，未來(lái)TaaS作為Agent時(shí)代生產(chǎn)智能的新型工業(yè)級(jí)服務(wù)體系，既能為產(chǎn)業(yè)釋放創(chuàng)新活力、為全國(guó)一體化算力網(wǎng)盤活存量資源，更能推動(dòng)高質(zhì)量智能服務(wù)普惠可及，讓智能生成像水電一樣穩(wěn)定調(diào)度與供給，真正開(kāi)啟普惠智能時(shí)代。

需要注意的是，據(jù)鄭緯民介紹，當(dāng)前的Token服務(wù)其實(shí)是多樣的，有適用于實(shí)時(shí)交互、自動(dòng)駕駛等對(duì)延遲敏感場(chǎng)景的極低時(shí)延型；有支持長(zhǎng)上下文處理，適用于復(fù)雜Agent推理、多輪對(duì)話等場(chǎng)景的均衡通用型；還有大規(guī)模離線處理，適用于數(shù)據(jù)清洗、研報(bào)生成、模型微調(diào)等批量任務(wù)的高吞吐低成本型。未來(lái)，Token服務(wù)還需實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、分層化與可調(diào)度化，將大模型參數(shù)合理分配至不同的計(jì)算資源上，以降低成本并提高性能。鄭緯民強(qiáng)調(diào)，按業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)產(chǎn)能進(jìn)行分層定價(jià)與調(diào)度，是Token服務(wù)走向基礎(chǔ)設(shè)施的前提。

談到調(diào)度，鄭緯民還進(jìn)一步指出，要實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)的“異構(gòu)協(xié)同”，就不能將所有負(fù)載壓在最昂貴的GPU資源上，需實(shí)現(xiàn)計(jì)算、緩存、狀態(tài)保存與數(shù)據(jù)搬運(yùn)的職能分離與各歸其位，將可用計(jì)算資源池大幅擴(kuò)大，將異構(gòu)設(shè)備都用起來(lái)。

“過(guò)去，我們建設(shè)模型；今天，我們要建設(shè)智能供給體系。從模型服務(wù)走向Token服務(wù)，是 Agent 時(shí)代對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的必然要求。只有當(dāng)智能生成像水電一樣，被穩(wěn)定調(diào)度與供給算力之上、Token 為王的普惠智能時(shí)代才算真正到來(lái)?！编嵕暶穹Q。

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