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“在经通胀调整后的实际 工资下降之际，利率大幅上升，这可能是背负债务的年轻家庭一生中从未经历过的事。”美国房屋售价自2021年来首次低于标价Redfin表示，在截至8月28日的四个星期内，平均售价与挂牌价格的比率降至99.8%。”2026世界人工智能大会（WAIC）期间，云天励飞-U（688343.SH）方面在接受财联社记者采访时表示。
B | 自2021年3月以来，该比率从未低于100%。 当下，模型层面训推规模迈向万卡，应用侧C端多款智能体涌现，AI进化为生产生活“搭子”，B端的人工智能真实场景落地也在加速。在这些需求的带动下，产业链频频传递出“算力供不应求”信号。
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此外，8月底，美国全国房地产经纪人协会（NAR）表示，占美国房地产市场销售量90%的成屋市场，7月销售总数意外再度不及预期，连续第六个月下降， 销售量创下两年多新低。具有领先意义的7月新屋市场数据显示，其销售加速下跌， 库存升至2008年地产崩盘时水平。 财联社记者多方采访获悉，算力进入“拼系统”时代，构建超节点、超集群已经成为主流做法，且收获了下游各行业的积极反应。由于预期美联储将进一步加息，抵押贷款利率创下6月以来的最高水平，并逼近2022年的高点。与此同时，TPU路线正在同步发力，华东地区首座国产TPU千卡智算集群已经落成。9月8日房地美公布的数据，美国30年期按揭贷款的平均利率从上周的5.66%上升至5.89%。最近，美国房贷利率持续上涨，过去一个月利率上升了近一个百分点。尽管美国房地产市场今年迄今已经降温，但有一些迹象表明，目前市场正开始趋于平稳。多种方案涌现背后，产业最关心的则是Token性价比。 “超节点是未来几年重点方向” 下游已给出积极反应 WAIC期间，华为昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）真机、超节点集群Atlas 950 SuperCluster、首个全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰）真机、燧原科技与中兴通讯（000063.SZ）联合打造的正交架构方案“云燧ESL64-O”超节点、阿里云磐久AL128超节点服务器、沐曦股份-U（688802.SH）新一代AI超节点曦景S600、摩尔线程-U（688795.SH)MTT C256超节点、壁仞科技(06082.HK）分布式解耦架构超节点方案、百度智能云超节点“天池”等格外吸睛。
D | 华为昇腾950超节点 图片来源：财联社记者/摄 “云燧 ESL64-O”超节点 图片来源：受访者供图 中兴超节点方案 图片来源：受访者供图 中国电子云则发布了自研的翎枢6020轻量型、翎枢6032平衡型、翎枢6064性能型三款超节点产品。
E | Redfin的报告显示，降价待售的房子比例与前四周相同，为7.5%。
不过Redfin首席经济学家Daryl Fairweather在一份声明中表示：“虽然冷却似乎正在逐渐结束，但有迹象表明， 市场还有更大的放松空间。今年劳动节后的经济放缓可能会比市场超紧张的前几年更严重一些。因人员外流，旧金山房价急剧下滑由于利率飙升和科技公司工作者外流，旧金山房价上个月暴跌。 中国电子信息产业集团有限公司首席科学家、中国电子云总工程师朱国平介绍，翎枢超节点将千百张GPU融合为单一逻辑超级单卡，通过Tbps级超高带宽、百纳秒级超低时延、统一内存编址提升算力释放效率。
F | ”
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根据Redfin的一份报告，在截至9月4日的四个星期内，该市的 单户住宅中位价比去年同期下降了7%，为2012年以来的最大年度跌幅，至140万美元。
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房产经纪公司Compass表示，自2021年8月以来，其在旧金山签订的合同数量下降了25%。翎枢超节点覆盖20-64卡黄金算力区间，相比其他超节点方案，优势在于成本更低、生态开放，可兼容现有风冷、液冷机房。 云天励飞方面也告诉财联社记者，公司未来三年计划推出DeepVerse100P、DeepVerse100D和DeepVerse100L三款芯片，分别针对Prefill、Decode Attention和Decode FFN进行优化，未来在此基础上构建面向万卡异构集群的分离式AI推理基础设施。Daryl Fairweather在接受采访时说：“旧金山的房价是因为有科技人员在这工作而变得如此昂贵。
I | 财联社记者采访获悉，产业链下游已对超节点、超集群产品有了积极反应。
J | 然而疫情和远程工作削弱了科技公司与该地区的联系。”
由于飙升的借贷成本降低了人们的负担能力，而卖家仍然不愿降价，美国各地的房屋销售都已刹车。旧金山受到了沉重打击 ，因为其工人仍然不愿回到办公桌前，落后于其他主要都市区的复工率，并促使该市许多餐馆和零售商关闭。
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全球房价下滑才刚刚开始虽然到目前为止的房地产衰退还没有接近2008年金融危机的水平，但对于希望在不引发深度衰退的情况下抑制通胀的央行官员来说，房地产市场的数据是一个关键变量。中科曙光（603019.SH）方面提供的数据显示，曙光8000集群正式上线首周即需求爆满，应用满载运行，目前日均处理作业数突破15万个，单日处理作业峰值超过50万个。目前， 澳大利亚、新西兰和加拿大等泡沫市场已经面临两位数的房价下跌，但经济学家认为全球房价下滑才刚刚开始。截至目前，曙光8000已完成近千项超智融合应用适配，覆盖大模型训练、高通量推理、科学计算等多个万卡级规模场景。据媒体，法政大学的Hideaki Hirata表示：“我们将在2023年和2024年观察到全球同步的房地产市场下滑。”平田英明曾是日本央行经济学家，他警告说，今年大幅加息对家庭的全面影响还需要时间才能显现出来。彭博经济学家Niraj Shah表示：“如果央行收紧过度，软着陆的前景就会减弱。房价可能会更快地下跌，加剧并延长衰退。”在波兰，随着利率的上升，一些借款人的每月还款翻了一番。
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波兰政府今年早些时候表示，允许波兰人暂停还款长达8个月。在银行业被迫计入约130亿兹罗提（27.8亿美元）的拨备后，抹去了银行的主要利润。瑞典曾是欧洲最热门的市场之一，自今年春季以来，该国房价已经下跌了约8%，多数经济学家目前预计降幅为15%。 上线后快速满载，意味着科研机构、企业和开发者对超大规模、高质量算力的现实需求正在加速释放，也表明十万卡级算力已开始持续承接更加广泛的科研和产业任务。 据悉，曙光8000采用全球首创的高密度机柜结构，单个计算单元算力密度较其他超节点提升20倍，在有限空间内实现更高算力部署；自研scaleFabric类IB原生RDMA高速互连技术，实现十万卡规模稳定互连。不断上升的利率也给在债券市场上大举借债以为运营融资的房地产公司带来压力，让投资者越来越担心它们是否有能力为这些债务再融资。
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英国的房价下跌也在加速。据媒体的一项分析显示，在伦敦几乎一半的行政区，房价持平或下跌。 另据媒体报道，华为昇腾384超节点目前已商用落地750多套，规模应用于互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业。
N | 一位算力从业者告诉财联社记者，内部连接是超节点及算力集群发展面临的核心问题。
o | “超节点架构、超节点内部的连接，这可能是我们现在包括未来几年重点（攻克）方向，核心是要解决GPU或TPU之间高速互联的问题，通过交换芯片提供单个节点大容量，比如可以提供64卡、128卡这种超大规模的连接，在这个基础上组建更大的千卡、万卡集群。” 据悉，在AI算力基础设施与数据中心网络架构中，Scale-Up、Scale-Out和Scale-Across分别为三种不同层次的扩展模式：Scale-Up（纵向扩展）聚焦于超节点内部的紧密耦合，Scale-Out（横向扩展）侧重于集群之间的规模扩张，Scale-Across（跨域互联）则致力于数据中心之间的广域协同，旨在打破单数据中心的物理极限。
汇丰控股公司警告称，英国正处于“房地产低迷的顶点”，未来一年的需求可能会下降20%。
p | “Scale-Out相对来说更成熟，Scale-Up的挑战更大，这是我们要重点解决的。
q | 现在单个GPU Scale-Up领域的带宽都达到TB的级别，单交换机的交换容量可能要达到100T以上。
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r | 解决了这个问题之后，才能组成大规模的集群。大规模集群要为芯片解决的，就是把极限带宽提高。”前述从业者介绍。
s | 财联社记者也从中兴通讯方面获悉，针对AI大模型规模化落地的网络升级要求，其构建的智能算力网络底座，主要聚焦Scale-Out机间网络（优化单集群内部通信效率，实现稳定降本、调优增效）与Scale-Across跨域互联（实现跨数据中心、跨地域的算力资源高效调度）两大核心场景。 TPU路线同步发力 产业最关心Token性价比 除了近几年持续热门的GPU路线，财联社记者还了解到，杭州电信、中兴通讯与中昊芯英联合打造了华东地区（杭州）首座国产TPU千卡智算集群，该集群亦是中国电信体系内首个大规模国产TPU集群部署项目。
t | “选择做千卡集群而不是万卡集群，是因为我们想把它做成试验田。我们先把千卡级的软件栈系统集成到千卡集群上，在Token Factory上能提供不错的服务，在服务逐步做透的情况下逐步开展二期、三期。未来，我们也希望逐步从千卡向万卡集群迈进，在万卡集群上运行国产模型的训练推理，而且满足所有商用需求所需要的性价比。”中昊芯英创始人、CEO杨龚轶凡告诉财联社记者。 谈及GPU与TPU两条路线如何选择，中国电信杭州分公司智算中心总经理王良表示，“并不见得每个芯片都是全能选手，不同芯片在不同场景下有独特的长处，比如TPU擅长做张量运算，我们评估推理能力是TPU的长处。
u | ” 王良还介绍，“上述TPU千卡集群落地后运行得很好，尤其是今年的Token风口起来以后，市场上对Token的需求量很大。
v | 最近（我们）和中昊芯英测试完PD分离，这一技术把TPU的优势进一步放大，已经比较满足当初的设计目标。” 据悉，该集群基于“泰则®”智算平台构建，将面向大模型训练、AI推理、科学计算等场景提供全自主算力支撑，该集群二期规划今年9月上线投产。“ 王良进一步谈到，调优将是一项非常重要的工作。他介绍，“现在所有的大模型厂商、芯片厂商，都是拿出百米冲刺的速度在跑马拉松，芯片厂商每年都会发布一个新版本，而大模型厂商每个季度都会发一个新版本，这里面的适配工作量是很大的。我们在持续的调优工作中发现，从年初到现在，TPU集群通过调优实现了超过10倍的效率提升。原来每百万Token的成本如果是100元，现在就差不多能降到10元以下。
w | ” WAIC期间，多位受访的算力产业人士均谈及了Token成本问题。
x | 对于模型厂商、AI应用企业和算力运营方而言，真正影响商业化效率的是在一定时间和成本条件下，能够稳定生成多少有效Token。 财联社记者另从AI基础设施及智算云提供商九章云极方面了解到，AI从技术竞赛迈向规模交付，主要面临四个核心卡点：算力成本高企、多芯片计价割裂、GPU利用率困于30%红线、研发缺乏标准化体系。
y | 据悉，九章智算云在全球范围内已部署12个数据中心，算力总规模约22 EFLOPS，配备6600余张GPU卡，具备日产64亿词元（Token）的生产能力。从产出量看，DeepSeek-V4是当前产出最大的模型，日产24.5亿TOKEN，占比38%，随后依次为KIMI 2.5、Qwen-3.5、GLM-5、MiniMax-2.5。
z | 其弹性算力体系，已使得某头部模型厂商的项目综合成本最高节省了82.1%。 云天励飞方面则告诉财联社记者，降低Token成本是一项系统工程，从底层的IP、EDA、芯片设计和封装测试，到服务器、互联、软件栈和算力平台，再到模型及应用，各环节都会影响最终的Token生成效率。
| 据了解，目前国内主流大模型的公开API价格已明显分层。根据不同模型能力和服务方式，常规文本模型的输入价格大致为每百万Token几角钱至十余元，输出价格大致为每百万Token一两元至数十元。 “现在的问题不是将百万Token成本价格从2毛降到1毛，更多的是提升Token价值，这是算力基建和模型要协力解决的问题。
| 如果价值的问题可以解决，定价2块或10块大家都不觉得贵。”前述算力从业者也表示。 （财联社记者 付静）。
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Published on:08:56:23
