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本报记者卢晓 北京报道
“当我坐下来准备这篇演讲,和产业链上下游的朋友们一轮又一轮地深聊之后,我感受到的,是一种弥漫在整个行业里的、奇特的集体情绪——亢奋,焦虑。竟然同时存在,同等强烈。”5月8日,紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛在NAVIGATE 2026领航者峰会的主旨演讲中这样说。
亢奋在于,龙虾等智能体的火热让AI时代产生巨大的基建需求,带动Token经济站上风口,也为新华三的“卖铲”赛道带来高速增长;焦虑则在于,内存短缺、算力硬件成本飙升等因素为AI行业带来的不确定性,而Token经济的性价比,则成为那个关键破局点。
不要仅盯一张牌
在亢奋与焦虑交织的AI十字路口,新华三打算怎么办?
于英涛当天在主旨演讲中指出,AI行业当前面临三大不可回避的命题:Token经济下的范式转移、AI自主的结构性矛盾和AI性能瓶颈的系统性陷阱,而新华三将以Token为衡量标尺,为客户提供最优性价比方案,以及做无缝连接的“同花顺”,而不只是“单张大牌”等思路。
在Token最优性价比这个方向,持续上涨的硬件成本,是AI基建目前面临的主要阻碍之一。
多位业内人士在跟《华夏时报》记者交流时都认为,结构性失衡带来的存储芯片价格飞涨,直接推高了AI服务器和算力服务的成本,芯片厂商将更多的先进产能转向高毛利的高带宽内存(HBM),导致通用型内存模块供应受限,推动全品类内存价格普涨。
AI硬件的“通胀时代”已经到来。
高盛去年第四季度调研数据就显示,搭载最新架构的AI训练服务器均价已达到35万至45万美元,同比上涨28%。有业内人士告诉本报记者,虽然AI服务器的单价高、利润空间大,但它需要同时搭载DDR5和HBM这两种持续涨价的高端存储,厂商很难完全消化存储价格飙升的冲击。需要提及的是,自2025年底以来,AI服务器需要搭载的CPU芯片也在持续涨价。
面对硬件成本的持续上涨,新华三打算通过系统协同作战,来抵消硬件的成本波动。“Token性价比不是一张卡决定的,也不是由某个单一能力决定的,而是要靠算、网、存、云、安、维六个维度的深度协同,才能做到最好。”于英涛说。
《华夏时报》记者从新华三方面了解到,当天其发布了覆盖计算、网络、存储、云、安全、运维六大维度的系列新品,其中包括面向万亿参数大模型训练的UniPoD S80000全系列超节点,覆盖从32卡到1024卡的全系列产品,单柜最高128卡高密部署,并提供从1024卡到16384卡的弹性扩展能力,通过软硬协同深度优化,训练性能提升70%,推理性能提升3倍。
于英涛当天还直言,“简单地只盯住动力引擎,是偏执的误导”。他举例称,“万卡集群中,网络拥塞导致的算力损耗高达30%以上;数据IO瓶颈导致GPU空等时间占比40%以上;安全事件、维保故障、调度失误导致的训练中断,平均恢复时间以天来计算。”
AI“卖铲人”进入下半场
新华三所处的赛道,正是AI淘金热中最具确定性的“卖铲人”生意:不赌某个大模型能否成功,而是为所有玩家提供算力、网络等刚需基础设施。
这是一个天花板极高的市场。于英涛在演讲中称:按照当前全球已规划的数据中心建设量,包含电力基础设施、服务器、网络、存储、运维,总账单直奔7万亿美元,接近英国、日本GDP之和,是人类历史上对单一技术方向最大规模的集体押注。
Token经济的火热,也让新华三这家老牌ICT公司业绩快速增长。2025年,新华三营收约760亿元,同比增长约38%,净利润增长12.3%至31.51亿元,当年整体毛利率为14.59%。
今年5月,它还迎来成立十周年的关键节点。
2016年5月,紫光股份以约166.6亿元价格从惠普分拆出的HPE手中收购了华三公司51%的股权,公司正式更名为"新华三集团有限公司"。这家脱胎于华为和美国3Com公司,曾由惠普全资持有的ICT老牌公司,目前正在甩掉最后的外资包袱。去年11月,紫光股份宣布:其全资子公司紫光国际联合宁波甬宁、合肥华芯等中方投资机构,分步受让HPE持有的新华三剩余19%全部股权,交易价格统一为每股735.99美元。
需要提及的是,新华三在面临AI高增长的同时,也面临着激烈的竞争。以AI服务器这个算力基础设施的核心载体为例,IDC数据显示,2025上半年中国AI服务器市场规模达到160亿美元,同比增长超过一倍。其中浪潮、新华三、联想位居前三,占据了近一半的市场份额,IDC预计,到2029年,中国AI服务器市场规模将超过1400亿美元。
在硬件成本持续高涨的背景下,比拼Token经济的效率显然也成为各家AI基建厂商的竞争关键。
智参智库特聘专家袁博对《华夏时报》记者表示,AI时代竞争的核心是“Token经济”,Token消耗量就是AI时代的GDP的体现,它衡量的是数字劳动力的生产效率,标志着实际最终用户购买的AI资源的价值。“未来,单纯卖裸金属、卖虚拟机、卖存储的利润会被压薄,沦为低毛利的基础设施,衡量厂商竞争力的核心指标,不是算力规模,而是‘每瓦特产出的Token量’(成本效率)和‘Token生态的繁荣度’”。
责任编辑:黄兴利 主编:寒丰





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