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7月18日，2026世界人工智能（885728）大会“未来计算与未来算力论坛”在上海世博中心举行。神州数码（000034）联席董事长王冰峰受邀出席，在以“从第一性原理出发——未来的计算与算力，究竟是什么”为主题的“星火思辨”环节，与香港科技大学（广州）协理副校长熊辉，岭南大学副校长、香港工程院院士姚新，云知声联合创始人兼CTO梁家恩等专家学者和产业代表展开跨界对话，直面算力需求激增、能耗压力与架构演进等多重挑战，从技术突破、产业应用与商业价值等维度，共同探寻未来计算与算力的发展方向。
王冰峰认为，进入大模型时代，算力的衡量方式正在发生变化。过去，芯片性能主要以FLOPS等单点指标衡量；如今，单位Token成本、生成速度及其创造的业务价值，正成为更重要的评价维度。当前Token成本仍然偏高，AI应用和商业模式尚未真正收敛。只有当基础设施和底层模型成本进一步下降，Token单价降至临界点，AI应用才可能迎来大规模爆发。
衡量标准的变化，也意味着算力竞争正从单颗芯片走向系统级协同。随着模型规模和复杂度提升，芯片、内存、存储、通信和集群调度等环节，共同决定AI系统的实际效能。未来评价算力，不仅要看峰值性能，更要看整个系统能否持续、稳定、高效地生成有价值的Token。
当前，大语言模型主要基于Transformer架构，其Attention和KV Cache机制对显存容量、内存带宽和存储能（885921）力提出了刚性需求。随着上下文窗口扩大，缓存数据持续增长，进一步加剧全球内存与存储供应紧张。与此同时，算力需求快速增长、基础设施加速变革，以及需求与产能周期（883436）错配，使行业面临功率墙、内存墙、通信墙等多重约束。仅依靠单一环节的突破，已难以解决系统性问题，必须推动硬件、算法、模型与系统架构协同优化。
在王冰峰看来，挑战也孕育着新的产业机遇。高速互联、光电共封装、新型供配电、液冷与热管理等技术，正从配套环节转变为影响智算中心效率、能耗和稳定性的关键能力，并有望催生新的千亿级乃至万亿级市场。但仅在现有大语言模型和经典计算架构内部持续优化，仍难以满足人工智能（885728）的长期发展需求。无论是降低Transformer的计算复杂度，还是探索类脑计算、存算一体、量子计算和太空算力，其核心都在于突破现有计算体系的边界，为智能发展打开新的空间。
王冰峰的判断，也与神州数码（000034）自身在AI算力领域的业务实践相呼应。WAIC期间，神州数码（000034）展示了其在AI算力领域的全面布局：一方面，神州数码（000034）旗下神州鲲泰依托“鲲鹏+昇腾”路线，推出包括KunTai A989 T3超节点服务器及KunTai PoD2000 A3液冷超节点整机柜在内的多款新品，并与现有产品线形成互补；另一方面，神州数码（000034）发布了由HICA和HISO驱动的AI Infra OS，实现异构算力的高效调度与全栈运维。此外，神州数码（000034）旗下木犀智能也带来了专为百万卡级超大规模算力集群打造的智算互联底座NEUWAYS8630-64H与NEUWAY S8530-128D 高性能智算交换机。
依托AI Factory全栈算力体系，神州数码（000034）已形成覆盖云、网、边、端的立体化布局，打造出灵活高效的算力供给体系，并先后中标多个重点行业智算集群及智算Token工厂项目。同时，公司持续深化与沐曦、摩尔线程（688795）、壁仞、长鑫、佰维等50余家国内核心厂商的合作，不断提升关键器件覆盖、算力供给和客户服务能力。
王冰峰表示，当前人工智能（885728）仍处于以基础设施建设和资本开支为主导的“上半场”，GPU、光通信、存储和网络等领域快速发展。但AI的“下半场”将逐步转向收益导向，真正的机会将属于那些掌握客户需求和业务现金流，并能够将AI能力转化为实际收益的企业。
面向未来，算力竞争将不再只是芯片性能的竞争，而是系统效率、能源（850101）成本、架构创新与产业转化能力的综合竞争。只有推动学术研究、工程技术与产业需求紧密协同，加快前沿技术工程化和产业化，才能为人工智能（885728）下一阶段发展构建更加高效、可持续的算力基础。
