央广网北京9月23日消息(记者黄昂瑾)9月21日，在2026人工智能（885728）计算大会(AICC2026)上，浪潮信息（000977）首席AI战略官刘军给出了一个判断：智能体的发展，让智能有望像计算和电力一样，成为可以规模化生产和供给的资源。
这一判断正是基于以大模型、智能体为代表的人工智能（885728）应用带来的产业变革趋势。刘军指出，当前，前沿大模型与智能体的发展，正在推动计算产业从“提供算力”走向“生产智能”。衡量计算系统价值的尺度，也从拥有多少算力，进一步转向能够支撑多强的智能，以及能够以多低的成本供给多少智能。
不同于过去几十年，信息技术主要解决如何更高效地处理信息，刘军认为，如今，知识、推理、判断、创造、规划等过去高度依赖人类智能的任务，逐渐被计算、被复制、被调用，甚至被规模化生产。
“这意味着人工智能（885728）计算既要支撑前沿智能突破能力边界，也要推动智能的充分供给，将沿着能力型智算与容量型智算两个方向共同发展。”刘军进一步解释称，能力型智算是“向上”的方向，支撑AI越来越强，去解决过去解决不了的问题；容量型智算则是“向广”的方向，让智能越来越便宜、越来越丰富，让更多人、更多企业、更多行业都能够获得。
“突破智能上限，意味着让AI要能够帮助人类解决今天尚无答案的问题。”刘军举例道，“比如从海量蛋白质中发现新的药物分子候选物，探索数学、物理领域尚未找到的求解路径，都是这一方向的具体体现。”
刘军进一步指出，如果每次调用的成本都很高，再强的AI也仍然是稀缺资源。发展人工智能（885728），最终为了让普通用户能够调用多个智能体，让中小企业能够获得过去难以长期配置的专业能力。这就需要计算系统以可负担的成本，提供充足的智能服务，“这是容量型智算要解决的问题。”
刘军认为，随着Agent数量和使用深度不断增加，Token需求将快速增长，如何提高单位计算资源的Token产出，成为智能规模化供给的关键。面向持续、大规模推理需求，浪潮信息（000977）此次发布了元脑HC2000多元算力机组，采用DirectCom2.0极速架构，基于高密液冷AI整机柜、搭配MCIS推理软件栈，实现计算负载按需匹配、动态优化。该多元算力机组可围绕不同模型与业务的实际负载，选择相应的算力和存储配置，并通过软件栈组织协同，有效提升同等投资Token的产能。
此外，刘军提出，面向前沿模型和复杂智能体，计算系统不仅仅需要更多芯片、更大内存容量，以及更低时延的通信，更关键的是，如何让模型权重、KV Cache(大语言模型为减少重复计算而保存的中间结果)和运行状态在不同芯片与内存之间高效流动，减少数据搬移和通信等待。
“与传统AI服务器不同，超节点的意义就在于突破传统单机的计算边界，把更多芯片和内存纳入一个高效协同的计算域，为前沿智能提供更大的‘有效计算空间’。”刘军介绍，以浪潮信息（000977）推出的元脑SD200Ultra超节点AI服务器为例，以开放系统设计紧耦合128芯本土AI芯片，通过统一内存寻址、超低时延通信和超级算子优化，提高多芯片协同效率。
展望下阶段人工智能（885728）计算的突破空间，刘军认为，要以能力型智算突破智能上限，以容量型智算推动智能规模化供给。要以贯穿式系统创新，通过全栈规划与跨层协同，持续提升整个计算系统的效率。要以开放协同的产业生态，实现多元算力的高效协同和计算产业生态的健康、可持续发展。
