" 国产算力要做到物美价廉。" 曙光信息产业股份有限公司高级副总裁任京暘认为，" 物美 " 关乎算力是否好用，" 价廉 " 则要实现价格普惠。

任京暘坦言当前算力价格偏高，国产算力问题尤为突出。8 月 28 日，他在 2026 中国国际大数据产业博览会期间接受媒体采访指出，近年来主流 AI 服务器价格成倍增长，" 价格相当夸张 "。

受算力供应紧张和价格上涨影响，大模型公司和云厂商近期频繁上调 Token（词元）消耗价格。摩根士丹利 8 月研报显示，中国大模型平均 API 输出价格从 2025 年第一季度的约 12.2 元 / 百万 tokens 回升至 2026 年第二季度的 21.9 元 / 百万 tokens，分析师认为这与国产算力成本上升相关。

任京暘表示，算力成本上升源于供应链对 AI 需求短期爆发准备不足，导致产能紧缺；产能重建与释放需一定周期，算力价格回归正常或需两至三年，而实现大幅降价与普惠更多依赖技术创新。

算力是 " 词元经济 " 的底层基础设施。中科曙光代表性产品为十万卡 AI 超集群曙光 8000，其液冷计算单元在数博会上展出。曙光 8000 将十万卡规模国产算力组织为统一管理、协同运行系统，减少数据读取与资源调度等待损耗，提升词元吞吐、运行能效和服务能力。

曙光 8000 采用超智融合架构，兼顾科学计算高精度算力与 AI 训练推理低精度智能算力。该集群于 2026 年 7 月在郑州正式落成，并通过国家超算互联网接入全国一体化算网，面向科研高校、企业及个人用户提供服务。

为支撑大模型训练与推理，行业持续推进 " 芯模协同 "：头部模型每次更新，主流 AI 芯片公司均第一时间宣布适配，保障模型完全兼容与正常推理运行。任京暘强调，" 芯模协同 " 要求芯片厂商始终与大模型迭代进程紧密耦合，快速适配能力源于前期长期投入而非发布瞬间。

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