百万Token只要一分钱？国产推理芯片启望S3发布，AI推理成本暴跌90%

今天科技圈最炸裂的新闻，非曦望莫属了。

这家刚完成30亿融资的国产GPU厂商，在杭州举办的首届Sunrise GPU Summit上，正式发布了新一代推理GPU芯片——启望S3。但真正让业界震惊的，是他们喊出的那个「百万Token只要一分钱」的口号。

你没看错，是0.01元，不是1元。

作为科技博主，我第一时间研究了启望S3的技术细节。这是一款面向大模型推理深度定制的GPGPU芯片，通过芯片架构、存储体系和系统协同的全方位优化，实现了十倍以上的推理性价比提升。简单来说，就是单位Token推理成本较上一代降低了约90%。

这背后有几个关键技术突破：

首先，启望S3支持从FP16到FP4的灵活多精度切换。这意味着在保证模型精度的前提下，可以大幅降低计算复杂度。FP4精度的应用，让很多推理场景的算力需求直接腰斩。

其次，这款芯片是国内首款采用LPDDR6内存解决方案的GPGPU，内存容量直接提升了4倍。对大模型推理来说，显存带宽和容量从来都是瓶颈，这个突破非常关键。

曦望还同步推出了「寰望SC3-256」超节点方案，专门适配千亿、万亿级参数的多模态MoE推理场景。简单理解，就是把256块启望S3组合起来，形成一个超级计算单元，专门处理超大模型的推理需求。

更值得关注的是，曦望没有自己单打独斗，而是联合商汤科技、第四范式等生态伙伴，共同发起「百万Token一分钱」推理成本计划。他们还和浙江大学签署了战略合作协议，成立了「智能计算联合研发中心」。

这种生态化打法，让我想到了当年英伟达CUDA生态的崛起路径。

从产业角度来看，启望S3的发布恰逢其时。大模型行业正在从「能不能跑」走向「算不算得过账」的阶段。2024年之前，大家都在卷模型参数、卷训练效果；2025年开始，越来越多的企业开始关心推理成本、响应速度、部署规模这些更务实的指标。

启望S3本质上是在回答一个核心问题：AI推理的成本底线在哪里？

如果「百万Token一分钱」真的能够大规模落地，意味着什么？

最直接的影响，是AI应用可以普及到更多场景。目前很多企业想用AI，但一算账就被高昂的推理成本劝退。如果成本降低90%，很多原本不划算的场景就变得可行了。

想象一下，一个中小型企业，每个月只需要几百块钱，就能让千万级的用户享受到AI客服服务。或者一个内容平台，可以用极低的成本，给每个用户生成个性化推荐。

更深层次的影响，是全球AI芯片竞争格局的变化。长期以来，推理GPU市场基本被英伟达垄断，国产芯片能拿到的份额很小。但如果启望S3真的实现了「百万Token一分钱」的极致性价比，那可能会重塑整个市场的定价逻辑。

当然，喊口号容易，落地难。启望S3能否真正实现目标，还需要看几个关键指标：

第一，量产能力和供货稳定性。芯片行业有个说法，「样片算数，量产才算」。30亿融资不少，但芯片制造是真正的烧钱大户，产能爬坡、供应链管理都是硬仗。

第二，软件生态和迁移成本。企业现有的推理系统大部分是基于英伟达CUDA生态的，迁移到曦望的平台需要投入大量时间和人力。曦望能不能提供完善的迁移工具和优化服务，将直接影响客户的决策。

第三，性能表现的真实度。单位Token成本降低90%，听起来很美好，但需要第三方机构的客观测试和验证。不同模型、不同场景下的表现可能会有差异。

不过，无论结果如何，曦望这次都做了一个正确的事：把推理成本摆在了台面上，让大家开始算账，开始思考AI应用的商业可持续性。

2026年，AI行业可能真的要进入「下半场」了。上半场卷模型，下半场卷成本。

启望S3只是开始，接下来我们可能会看到更多围绕推理成本优化的产品和服务出现。这对于整个AI产业的健康发展，无疑是件好事。

最后说句题外话，看到国产芯片在推理领域这样的突破，还是挺让人欣慰的。虽然在训练GPU领域我们和顶尖水平还有差距，但在推理这个更贴近实际应用的场景，国产厂商有机会弯道超车。

毕竟，AI的终局不是看谁的模型最大、参数最多，而是看谁能把AI以最低的成本、最好的体验，送到最需要它的人手里。

启望S3能不能做到「百万Token一分钱」？时间会给我们答案。但至少有人敢这么想、敢这么做，这就值得鼓掌。

我们拭目以待。