在明年预计支持三四十万亿token需求时，总体需要约二十六七万张卡，其中50%-60%为训练卡，40%-50%为推理卡，包括L20和580系列。在未来，为优化成本及提升效率，将逐步将部分CPU任务迁移至GPU，但整体增加量预计仅为10%-20%，不会出现大规模扩容。而豆包平台作为一个AI对话系统，其日均query量达到4.2亿次，对应DAU约6,000多万，每天消耗5.5万亿至6万亿token，因

在明年预计支持三四十万亿token需求时，总体需要约二十六七万张卡，其中50%-60%为训练卡，40%-50%为推理卡，包括L20和580系列。在未来，为优化成本及提升效率，将逐步将部分CPU任务迁移至GPU，但整体增加量预计仅为10%-20%，不会出现大规模扩容。而豆包平台作为一个AI对话系统，其日均query量达到4.2亿次，对应DAU约6,000多万，每天消耗5.5万亿至6万亿token，因

若为嵌入式 / 边缘场景：优先选择 YOLOv8n/v11-S，搭配 INT8 量化 + 320x320 分辨率，算力需求控制在 2 TOPS 以内；初步实施可使用线上云服务器：如“智算云扉https://waas.aigate.cc/productService、算吧 https://www.suanba.cc/index”等租赁平台，支持按量计费。若为桌面 / 云端场景：选择 YOLOv8m/

随着技术的持续演进，AI 数字人生成的算力需求将呈现多维度动态平衡的趋势：硬件性能指数级提升与算法效率突破形成对冲，场景复杂度攀升与算力优化技术相互博弈，最终在普惠化、实时化、绿色化的驱动下，实现算力需求的 “螺旋式上升” 与 “结构性优化” 并存。以下从六大核心趋势展开分析

随着大型语言模型(LLM)技术的成熟，检索增强生成(RAG)应用正逐渐成为连接企业知识与AI能力的重要桥梁。MCP 标准化拓展 RAG 技术应用场景的具体案例，覆盖企业服务、金融、医疗、工业等领域。

随着大型语言模型(LLM)技术的成熟，检索增强生成(RAG)应用正逐渐成为连接企业知识与AI能力的重要桥梁。MCP 标准化拓展 RAG 技术应用场景的具体案例，覆盖企业服务、金融、医疗、工业等领域。

今天要深入剖析的 MCP（Model Context Protocol）驱动的智能体化RAG系统，正是为了根治这一痛点而生。它的革命性不在于增加了多少新工具，而在于赋予了AI一个“工具选择大脑”。这个系统让AI助手第一次拥有了“情境感知”能力，能够像一位经验丰富的专家一样，根据问题的性质，自动、智能地选择最合适的工具链。接下来，让我们一起看看它是如何实现的。

今天要深入剖析的 MCP（Model Context Protocol）驱动的智能体化RAG系统，正是为了根治这一痛点而生。它的革命性不在于增加了多少新工具，而在于赋予了AI一个“工具选择大脑”。这个系统让AI助手第一次拥有了“情境感知”能力，能够像一位经验丰富的专家一样，根据问题的性质，自动、智能地选择最合适的工具链。接下来，让我们一起看看它是如何实现的。

MCP与其他大语言模型工具调用流程的核心不同在于：MCP是一个标准化协议层，而传统工具调用是模型与宿主应用的直接交互机制。传统工具调用像是直接操作自家打印机，而MCP则像是通过统一标准的外卖平台订购服务，省去了为每个工具单独开发适配器的复杂性。

MCP与其他大语言模型工具调用流程的核心不同在于：MCP是一个标准化协议层，而传统工具调用是模型与宿主应用的直接交互机制。传统工具调用像是直接操作自家打印机，而MCP则像是通过统一标准的外卖平台订购服务，省去了为每个工具单独开发适配器的复杂性。