九月底的南京新街口，风卷着梧桐碎叶往领子里钻。昨天我排了四十分钟队买奶茶，站得脚麻的时候突然反应过来——这排队的逻辑，不就是所有人都在说的算力吗？
点单的阿姨一个人记单，同时来了三个人就手忙脚乱，少放了料算错了钱，十分钟出不了两杯。后来老板搬了个小桌子加了个临时点单台，分了一个出杯口，一下子顺了，四十分钟的队二十分钟就排到了。
很多人聊算力，一开口就是芯片、超算、P级T级，好像跟普通人没关系。其实不是，算力的本质，就是处理需求的速度。就像奶茶店处理顾客点单，和数据中心处理用户请求，本质上是一回事。
算力不是堆芯片，是整个系统的运转效率
大多数人对算力的最大误区，就是把算力等同于芯片的数量和性能。就像奶茶店老板觉得，我雇十个点单员就一定快，结果十个点单员挤在一个半米宽的吧台，你碰我我碰你，反而更慢。
我们说的算力，从来不是某一块芯片的能力，是从接收到需求，调度资源，处理，输出结果，整个链条的速度。你花几万块买了顶级游戏显卡，放在十年前的旧主板上，内存只有8G，硬盘还是机械的，跑个AI绘图都要卡半小时，你能说你有算力吗？
之前帮一个做设计的朋友调过他工作室的机器，三块顶级专业卡，总价十万多，渲图速度还不如互联网公司一块卡的十分之一。为啥？存储带宽跟不上，每渲两张就要把数据往硬盘倒腾，内存占满了卡得一动不动，这不就是点单员挤在吧台，后厨还出不了餐的情况？
说实话，现在网上卖算力的，好多都在玩文字游戏。只吹自己有多少P总算力，从来不讲存储、带宽、调度能力，坑的就是不懂行的新手。你花了钱才发现，要么抢不到资源，要么跑起来慢得像蜗牛，喊冤都没地方。
我们现在缺的，不止是训练大模型的高端算力
打开新闻全是大模型缺算力，搞得好像只有训练千亿参数模型才叫算力需求。其实呢？那些藏在你我身边的碎片化需求，缺算力缺得更厉害，只是没人喊而已。
上个月见了一个做无人零售的朋友，他想给铺在社区的售货机加一个「拿了就走」的商品识别功能，算下来每台机器要加近一千块的算力成本，整个铺下来要多花几百万，根本扛不住。
现在的算力供给太极端了，要么是放在千里之外数据中心的大块头大算力，传个数据过来就要延迟半天，根本用不了本地的实时需求；要么就是放在本地的专用算力，贵得要死，中小玩家根本玩不起。中间适配的那块，没人做。
不过话说回来，我们真的缺算力吗？我看不见得。大把的闲算力正在被浪费，你晚上睡觉的时候，你的电脑、你的游戏主机的GPU在干嘛？大多是闲着。整栋写字楼下班之后，所有公司的服务器加起来负载不到10%，不也都是闲着？
之前有人做共享算力，把这些零散的闲算力攒起来，给需要的人跑AI渲染、跑小模型，其实方向是对的，就是没做好激励，没人愿意天天开着电脑耗那点电费，最后大多没做起来。这块缺口，其实还空着。
算力会一直贵下去吗？
今年圈子里聊得最多的就是算力涨价，做云服务的朋友说，大模型客户包场抢算力，价格翻了三倍还抢不到。有意思的是，中小客户反而更难买到低价算力了，好的资源都被大公司包走了，剩下来的都是歪瓜裂枣。
很多人说，以后大模型越做越大，需求越来越多，算力肯定会越来越贵，缺口越来越大。这话真的对吗？
你仔细想想，最早跑大模型，大家都堆参数量，都要满负载跑大卡，现在呢？蒸馏、压缩、量化，各种技术出来，七十亿参数的模型都能塞进手机里跑得顺顺的，同样的效果，原来需要十倍算力，现在一倍都不到。算法优化本身，就是在「创造」算力。
未来算力不会变成像水电那样完全中心化的公共资源，至少不会全是。因为你的隐私数据，你的个性化需求，不可能都扔给千里之外的大算力中心去处理。一定是中心化大算力加边缘算力加零散闲算力拼出来的网状结构。
就像那家奶茶店，周末节假日人多，就开临时点单台加派人手，周一人少，就只开一个台，灵活调度，不浪费。
昨天我拿到奶茶的时候，老板跟我抱怨，说今年原材料涨价，要不要加一块钱出餐，我顺口问他那为啥还要加出餐口，他说旺季扛得住就行，淡季留着备用呗。
你看，开奶茶店的老板都懂的道理，好多天天把算力挂在嘴边的人，反而绕进去了。
作者|科技
排版|科技
审核|知知