你交的网费里，有三分之一是给算力的
很多人对算力的印象，还停留在新闻里那种几排机柜、空调吹得呼呼响的超算中心，是用来模拟核爆、算天气预报、发射火箭才用的高级玩意儿。 根本不是。 你早上出门刷脸过小区门禁，是算力在跑图像识别。你中午在便利店刷脸付账，是算力在比对你的人脸库信息。你把手机里的照片传到云盘，系统自动把你家猫的照片单独分个类，是算力在做图像标注。甚至你每次拍视频用的自动美颜、自动补光，本质都是云端算力在实时算你脸上的光影位置，给你磨皮提亮。 我之前跟在数据中心工作的朋友去过一次机房。夏天三十多度的天，刚走到机房楼下，整栋楼的排风扇嗡嗡的声响就裹着热浪扑过来，跟几百台开了最大档的吹风机凑一块对着墙吹似的。他说你现在隔着几百公里点的那个“赞”，触发的可能是某块GPU芯片的一次瞬时运算，芯片表面的温度能在几毫秒里往上跳个两三度。 说出来你可能不信，你每个月交的一百多块网费里，差不多有三分之一，是在给这些算力的使用和散热成本买单。别被卖算力的销售忽悠了
这两年算力火，各种销售的电话都能打到我这种普通写作者的手机上。张口就是“我们家一P算力打六折，买满一年送三个月云存储空间”，跟早年卖手机卡充话费送流量的话术一模一样。 听多了你就会发现，这些销售根本不跟你讲细节。算力从来不是你买了就能随便用的“通用电力”——它是分场景、分适配类型的。 就像你不能拿拉渣土的重型卡车去送需要恒温的生鲜荔枝，不同的算力，适配的任务完全不一样。专门用来跑大模型参数训练的GPU算力，跟你存照片用的存储算力，跟短视频平台用来做实时渲染的算力，根本就是两个赛道的东西。你拿训练大模型的算力去存照片，就像拿切牛排的主厨刀去削铅笔，贵得离谱，用着还别扭。 之前有个开小工作室的朋友踩过坑。为了做自己的AI小工具，咬牙买了一年的所谓“通用算力套餐”，等真的要跑代码了才发现，那套餐里的算力是适配视频渲染的，跟他要跑的轻量大模型任务根本不兼容，最后钱花了，事没办成，退都退不了。
很多人没意识到：算力现在卡在哪
现在行业里天天喊算力缺口大，要多建数据中心，多造芯片。我之前也跟着这么想，直到上次自己用AI生成一段10秒的猫视频。 我点开生成按钮，去厨房泡了杯冰美式，回来坐定了，进度条才刚爬到3%。 找技术朋友问了才知道，当时给我跑生成任务的那块GPU，实际算力利用率才到40%。剩下的六成算力根本没闲着？不对，是在等。等本地的素材文件从我的手机传到算力节点，等中间网络节点把数据转对路径，等前端把算好的视频片段拆成小数据包传回来。 说白了，现在的算力网络，就像修了八车道的城市主干道，却堵在单元门口那半米宽的青石板窄巷里。大家都在拼命往主干道上塞更多的车——也就是更多的GPU芯片，却没人管进进出出的那条小道堵不堵。 之前有个做自动驾驶测试的朋友吐槽，他们测试车每小时能采集几TB的路测传感器数据，要从测试现场传到远端的算力中心，光数据传输就得俩小时。等把数据算完，把算法迭代好，都过去一整天了，路上的路况早就变了。 不过话说回来，也真没必要把算力吹成什么改变世界的新引擎。 它本质上就是新时代的电而已。 你回头看一百多年前，大家刚发明电灯的时候，报纸上天天写“电气时代即将到来”，全是新鲜事。现在谁会天天把“我们正在用电”挂在嘴边？等哪天算力像自来水一样，拧开龙头就有，没人会特意提这三个字。 上次去参加个行业小沙龙，台上的人讲未来要在每个县城都建算力中心，要把算力铺到每一个角落。台下有个从山区支教回来的老师举手问，现在我们那边的老人跟在外打工的孩子视频都卡，你把算力铺过去，真的能帮到他们吗？ 台上的人愣了两秒，说我们先把基础设施建起来，慢慢就有用了。 我当时在台下听着，突然觉得有点荒诞。 大家都在算一年能产出多少P的算力，能给大模型厂商卖多少算力套餐，能给互联网公司的推荐算法提多少效率。很少有人算，这些算力到底有没有真的落到普通人需要的地方。 比如给山区的小学搭个小算力节点，能把当地的方言实时翻译成普通话，让不会说方言的支教老师能顺畅跟孩子交流；比如给社区医院装个轻量的算力模块，能快速把本地的CT片做个初步的病灶筛查，不用让老人跑几十公里去大医院排队等结果。这些事需要的算力，根本没大家想的那么多。但就是没人愿意先做。 都盯着最赚钱的那部分算力需求，剩下那些零散的、赚不到快钱的算力应用，像没人收拾的边角料似的堆在那。 这也挺好。 等哪天大家发现，算力不是只用来刷猫视频、给大模型喂参数的东西，是真的能帮楼下的张奶奶顺畅跟远在外地的孙子打视频的时候，这东西才算真的落地了。作者|科技
排版|科技
审核|乐乐