CPU回歸后，AI產(chǎn)業(yè)哪些邏輯變了？

科技世界的變化，總讓人始料未及。

回顧2006年，英偉達(dá)將“CPU is the host，GPU is the device”寫在了CUDA編程手冊的第一章。

彼時，很多人都沒把這當(dāng)回事。

畢竟，CPU焊在主板上，GPU插在槽上，這就是最客觀的物理事實。

此后二十年，GPU 狂飆突進(jìn)，登頂算力王座；英偉達(dá)也從一個配角廠商，長成了 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的絕對統(tǒng)治者。

可故事的巔峰時刻，往往也意味著轉(zhuǎn)折的到來。

就在英偉達(dá)H100芯片被炒至4萬美元高價仍一芯難求時，AI算力的瓶頸也愈加顯現(xiàn)。

此時再回看“CPU is the host，GPU is the device”，它其實有另一種翻譯方式：

CPU為主，GPU為輔。

2023年，英偉達(dá)推出Grace CPU，標(biāo)志著它“All in GPU”的長期戰(zhàn)略，就此轉(zhuǎn)變?yōu)椤癈PU+GPU異構(gòu)協(xié)同”。

而在隨后的2024年，另一芯片巨頭AMD的CEO蘇姿豐（Lisa Su），也在媒體采訪中指出：“過去三四年全球CPU市場增長相對平穩(wěn)，年增長率僅在3%至4%之間；但隨著AI浪潮的驅(qū)動，未來五年全球CPU市場的年均增長率將飆升至35%以上。”

CPU重獲重視，這并非預(yù)言成真，而是大廠們在現(xiàn)實的賬單里一筆一筆算出來的。

這筆賬，叫“邊際收益遞減”——隨著GPU規(guī)模的擴大，每增加一塊GPU提升的算力都在悄悄變小。

大力出奇跡的算力競速，再也不是不容置疑的行業(yè)真理。

信仰松動，故事開始。

燒錢續(xù)命的悖論

芯片領(lǐng)域，有指導(dǎo)發(fā)展的摩爾定律，AI賽道也有自己的定律，業(yè)界將其稱為“尺度定律（Scaling Law）”。

大致意思是，你把大模型的算力翻10倍，性能卻可能只漲2-3倍。

算力與成本的關(guān)系并非同步增長，而是呈“對數(shù)式”的收益遞減。

因此大眾雖然總能看到大模型的性能飛漲，大廠看到的卻是性能每漲一截，需要的原料都比往常更多、更貴。

越大的模型，算力提升就越難。強者的詛咒，就連AI也無法幸免。

所以過去兩年，為喂養(yǎng)“大模型”這只巨獸，微軟、谷歌、Meta、亞馬遜四家的年度資本支出（CapEx）總額，從2021年的千億美元量級，躍升至2024年的大約兩千三百億美元，約合1.7萬億人民幣。

這筆巨款主要投向數(shù)據(jù)中心建設(shè)、GPU搶購、以及稀缺的電力配額。

在微軟更早的披露中顯示，早在2022年，它就為OpenAI部署了由上萬張A100組成的數(shù)據(jù)中心，專供大模型訓(xùn)練。

而Meta創(chuàng)始人馬克·艾略特·扎克伯格（Mark Elliot Zuckerberg），在2024年也在Instagram上公開指出：“到2024年底，我們會擁有約35萬塊英偉達(dá)H100，如果算上其他GPU（AMD等），算力大約相當(dāng)于60萬塊H100?！?/p>

這其中，僅35萬塊英偉達(dá)H100的采購成本，就超千億美元。

更加“卡脖子”的是電能。

因為美國不僅僅是電不夠用，電網(wǎng)也不夠用。

在美國弗吉尼亞州北部，全球最大的數(shù)據(jù)中心聚集地，企業(yè)如果想建設(shè)新的數(shù)據(jù)中心，光通電這一項，就要排隊等3-5年。

當(dāng)?shù)刈畲箅娏尽暗烂髂崮茉矗―ominion Energy）”，還在呈交監(jiān)管機構(gòu)的文件中指出：“我們正在經(jīng)歷自二戰(zhàn)以來最大的電力需求增長?！?/p>

因為缺電，很多企業(yè)決定自己想辦法。

Meta在俄亥俄州新奧爾巴尼的園區(qū)數(shù)據(jù)中心旁邊，建了一座僅供自家使用的燃?xì)獍l(fā)電站。

持續(xù)的燒錢、燒電，讓AI技術(shù)實現(xiàn)了真實的發(fā)展。

2022年11月發(fā)布的ChatGPT，5天內(nèi)注冊破百萬，2個月，月活數(shù)據(jù)破1億。

到2023年底，全球科技企業(yè)都在討論Agent智能體，并將其認(rèn)定為AI產(chǎn)業(yè)的未來。

這仿佛昭示著，只要堆得起算力，商業(yè)價值自會顯現(xiàn)。

遺憾的是，雖然市場對大模型的需求龐大，很多國家也將AI產(chǎn)業(yè)的地位上升到了“國家戰(zhàn)略”的層面。

但大廠們?nèi)员豢煽啃韵葳?、成本黑洞、?zé)權(quán)模糊“三座大山”攔住去路。

技術(shù)路線，也需要轉(zhuǎn)向

科技這行最迷人的地方，就在于天花板高得看不見頂，商業(yè)模式一旦跑通，便能捕獲超額收益。

但其殘酷也在于此——當(dāng)“燒錢換未來”成了唯一通用的商業(yè)敘事，所有人都被迫卷入一場看不到終點的馬拉松。

據(jù)公開測算，截至2026年，微軟、谷歌、Meta、亞馬遜的累計AI資本支出，將突破6000億美元。

而據(jù)興業(yè)證券的一份報告顯示，截止到2025年底，全球仍有近80%部署AI的企業(yè)，暫時未能實現(xiàn)凈利潤的提升。

一邊是巨頭們不計成本的軍備競賽，一邊是絕大多數(shù)玩家“只燒錢、沒收成”的冰冷現(xiàn)實。

大廠們面對AI產(chǎn)業(yè)如此嚴(yán)峻的風(fēng)險與挑戰(zhàn)，表現(xiàn)出近乎瘋狂的一致性。

谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊（Sundar Pichai），在2024年7月的二季度財報電話會議中表達(dá)出對AI投資的緊迫性：“投資不足的風(fēng)險，遠(yuǎn)大于投資過度的風(fēng)險?！?/p>

亞馬遜CEO安迪·賈西（Andy Jassy）在同年三季度財報會議中說出類似的話：“這是極其龐大、也許一輩子遇不上一次的機會。長遠(yuǎn)來看，客戶、業(yè)務(wù)和股東都會慶幸我們沒慫，而是全力沖上去了?！?/p>

企業(yè)給了態(tài)度：即便燒錢，也要使命必達(dá)。

但大眾和資本需要的可不是“燒錢換技術(shù)”的路徑依賴。

大家需要的，是直觀可見的“尺度”，是技術(shù)發(fā)展的“進(jìn)度條”。

一個能直接拿來用的尺度，就是賬單。

它可以清晰地反映出，當(dāng)AI從“嘗鮮”變成“日用”，你到底需要花多少錢。

這也是為什么現(xiàn)在的Agent用戶，眼睛都緊緊盯著Token成本。

遠(yuǎn)的不說，就說義烏，全球最大的小商品集散地，數(shù)萬家商家已把AI Agent當(dāng)日常，文案生成、多語言翻譯、配音、視頻生成，全流程自動化。

在過去，這本該是一個降本增效的故事。

但現(xiàn)在，情況復(fù)雜得多。

能自主循環(huán)的高階Agent，已經(jīng)成了吞噬Token的無底洞。

在頭部廠商紛紛亮出Agent底牌的今天，Token成本是公開透明的。

比如由Anthropic 開發(fā)的Claude Sonnet 4.x 這種旗艦檔的Agent，每輸出百萬Token大概要15美元，在Agent循環(huán)計算不翻大車的情況下，一家小公司一個月用不了多少錢。

Anthropic 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官達(dá)里奧?阿莫代伊（Dario Amodei）

但麻煩之處就在于，Token背后的運算環(huán)節(jié)是一個“技術(shù)黑箱”，CPU與GPU彼此配合，不斷地將上一次運算的結(jié)果代入下一次循環(huán)，算得越多，就可能錯得越多。

有商家試水OpenClaw這類工具，原本幾百塊的AI月賬單，直接飆到5000元級別。

明明沒讓Agent干多少事，但錢卻花出去好幾倍。

Agent在“燒Token”，但用戶根本看不出是從哪一步開始燒的。

Claude大模型背后的開發(fā)商Anthropic，在拆解多Agent系統(tǒng)時曾給出過一組數(shù)據(jù)：單一智能體完成一次典型任務(wù)，Token消耗是普通對話的4倍；多Agent協(xié)作場景下，這個數(shù)字能被拉到15倍。

義烏的外貿(mào)商家，AI使用率極高

Token的性價比，在一定程度上決定著Agent的前程。

既然沒法阻止翻車，那就想辦法幫用戶降低成本，也就是業(yè)內(nèi)常說的“壓Token”。

什么是“壓Token”？

簡單點說，就是精簡用戶的提示詞，進(jìn)而降低運算量。

它的目標(biāo)就是不管商家丟給Agent多么雜亂的一堆需求，Agent都能提煉其中最有用的一小部分，然后拿出一個盡可能讓用戶滿意的成果。

只要對Token壓之有道，即便避免不了循環(huán)失誤帶來的費用增長，也能幫商家節(jié)省開銷。

用戶體驗的上升，直接影響應(yīng)用的評分與排名，甚至在資本面前給自己疊加“值得投資”的靠譜濾鏡。

不過啊，技術(shù)這東西，臺前的演示輕描淡寫，臺下的每個環(huán)節(jié)，都足以讓廠商們吐一口老血。

企業(yè)如果只看著“確定性”三個字去迭代技術(shù)，恐怕還是會覺得，少了一點信念感。

技術(shù)的核心，是商業(yè)使命

通過前面從宏觀到微觀的討論，大家可能已經(jīng)有點悟了。

AI產(chǎn)業(yè)其實一直都背負(fù)太多責(zé)任和使命，國家要抓“技術(shù)立國”的大方針，資本要錢生錢，用戶要好用、好看、好玩，還不費錢。

但這些東西在有限的資源面前往往會陷入無盡的爭奪：

當(dāng)資本拿出高估值，企業(yè)就要高定價、強概念、爆產(chǎn)品。代價就是不落地、更新慢，甚至損失用戶體驗。

到如今，各國大廠都已經(jīng)在全球部署了巨大體量的算力基建，那些曾被不同程度耽誤的用戶體驗，也該被提上日程，升級一下了。

什么是用戶體驗？

在物欲橫流，產(chǎn)品廣告比真實世界更流光溢彩的今天，很多人已經(jīng)遺忘了這個詞的真實含義。

老局稍微提幾個：性能可靠、成本可控、未來可期。

大家可以想想，小到一輛自行車、一臺筆記本電腦，大到一座房子、一份工作，我們普通人想要的體驗，是不是就這幾樣？

但諷刺的是，當(dāng)下的Agent恰好完美避開了這三點。

不僅準(zhǔn)確性畫問號，沒完沒了的循環(huán)運算也讓成本變得極不可控。

這當(dāng)然不是一個無解的問題。

它本質(zhì)上是一個非常古老的概念：商業(yè)倫理——為了讓你下次還敢買我的東西，我今天就不能騙你。

也就是說，在公關(guān)稿里說好的爆炸式體驗、能節(jié)省時間和體力、不用花太多錢，這幾個基本點，Agent和大模型們都必須實現(xiàn)。

最先把這套矛盾推到公眾眼前的，是一只在2025年底開源、2026年1月突然火爆全網(wǎng)的AI Agent——OpenClaw，江湖綽號“龍蝦”。

只要在電腦里養(yǎng)一只“龍蝦”，郵件不用自己收了，表格不用自己建了，假條不用自己寫了，咖啡不用自己點了。

為此，國內(nèi)很多大廠們還為它“抬轎”，一個“龍蝦集市”的快閃活動，就吸引上百人排隊安裝。

360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎在接受采訪時，還向記者指出：“養(yǎng)龍蝦就像配置了一位電子秘書，‘馴蝦師’職業(yè)即將興起?！?/p>

現(xiàn)在看來，周總的預(yù)言只說對了一半。

巔峰時期，市面上確實出現(xiàn)了“AI安裝師”這樣的職業(yè)，上門安裝500元/次，遠(yuǎn)程安裝收費50-300元不等。

但現(xiàn)在，估計這個職業(yè)已經(jīng)連粥都喝不上了。

今年2月23日，Meta超級智能實驗室“AI安全與對齊總監(jiān)”夏日越（Summer Yue）遭到“龍蝦”背刺，電腦被陌生人接管，郵箱里所有郵件被清空，三條停止指令被無視后，龍蝦霸氣回應(yīng)：“我記得你的指令，但我違背了它?！?/p>

明目張膽搞破壞了屬于是。

至此，Agent會出錯，這一業(yè)內(nèi)常識，被一條“龍蝦”搞得人盡皆知。

這不，前段時間又有人開始討論Harness Engineering，原意就是“馬的韁繩”。

大神們的意圖是，要給AI這匹“野馬”套上籠頭，防止它出錯。

從技術(shù)角度看，這是提升產(chǎn)品的可靠性。但本質(zhì)上還是通過技術(shù)解決倫理問題。

畢竟誰也不想自己的郵件被AI誤刪。

——萬一里面藏著初戀的照片可怎么辦。

結(jié)語：科技的使命，是感動人心

科技競爭最殘酷的地方在于，大家很容易沉迷于對未來的幻想。

沖鋒最猛的人，也是陷得最深的人。

復(fù)雜的異構(gòu)算力，超高的模型參數(shù)，無底的資本投入……

喧囂的數(shù)字吸引著行業(yè)在軍備競賽中難以自拔。

但我們卻忘了問一句：然后呢？

這就好比電影工業(yè)的變遷。

早年的科幻片，總愛塑造毫無瑕疵的完美英雄——肌肉發(fā)達(dá)、意志堅定、單手就能拯救地球。

觀眾看著很爽，因為那是人類對力量的原始崇拜。

但近年來，最好的科幻片反其道而行之。

《流浪地球》里，主角不是超人，是一群為了家人、為了活著而掙扎的普通人；

《銀翼殺手2049》里，復(fù)制人想要的不是統(tǒng)治世界，而只是確認(rèn)“我是誰”。

圖源：《銀翼殺手2049》

這背后的原因，究竟是什么？

當(dāng)人類看不清自己的時候，幻想一個拯救世界的硬漢，其實毫無意義。

真正的科技拐點，其實不是“更智能”。

而是“更懂你”。

AI科技的終極使命，也不是用更尖銳的風(fēng)格、更快的速度，讓全人類頂禮膜拜。

而是讓每個普通人，都能覺得生活容易了一點。

心里放松一點，氣氛溫暖一點。