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      千問剛破紀錄,奧特曼就喊算力不夠

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      千問剛破紀錄,奧特曼就喊算力不夠

      早上刷36氪,看到兩條新聞放一起,我差點以為穿越了。

      一條說阿里千問3.6Plus單日調用量破1.4萬億Token,登頂全球第一。另一條說OpenAI的奧特曼承認,關停Sora是因為算力緊缺。

      我盯著屏幕愣了幾秒。這不科學啊?一邊是中國模型在全球平臺上狂飆,一邊是行業老大因為算力不夠砍項目。這倆事居然發生在同一天。

      行吧,這個世界越來越魔幻了。

      先說說千問這個1.4萬億Token。很多人可能沒啥概念。

      打個比方,你平時寫一篇公眾號文章大概1000字,換算成Token差不多也是1000左右。1.4萬億Token,相當于一天處理了14億篇文章。全球80億人,平均每人當天都往千問里塞了一段話。

      而且這還不是慢慢爬上去的。千問3.6Plus發布才1天,直接沖到了OpenRouter日榜第一,連續4天霸榜。

      OpenRouter是啥?全球最大的AI模型API超市,GPT、Claude、Gemini都在上面擺攤。千問能從這群巨頭手里搶下第一,確實不容易。

      我記得去年這個時候,國產模型出海最大的尷尬是:免費送都沒人用。海外開發者寧可花高價訂閱GPT-4,也不愿意碰國產模型。現在千問能在全球平臺上霸榜,至少說明一件事——中國模型真的能打了。

      但就在我準備轉發這條新聞恭喜阿里的時候,看到了第二條消息。

      奧特曼在專訪里坦白了:Sora被砍,純粹是因為算力不夠。

      Sora你知道吧?OpenAI今年力推的視頻生成模型,剛發布的時候全網刷屏,到處都是"AI要革了影視行業的命"的論調。結果還沒火幾個月,說沒就沒了。

      奧特曼的原話是:Sora不在公司最高優先級的名單里。這話翻譯一下就是——好東西,但養不起。

      我就納了悶了。OpenAI背后站著微軟啊,Azure云服務的算力資源應該是業界最充足的了。連這種金主爸爸撐腰的公司都說算力不夠,其他小公司還怎么活?

      更諷刺的是,這倆新聞發布時間就差幾個小時。一邊是千問調用量爆表,一邊是OpenAI因為算力砍項目。這種對比,怎么看怎么魔幻。

      其實仔細想想,這兩件事說的是同一個問題:算力正在成為AI行業的硬通貨。

      千問調用量飆升,說明需求端徹底爆發了。但供給端呢?算力根本跟不上。OpenAI關停Sora,就是把有限的算力集中到最高優先級的項目上——比如GPT-5。Sora這種"燒錢大戶",只能忍痛砍掉。

      有個細節挺有意思。訓練視頻模型消耗的算力,比文字模型高幾十倍。生成一段1分鐘的視頻,背后可能是幾百萬Token的計算量。這也是為什么Sora會成為第一個被砍的——它太吃資源了,投入產出比算不過來。

      奧特曼的選擇很現實:與其把算力砸在Sora上陪跑,不如留著訓練GPT-5。畢竟GPT系列才是OpenAI的現金牛。

      說到這,我突然想到一個問題:千問這么猛的調用量,阿里云扛得住嗎?

      阿里有自己的云計算基礎設施,這是優勢。但1.4萬億Token的單日調用量,對算力的消耗也是天文數字。關鍵是千問的價格比GPT-4便宜一大截,這種"低價走量"的策略,利潤空間被壓得薄如紙。

      說白了,千問這是在用低價換市場份額。但這套玩法能持續多久,完全取決于阿里的算力儲備還能撐多久。如果哪天阿里云也喊算力不夠了,千問的價格還能這么香嗎?

      這兩件事放在一起,讓我感覺AI行業正在變天。

      前兩年大家拼的是模型能力,誰的參數多、誰的成績單漂亮,誰就能拿融資。去年開始拼應用場景,誰能落地、誰能賺錢,誰就能活下去。

      現在看來,第三階段來了——拼算力效率。

      OpenAI關停Sora,不是因為技術不行,是算力性價比算不過來。千問能登頂,也不是因為技術吊打GPT-4,是性價比更高。用戶其實很現實,模型能力差不多,誰便宜用誰。

      但這種局面我有點擔心。

      調用量高不等于技術領先。千問在調用量上贏了,不代表在復雜推理、創意寫作這些高價值場景也贏了。GPT-4在這些領域還是領先。

      更麻煩的是,如果算力瓶頸長期解決不了,行業可能會出現"有想法的人沒算力,有算力的大廠壟斷創新"的局面。這對整個生態都不是好事。

      還有價格戰的問題。千問能登頂,低價是重要因素。但低價意味著低毛利,低毛利意味著沒錢投入研發。長期打價格戰,最后可能大家都沒錢做創新,整個行業陷入內卷。

      千問登頂全球第一,當然是好事。說明中國模型在國際市場有了競爭力,不再是跟在OpenAI后面吃灰的角色。

      但奧特曼那句"算力緊缺",也是個清醒的提醒。AI行業的瓶頸,已經從"模型不夠聰明"變成了"算力不夠用了"。

      下一步拼什么?可能不是比誰的技術更牛,而是比誰的算力效率更高,誰能用同樣的資源干更多的事。

      對普通用戶來說,這是好事。競爭激烈了,價格會下來,服務會好起來。

      但對整個行業來說,算力瓶頸如果突破不了,可能會拖慢AI發展的速度。畢竟,再好的模型,沒有算力也跑不起來。



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