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，总是好牌，而且好像能看到其他人的牌一样 。所以很多小伙伴就怀疑这款游戏是不是有挂 ，实际上这款游戏确实是有挂的
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AI时代，你提的每一个问题 ，“龙虾”为你做的每一件事情，都是词元在背后“跑腿 ”。

AI工具每生成一个词元
，都需要调用数据中心的算力，并伴随着电力消耗 。

越来越多人用上AI工具 ，首先迎来的是词元调用量的激增
，同步增长的，还有对算力的消耗。

设想一下：如果你正在使用AI工具 ，但半天没有收到AI的回复
，你会作何感受？

当我们看到新闻中不断传出消息，词元调用量又增加了多少 ，相信不少人跟笔者有一样的担忧：照这个速度发展下去
，我们的算力还够用吗？

就像高速公路上的车流量——车多了，道路会拥堵
。词元调用量大了 ，算力也会面临压力。

最近
，云厂商密集提价，纷纷调高AI算力租赁价格 。背后的原因很明显——需求激增 ，供给偏紧，价格跟着上涨
。

市场对GPU算力的需求持续强劲。市面上
，有GPU芯片的租赁价格自2025年10月的每小时1.7美元上涨至今年3月的每小时2.35美元，涨幅近40% 。

算力的需求曲线突然陡峭起来 ，算力供给还没来得及完全跟上
。更聪明的AI智能体模型能执行更复杂的任务
，但对算力的消耗量明显增大，如果算力不够 ，一个问题丢进去半天没有响应
，一切体验都是空谈。

既然这样，如何破解？

其实 ，市场也已经在给出回应了 。

先说开源
。

以前
，我们用的GPU芯片，许多依赖进口 ，也就是说
，我们算力的“命门
”掌握在别人手中。而现在，华为昇腾910B等国产AI芯片逐步量产 ，且产能不断提升，算力硬件供给走向多元化
，避免了对单一外资芯片的过度依赖 。

从这一点上看，因为硬件导致算力短缺的可能性正在慢慢降低
。

不仅是硬件在不断突破 ，数据中心REITs等金融创新正在将算力资产证券化
，吸引更多资本进入算力建设领域，也就是说 ，未来将有越来越多的算力设施能为大家服务。

说完开源
，再看节流 。

提升词元的转化效率，其实也是提高算力的使用效率 ，也是从另一个角度扩容算力“池子”。

最近
，就有人提出，要构建更高效、标准化的“词元工厂 ” ，提供持续稳定
、规模化的词元服务
，让顶尖模型能力高效赋能海量下游场景，尽可能提升每一个词元的转化效率 ，让算力“花得值
”
。

近期，也有不少企业加快了高性能算力的创新布局
，其中以超节点为代表的架构创新，成为提升算力效率的重要路径。

如果再往远一点看 ，未来
，算力设施的智能化水平也会不断提升，算法和算力系统之间的协同配合也会更默契 ，算力使用将更加高效 。

算力紧张的确存在
，但在笔者看来，这是阶段性的
。就像刚开始普及3G的时候 ，大家感觉手机的流量总是不够用
，而现在，大家可以随便刷视频。相信随着技术迭代、产能扩张和商业模式创新 ，算力的供需关系会逐步走向平衡 。

而当下
，除了关注算力的规模本身，我们也要更多关注如何更高效 、更公平地调度和使用算力
。（刘发为）

《人民日报海外版》（2026年04月09日 第 09 版）