算力越來(lái)越便宜，但算力的賬越來(lái)越難算。

作者｜徐珊

編輯｜鄭玄

「Token 的成本正在暴跌?！?/p>

這句話放在兩年前，會(huì)讓每一個(gè) AI 創(chuàng)業(yè)者興奮。從 2023 年到 2025 年，AI 推理成本下降了 99.7%。要知道，GPT-4 發(fā)布時(shí)每百萬(wàn) Token 成本是 37.5 美元，到 2025 年這個(gè)數(shù)字已經(jīng)降至 0.14 美元。按這個(gè)趨勢(shì)，算力成本對(duì)創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，應(yīng)該不是問(wèn)題才對(duì)。

但現(xiàn)實(shí)卻恰恰相反。

同一時(shí)期，全球企業(yè) AI 云支出從 115 億美元暴漲到 370 億美元，整整翻了三倍。AI 進(jìn)入 A2A 時(shí)代后，數(shù)十個(gè)智能體在反復(fù)交互中，讓 Token 調(diào)用量呈指數(shù)級(jí)爆炸。這也導(dǎo)致了盡管 Token 單價(jià)更便宜了，但每個(gè)任務(wù)消耗的 Token 量瘋狂上漲。

顯然，算力正在成為這個(gè)時(shí)代最奇特的資源。它越來(lái)越便宜，但你花在它上面的錢，只會(huì)越來(lái)越多。

對(duì)巨頭來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題可以靠自建算力中心來(lái)解決。但對(duì)大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，他們只能站在公共算力市場(chǎng)里，接受云廠商的定價(jià)，看著算力賬單一個(gè)月比一個(gè)月高，卻毫無(wú)議價(jià)能力。

共績(jī)科技創(chuàng)始人付智看到的，正是這個(gè)市場(chǎng)錯(cuò)位誕生的商機(jī)。

在他看來(lái)，想要算力成本下降的解法不是只能等待成本自然下降，而是換一種使用算力的方式，同樣可以讓算力成本開(kāi)始下降。讓算力像電力一樣，隨取隨用，按需計(jì)費(fèi)，把大量被閑置浪費(fèi)的算力資源重新激活。

近日，共績(jī)科技完成 Pre-A 輪融資，投后估值 3.5 億元人民幣，并計(jì)劃于近期啟動(dòng) A 輪融資。在算力賽道普遍承壓的 2025 年，這家用人工智能方法解決資源調(diào)度問(wèn)題的科技公司悄悄做到了數(shù)千萬(wàn)營(yíng)收，客戶留存率接近 100%。

共績(jī)科技，正在把算力調(diào)度變成一門真實(shí)的生意。

共績(jī)科技創(chuàng)始人付智 圖源：共績(jī)科技

01

當(dāng) AI 公司爆了，

算力成本這筆賬有了新解法

新品上線前夕，Remy 的團(tuán)隊(duì)幾乎沒(méi)睡覺(jué)，隨時(shí)預(yù)備著突發(fā)情況誕生。

但真當(dāng)公司網(wǎng)站在 48 個(gè)小時(shí)涌入 50 萬(wàn)用戶時(shí)，對(duì)一家剛從內(nèi)測(cè)走向公測(cè)的 AI 創(chuàng)企來(lái)說(shuō)，他們需要在短時(shí)間內(nèi)將所有基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)容幾十倍。盡管有所準(zhǔn)備，上線前，Remy 提前測(cè)試過(guò) Ucloud 、阿里云、華為云等多個(gè)云服務(wù)平臺(tái)，但潑天流量真正砸下來(lái)的那一刻，他們的最終解決方案商卻是共績(jī)科技。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)共績(jī)科技做的事就是把閑置算力調(diào)度起來(lái)，再按需分配給有彈性需求的 AI 企業(yè)。無(wú)論是網(wǎng)吧夜里空轉(zhuǎn)的機(jī)器、或者個(gè)人用戶的 4090，又或者是小機(jī)房的空閑資源都能夠成為共績(jī)科技可調(diào)度的算力池一部分。如果客戶不夠用，就隨時(shí)在算力池子里再調(diào)，隨用隨取。

那 48 小時(shí)里，共績(jī)科技緊急為 Remy 調(diào)配了近 1900 張 GPU 卡。用戶每發(fā)起一次請(qǐng)求，就會(huì)誕生一個(gè)新訂單；當(dāng)用戶的計(jì)算完成，訂單立刻關(guān)閉。那一天，平臺(tái)處理了超過(guò)百萬(wàn)個(gè)訂單。

「在峰值時(shí)刻，一般的算力服務(wù)商臨時(shí)能開(kāi)出 20 張卡就已經(jīng)很難了，更多情況下企業(yè)還需要等待，但等待也意味著流量流失，是企業(yè)絕對(duì)不想看到的?！垢吨钦劦皆谶@件事之后，Remy 使用的絕大部分的算力都來(lái)自共績(jī)科技。

Remy 對(duì)算力的需求其實(shí)很簡(jiǎn)單，每一次流量爆發(fā)的時(shí)候，用戶的點(diǎn)擊都能及時(shí)回應(yīng)，算力的調(diào)用要快、要及時(shí)，同時(shí)成本要低。這些都是剛剛起步的 AI 創(chuàng)企對(duì)算力最基礎(chǔ)的需求。

相比之下，有一類 AI 應(yīng)用客戶面對(duì)算力需求則是更小眾，但也更現(xiàn)實(shí)。

去年春節(jié)期間，有一家在景區(qū)做 AI 換裝拍照的公司找上了共績(jī)科技。他們倒不是不知道流量爆發(fā)的節(jié)點(diǎn)在什么時(shí)候，但仍然很難算好算力這筆帳。

他們的 AI 設(shè)備多放在景區(qū)里，一到節(jié)假日就人滿為患，算力需求激增。但是假期一過(guò)，算力的需求又幾乎歸零?！复汗?jié)是全年最大的高峰，剩下大半年，景區(qū)里沒(méi)什么人?！顾麄兏嬖V付智。

這樣的算力波動(dòng)意味著，如果選擇按峰值租算力，等于平時(shí) 90% 的時(shí)間都在燒錢養(yǎng)卡；如果按照均值租算力，那春節(jié)期間肯定需求會(huì)崩，很影響用戶體驗(yàn)。「這樣的需求波動(dòng)，在傳統(tǒng)的算力服務(wù)方案里，比較難獲得一個(gè)合適方案。因?yàn)檫@種極端的峰谷差，在標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品里根本沒(méi)有對(duì)應(yīng)的定價(jià)邏輯。」付智說(shuō)道。

但這樣的場(chǎng)景，卻很適合使用共績(jī)科技的算力共享平臺(tái)。

那一個(gè)月，服務(wù)節(jié)點(diǎn)換了 1963 臺(tái)個(gè)人電腦，整個(gè)春節(jié)，服務(wù)沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)一次穩(wěn)定性問(wèn)題?！赶啾瓤蛻糇约喊捶逯挡渴鹚懔?，我們幫他們節(jié)約了近 70% 的費(fèi)用?！垢吨茄a(bǔ)充道。

這樣的時(shí)間波動(dòng)需求不僅出現(xiàn)在一些垂類小眾場(chǎng)景里，同樣對(duì)不少 AI 新秀公司來(lái)說(shuō)也同樣常見(jiàn)。

liblib 是國(guó)內(nèi)用戶量最大的 AI 圖片生成平臺(tái)之一，他們?cè)谠茝S商平臺(tái)租了大量 GPU 卡。但如果仔細(xì)研究的話，他們發(fā)現(xiàn)這些 GPU 平均算下來(lái)，整體利用率只有 45%。

這也意味著，超過(guò)一半的卡，每天都在白白燒錢。

據(jù)付智介紹，其實(shí)像 liblib 這樣的企業(yè)并不是少數(shù)，幾乎所有以上班族為核心用戶的 AI 應(yīng)用工具，都會(huì)遇到這個(gè)問(wèn)題。白天用戶密集使用，夜里用戶數(shù)大幅下降。如果按峰值配算力，夜里則空置率較高，但如果按均值配則白天很難滿足所有用戶需求。

AI 賽道看著熱鬧，但卡住公司發(fā)展生命線的，有可能就是算力成本這筆賬。不少企業(yè)對(duì)算力預(yù)期過(guò)高，算力成本把現(xiàn)金流拖垮，也有企業(yè)對(duì)算力預(yù)估不足，在用量峰值時(shí)服務(wù)崩掉，用戶一走不回頭。

「AI 應(yīng)用的流量天然是波動(dòng)的，算力市場(chǎng)的定價(jià)邏輯是為穩(wěn)定需求設(shè)計(jì)的，算力成本的分配方式還一直停留在比較傳統(tǒng)的方式上」付智說(shuō)道。這也是為什么當(dāng)一家 AI 公司真正爆了，算力成本這筆賬，需要一種新的算法。

過(guò)去，傳統(tǒng)的算力服務(wù)模式以長(zhǎng)租合同為主。企業(yè)租一年，不管用不用，都需要為算力預(yù)付費(fèi)用，算力閑置的成本主要由企業(yè)自己承擔(dān)。而共績(jī)科技做的事，其實(shí)是把這筆成本遷移到另一個(gè)地方，也就是那些本來(lái)就有閑置算力、但自己跑不滿的人，像是個(gè)人用戶、網(wǎng)吧等等，這些算力本來(lái)就在浪費(fèi)，把它們調(diào)度起來(lái)，不產(chǎn)生新的算力成本，也盤(pán)活了已經(jīng)存在的閑置算力。

「算力不是越多越好」付智說(shuō)，「而是可以流動(dòng)的、隨時(shí)可調(diào)用的，才好?！?/p>

02

彈性算力這筆生意，

考驗(yàn)的是能源調(diào)度能力

對(duì)付智來(lái)說(shuō)，想做算力調(diào)度這筆生意的契機(jī)，其實(shí)是來(lái)自于一個(gè)偶然的機(jī)會(huì)。

2023 年 5 月假期，正是 AI 浪潮剛剛萌發(fā)的階段，付智往一個(gè) AI 創(chuàng)業(yè)者社群里扔了一條消息。內(nèi)容很簡(jiǎn)單：我有一臺(tái) A100，租得越短越便宜，有需要的來(lái)找我。

他當(dāng)時(shí)自己的預(yù)期其實(shí)沒(méi)抱多大希望，畢竟只有一張顯卡。結(jié)果卻出乎意料最后有 30 個(gè)人咨詢他，并且都很爽快地付錢。

「我說(shuō)誰(shuí)給錢快我就給誰(shuí)?！顾詈筇袅?5 個(gè)人服務(wù)。一張卡，5 個(gè)客戶，驗(yàn)證了一個(gè)他想了很久的判斷：普通人開(kāi)始需要算力了。

但他也清楚，這門生意之所以在那個(gè)時(shí)間點(diǎn)才成立，不是因?yàn)樗\(yùn)氣好，而是因?yàn)樵谀侵?，這件事根本沒(méi)有條件做。

畢竟，1999 年就有人曾提出做算力共享，搭建了 BOINC 平臺(tái)，幾十萬(wàn)人在上面貢獻(xiàn)算力，但當(dāng)時(shí)做的是公益性的科學(xué)計(jì)算平臺(tái)，人人可以免費(fèi)使用。后來(lái)比特幣火熱的時(shí)候也有人考慮借著挖礦熱潮把閑置算力調(diào)度起來(lái)，但這并不合法。

想法一直都在，但土壤一直沒(méi)有。

畢竟，真正有高性能 GPU 的普通用戶，是 90 后、00 后們。在這之前，很少有人的個(gè)人電腦配置的是 4090。而讓個(gè)人電腦安全運(yùn)行 Linux 虛擬環(huán)境的 WSL1.0.0，也是到 2022 年才正式發(fā)布，更不用提遠(yuǎn)程調(diào)用分布在各地的個(gè)人設(shè)備，讓它能被內(nèi)網(wǎng)穿透的技術(shù)，到 2021 年前后才算真正成熟。

供給側(cè)、需求側(cè)、以及技術(shù)條件，三項(xiàng)俱全，才讓這門生意在今天變得可能。

但付智覺(jué)得真正發(fā)現(xiàn)「時(shí)機(jī)到了」的信號(hào)，不是 DeepSeek，不是一體機(jī)，而是 AI 的消費(fèi)場(chǎng)景，正在從小眾工具向普通人的日常娛樂(lè)滲透。

「一旦這個(gè)進(jìn)程加速，對(duì)算力的需求就不再是幾家大公司采購(gòu)，而是要像電力一樣，需要被大規(guī)模、跨節(jié)點(diǎn)地調(diào)度分發(fā)?！垢吨钦f(shuō)道。

這也是共績(jī)科技正在推進(jìn)與國(guó)家算力中心談合作的原因。目前他們已經(jīng)參與了京津冀、長(zhǎng)三角、深圳、青海的省級(jí)算力調(diào)度平臺(tái)建設(shè)，各地搭起來(lái)的調(diào)度系統(tǒng)，技術(shù)上 都有共績(jī)的參與。

不過(guò)，「算力調(diào)度」這件事，比看起來(lái)要難得多。

算力調(diào)度和算力管理并非一概而論。付智把調(diào)度和管理做了一個(gè)區(qū)分：大廠做的是管理，把一堆機(jī)器納入同一套系統(tǒng)，知道誰(shuí)在用、誰(shuí)閑著，但很難實(shí)現(xiàn)跨地域、跨設(shè)備的動(dòng)態(tài)分配。

而算力調(diào)度是另一回事，它需要把這個(gè)地方的峰值需求，用其他地方閑置的算力來(lái)填。這在計(jì)算機(jī)工程里其實(shí)沒(méi)有現(xiàn)成的解法，反而是能源領(lǐng)域的老問(wèn)題?！赶鞣逄罟取惯@個(gè)詞，本來(lái)就是電力系統(tǒng)的術(shù)語(yǔ)。

付智本科讀的是清華建筑環(huán)境與能源應(yīng)用工程，導(dǎo)師是能源領(lǐng)域的院士。他把能源調(diào)度的算法移植過(guò)來(lái)，解決的是算力版本的同一個(gè)問(wèn)題，這也是共績(jī)最核心的壁壘。

當(dāng)然，在工程化上，這套跨地域的調(diào)度體系也會(huì)遇到的麻煩也不少。比如，接入調(diào)度池的個(gè)人電腦，隨時(shí)可能「被占用」，如果用戶一開(kāi)游戲，這臺(tái)機(jī)器就要退出，但下游的客戶要求服務(wù)不能斷。

付智選擇的是熱備加預(yù)測(cè)，也就是提前給每個(gè)任務(wù)備好冗余節(jié)點(diǎn)，同時(shí)用積累的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)每個(gè)供給方的在線規(guī)律，動(dòng)態(tài)調(diào)整備份比例。數(shù)據(jù)越多，備份越精準(zhǔn)，成本越低。「我原來(lái)得給你備兩臺(tái)機(jī)器。但隨著使用，我現(xiàn)在只要備一臺(tái)就夠了?！咕W(wǎng)絡(luò)傳輸層也不穩(wěn)定，共績(jī)的應(yīng)對(duì)是同時(shí)接入三家頭部云廠商，付智提到，「不可能同時(shí)出問(wèn)題」。

那云廠商為什么不做彈性算力？

付智給出的解釋是，大廠看到了，但大廠的彈性算力在產(chǎn)品定位、定價(jià)策略上有所不同，共績(jī)的優(yōu)勢(shì)是價(jià)格和調(diào)度效率。

彈性算力的核心矛盾在于，你得提前備好「隨時(shí)能調(diào)用」的算力，但這些算力在沒(méi)人用的時(shí)候就是純粹的閑置成本。一般算力服務(wù)商的彈性擴(kuò)容大約是常規(guī)價(jià)格的 5 倍，或者讓客戶簽一年長(zhǎng)約，由客戶承擔(dān)算力閑置的風(fēng)險(xiǎn)。

共績(jī)之所以能提供真正的彈性，是因?yàn)樗玫馁Y源本來(lái)就是閑置的，這些資源沒(méi)有被提前采購(gòu)進(jìn)來(lái)壓成本，它們本來(lái)就閑著，所以共績(jī)可以給出更有優(yōu)勢(shì)的價(jià)格。

據(jù)付智分析，整個(gè)市場(chǎng)里，80% 的算力需求走大廠的長(zhǎng)租整包，剩下 20% 是有彈性需求的部分。付智不打算搶那 80%，他更專注的是那 20% 的市場(chǎng)，而且隨著 AI 應(yīng)用持續(xù)生長(zhǎng)，這 20% 的市場(chǎng)空間也會(huì)越來(lái)越大?！冈趧e人那，租得越長(zhǎng)越便宜；在我這，租得越短越便宜。」付智補(bǔ)充道。如今共績(jī)科技共享算力平臺(tái)「suanli.cn」可以讓普通消費(fèi)者按毫秒去租用相關(guān)算力。

共績(jī)科技團(tuán)隊(duì)合影 圖源：共績(jī)科技

這樣的共享商業(yè)模式其實(shí)早已在其他領(lǐng)域獲得驗(yàn)證。

付智把這個(gè)生意的本質(zhì)比作 Airbnb：城市辦大型展會(huì)，周邊酒店全滿，Airbnb 把有閑置房間的居民和無(wú)處可住的參會(huì)者撮合起來(lái)。算力版本的故事也是相同的路徑，AI 應(yīng)用在版本發(fā)布、流量爆發(fā)的時(shí)刻需要大量算力，平時(shí)需求遠(yuǎn)不及這個(gè)量；另一邊，個(gè)人用戶、網(wǎng)吧、小機(jī)房的算力在夜里和工作日大量閑置，將兩邊連接起來(lái)，就是共績(jī)?cè)谧龅氖隆?/p>

只不過(guò)，共享的不是房間，而是算力。

03

算力能源調(diào)度，

AI 時(shí)代的「軟件定義基礎(chǔ)設(shè)施」

這條路，在國(guó)外也有人走過(guò)。比如說(shuō)，RunPod 也在通過(guò)閑散算力提供彈性推理服務(wù)，2024 年拿到了英特爾資本和戴爾科技資本共同領(lǐng)投的 2000 萬(wàn)美元種子輪，客戶里有 Cursor、OpenAI、Perplexity。

但在美國(guó)做這件事，和在中國(guó)做，在付智看來(lái)，完全是兩回事。

AWS 從誕生起就在提供彈性算力，一開(kāi)始就承諾按需取用，通過(guò)高價(jià)彈性服務(wù)去服務(wù)成熟的市場(chǎng)。但國(guó)內(nèi)的云計(jì)算廠商更傾向于提供長(zhǎng)租模式，相關(guān)優(yōu)惠政策也傾向于此，并不太重視彈性服務(wù)，用戶為彈性算力的付費(fèi)意愿也比美國(guó)低得多。因此，如果將 RunPod 那套邏輯搬到國(guó)內(nèi)，定價(jià)就跑不通。

不過(guò)付智認(rèn)為，算力調(diào)度并不是一門只看算力出租的生意?！腹蚕硭懔赡苤皇且粋€(gè)敲門磚?！顾f(shuō)這話的時(shí)候沒(méi)有猶豫。在他的判斷里，這門生意大概有兩三年的窗口期，只要算力供需錯(cuò)位還在，這個(gè)縫隙就存在，但它不會(huì)永遠(yuǎn)存在。

這種清醒，在創(chuàng)業(yè)者里并不多見(jiàn)。但正因?yàn)槿绱耍茉缇烷_(kāi)始想一件更根本的事：下一個(gè)真正爆發(fā)的 AI 應(yīng)用會(huì)從哪里長(zhǎng)出來(lái)？這個(gè)判斷，將會(huì)直接決定了算力需求的走向，對(duì)此，付智有兩個(gè)面向未來(lái)的判斷。

第一個(gè)是，據(jù)他分析，中國(guó)的超級(jí)應(yīng)用不會(huì)從 PC 端的生產(chǎn)力工具里長(zhǎng)出來(lái)，中國(guó)真正有機(jī)會(huì)的方向，是移動(dòng)端的社交娛樂(lè)、結(jié)合供應(yīng)鏈的跨境硬件，以及能嵌入真實(shí)生活場(chǎng)景的 AI 應(yīng)用。

中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)從來(lái)沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)深厚的 PC 生產(chǎn)力工具時(shí)代，用戶直接從功能機(jī)時(shí)代跳到了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。那些在美國(guó)跑出來(lái)的 AI 文檔、AI 幻燈片、AI 代碼助手，背后依賴的是幾千萬(wàn)習(xí)慣在 PC 上辦公、愿意為 SaaS 工具付費(fèi)的用戶群體，而中國(guó)并不是?！溉袊?guó)有超過(guò) 1 億人需要寫(xiě) Word 嗎？我覺(jué)得可能沒(méi)有?！垢闊┑氖?，即便有這個(gè)需求，大廠也會(huì)很快把這些功能做成免費(fèi)插件。

他反而在社交娛樂(lè)場(chǎng)景看到了高增長(zhǎng)。他對(duì)話過(guò)很多做短劇、影視的從業(yè)者，問(wèn)他們?yōu)槭裁茨敲捶e極地?fù)肀?AI，對(duì)方的反饋?zhàn)屗辛诵碌南敕ǎ骸肝乙呀?jīng)沒(méi)有可失去的了，沒(méi)有人去看電影和電視劇了，我們已經(jīng)快死了?！惯@些人是中國(guó)市場(chǎng)里最積極擁抱 AI，不是因?yàn)樽疃夹g(shù)，而是因?yàn)橥藷o(wú)可退。「現(xiàn)在，已經(jīng)沒(méi)什么人看電視、電影了?！?/p>

而對(duì)于 AI 硬件的發(fā)展，他也有些不同的看法。

過(guò)去幾年，AI 硬件的主流思路是「萬(wàn)物加對(duì)話框」，也就是什么設(shè)備都配上一個(gè)聊天窗口。付智覺(jué)得這個(gè)方向并不對(duì)?！赶M(fèi)者不需要一個(gè)會(huì)寫(xiě)詩(shī)的冰箱?！?/p>

真正有生命力的 AI 硬件，是進(jìn)入用戶本來(lái)就有的高頻場(chǎng)景，讓 AI 在背后默默完成運(yùn)轉(zhuǎn)，而不是拉著用戶專門坐下來(lái)和它聊天。

就好比，寵物攝像頭應(yīng)該可以自動(dòng)識(shí)別貓咪是否生病，景區(qū)相機(jī)自動(dòng)完成換裝拍照。用戶什么都不用改變，AI 悄悄把事情做完了。「如果這類硬件可以采用開(kāi)源模型部署，流量爆發(fā)的時(shí)刻，也會(huì)成為彈性算力的客戶?！垢吨怯X(jué)得這也是共績(jī)科技未來(lái)的增長(zhǎng)點(diǎn)之一。

付智的第二個(gè)判斷，藏得更深，2024 年底就已經(jīng)成形，但他等到今年才等到了驗(yàn)證它的機(jī)會(huì)。

他認(rèn)為，讓人直接去跟 AI 對(duì)話，本身就是一種效率浪費(fèi)。人類信息輸入輸出的速度有上限，一次只能提一個(gè)問(wèn)題，需要等答案出現(xiàn)再提下一個(gè)。但 AI 可以同時(shí)處理成千上萬(wàn)個(gè)線程，在毫秒之間完成機(jī)器之間的信息傳遞?！赣萌巳ヲ?qū)動(dòng) AI，是用最慢的那一環(huán)，拖住了整個(gè)系統(tǒng)的速度。」

真正應(yīng)該發(fā)生的，是 AI 與 AI 之間直接協(xié)作，A2A。一個(gè)任務(wù)下達(dá)，觸發(fā)一組 AI 的連鎖運(yùn)轉(zhuǎn)，人只需要定義目標(biāo)，不需要參與中間的每一步。這也是為什么 OpenClaw 在今天被人們所看重。這也是付智覺(jué)得 OpenClaw 真正重要的原因，不是這個(gè)產(chǎn)品本身，而是它證明了一件事：AI 與 AI 之間可以自己形成社區(qū)，A2A 有人買單，這個(gè)方向是走得通的。

一旦 A2A 模式成為主流，算力的消耗將是今天的數(shù)倍乃至數(shù)十倍。黃仁勛在 GTC 2026 上說(shuō)，由于 Agentic AI 和推理能力的爆發(fā)，當(dāng)下所需的計(jì)算量比一年前預(yù)期的多了至少 100 倍，而這只是開(kāi)始。那時(shí)候算力真的會(huì)像電一樣，考慮的不再是你需要囤多少卡的問(wèn)題，而是整張「算力電網(wǎng)」能不能按需分發(fā)，算力資源管理來(lái)到了調(diào)度的領(lǐng)域。

當(dāng) A2A 真正到來(lái)，算力會(huì)像電力一樣成為每個(gè)人、每個(gè)任務(wù)、每個(gè) AI 節(jié)點(diǎn)背后的基礎(chǔ)設(shè)施。那時(shí)候，誰(shuí)能跨地域、跨設(shè)備、跨時(shí)段地把算力精密調(diào)度起來(lái)，誰(shuí)就掌握了這張網(wǎng)真正的運(yùn)營(yíng)能力。

共績(jī)科技現(xiàn)在做的事，在付智看來(lái)是在為那個(gè)時(shí)刻做準(zhǔn)備，用這兩三年的窗口期，把調(diào)度能力、節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)、客戶關(guān)系都建起來(lái)。等 A2A 的需求真正爆發(fā)，這套體系才是共績(jī)科技真正的護(hù)城河。

他最近在公司內(nèi)部發(fā)了一句話，采訪快結(jié)束時(shí)，他又說(shuō)了一遍：

「即便如此，這一切也才剛剛開(kāi)始?！?/p>

放在彈性算力的語(yǔ)境里，這句話或許只是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者對(duì)市場(chǎng)的樂(lè)觀判斷。但放在 A2A 的語(yǔ)境里，他說(shuō)的「開(kāi)始」，或許并不是這門生意的開(kāi)始，而是算力作為基礎(chǔ)設(shè)施這個(gè)命題，迎來(lái)了真正開(kāi)始的時(shí)刻。

*頭圖來(lái)源：豆包 AI

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