“龍蝦”揮舞的雙鉗下，是一個(gè)深不見底的算力黑洞。

　　有機(jī)構(gòu)算了一筆賬：相比傳統(tǒng)聊天機(jī)器人，智能體的Token（詞元）消耗動輒放大數(shù)十倍，一個(gè)稍微復(fù)雜一點(diǎn)的任務(wù)，背后吃掉的算力，甚至可能是普通對話的百倍、千倍。有科技博主實(shí)測，如果真把“龍蝦”當(dāng)成生產(chǎn)工具放開用，一周下來，費(fèi)用接近萬元。

　　數(shù)據(jù)是最直觀的注腳?！梆B(yǎng)蝦”火起來之后，模型調(diào)用量極速攀升。全球API聚合平臺OpenRouter的數(shù)據(jù)顯示：3月16日至22日，全球大模型調(diào)用量已經(jīng)達(dá)到20.4萬億Token，一周漲了兩成多。其中，中國大模型的周調(diào)用量漲幅更是超過五成，并且已經(jīng)連續(xù)第三周超過美國。當(dāng)周全球調(diào)用量排名前四的模型，也全部是“中國造”。

　　國家數(shù)據(jù)局公布的數(shù)據(jù)顯示，今年3月，中國日均Token調(diào)用量已突破140萬億，兩年增長了上千倍。

　　在不少業(yè)內(nèi)人士看來，這樣的增長既令人興奮，也暗含隱憂。

　　3月27日中關(guān)村論壇年會的一場AI主題論壇上，算力缺口幾乎成了繞不開的話題。“OpenClaw帶來算力需求的暴增?！睙o問芯穹CEO夏立雪觀察到，“上次見到這樣的增速，還是當(dāng)年3G手機(jī)剛普及，手機(jī)流量不夠用的時(shí)候。以后我們的手機(jī)里可能會有兩張卡，一張是SIM卡，一張就是‘Token卡’。”

　　問題在于，需求的曲線已經(jīng)陡峭起來，供給卻還沒完全跟上?！白尭斆鞯哪Ｐ蛨?zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，資源消耗極大。如果算力不夠，一個(gè)問題丟進(jìn)去半天沒有響應(yīng)，一切體驗(yàn)都是空談?！敝亲V華章CEO張鵬說得直白。在他看來，推理需求正以百倍級別爆發(fā)，算力很可能成為制約行業(yè)發(fā)展的核心瓶頸。

　　夏立雪認(rèn)為，當(dāng)前階段，與其單純擴(kuò)張算力規(guī)模，不如把已有資源用到極致。圍繞這個(gè)目標(biāo)，他提出，應(yīng)加快構(gòu)建更高效、標(biāo)準(zhǔn)化的“Token工廠”，提供持續(xù)穩(wěn)定、規(guī)模化的Token服務(wù)，使頂尖模型能力高效賦能海量下游場景，盡可能提升每一個(gè)Token的轉(zhuǎn)化效率，讓算力“花得值”。

　　再往遠(yuǎn)一點(diǎn)看，未來的基礎(chǔ)設(shè)施本身也會走向智能化，可以自我調(diào)度、自主優(yōu)化，甚至內(nèi)置Agent來充當(dāng)“管理者”，讓算法與算力系統(tǒng)形成更緊密的深度協(xié)同。

　　面對“算力焦慮”，也有人重申架構(gòu)創(chuàng)新的價(jià)值。

　　小米MiMo大模型負(fù)責(zé)人羅福莉回憶，兩年前，在算力受限的情況下，中國團(tuán)隊(duì)依然通過模型架構(gòu)創(chuàng)新，“逼出”更高效率，比如DeepSeek的探索，“這給了我們勇氣和信心”。

　　如今，雖然硬件條件已經(jīng)改善，國產(chǎn)芯片不再受限，但這種對更低推理成本、更高算力效率的探索，依然會在智能體時(shí)代成為未來競爭的關(guān)鍵。