跑推理时你有没有碰到过这种事：模型权重明明塞得下，一开长上下文或多并发就OOM，或者token生成速度死活上不去？别急着加卡。现在越来越多一线反馈指向同一个点——推理尤其是decode阶段，真正卡脖子的不是FLOPS，而是显存容量和带宽。训练时GPU几乎满负荷算梯度，算力是主角。推理反过来。生成一个token，整模型权重得从HBM搬进计算单元，GPU核...
很多人盯着GPU买不到、交付周期拉长这事儿，却忽略了另一头更扎心的现实：已经到手的卡，大量时间在空转。行业数据显示，典型ML工作负载里GPU空闲时间常达60-80%，部分Kubernetes集群平均利用率甚至只有5%左右，相当于企业实际用着的算力只是采购量的零头。训练集群可能跑到95%饱和，推理侧却一天闲置30-60%。短缺和浪费同时存在，钱就这么悄悄...
最近两周，算力圈动静不小。一边是Meta计划搭建云业务，把多余的AI计算能力和模型访问卖给外部客户；另一边是NVIDIA推动多租户AI工厂模式，和云伙伴一起用收入分成、信用支持的方式快速扩容。市场第一反应有点慌——有人担心供应突然变多、租金要崩。可再看实际租赁曲线和硬件落地情况，故事没那么简单。H100这类主流卡的按需容量在不少地方依然紧张，甚至出现售...
以前训练跑完就完事，账单也清零。现在模型一上线，推理就成了无底洞——用户每点一次、agent每跑一步，token就在持续燃烧。行业估算，企业AI的GPU支出里，推理已经占到55%到80%。训练是一次性项目，推理是永续运营。一个70B模型，假设服务1000日活用户、每人每天1000次请求、每次500 token，日均就能到5亿token量级。按常见H10...
Nvidia B200 等高端卡租赁价从近期高点回落超过三成，这让不少中小团队和个人开发者看到了部署 AI 推理服务的机会。过去半年里，训练需求拉高了整体算力成本，现在价格松动，正好适合把更多精力放在推理优化上。实际操作中，先评估自己的模型规模和并发量。轻量级文本生成或简单分类任务，单卡 4090 或 A100 就能扛住；视频理解或多模态推理则需要多卡...
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