compute-scarcity

本文认为，GPU利用率正成为企业AI的关键瓶颈，类似于航空中的飞机利用率，而闲置的GPU代表着浪费的算力，这种算力决定了竞争优势。

关于AI能力提升如何可能将推理成本导向最具经济价值的任务，但市场竞争可能阻止极端价格上涨的讨论，正如Dwarkesh Patel博客文章所预测的那样。

本文分析了SpaceX和Meta出售过剩AI计算能力的最新举措，质疑这是否意味着计算稀缺性的终结。文章认为这些交易是短期的且价格高昂，潜在需求依然强劲，从而反驳了看空论调。

本文分析高通以39亿美元收购Modular以打破CUDA锁定，以及谷歌限制Meta使用Gemini算力，这两者被视为同一基础设施瓶颈的两种表现，认为软件和容量限制正在制约AI的规模化发展。

自2026年1月以来，GPU租赁价格翻了一番，形成了“算力新冠”的局面，研究人员面临短缺和成本飙升。

用户抱怨小米赠送的16亿token很快用完，认为token计划不透明，并预测2026年将出现算力荒。