你好，我是郑工长。
AI行业，正在悄悄迎来一场新的“算力危机”。但这一次，不是去年那种“无卡可用”的硬件短缺危机，而是“用不起卡”的成本危机。
简单来说，模型推理（Inference）需求的增长速度，已经远远超过了GPU算力成本的下降速度。
这意味着什么？意味着对于绝大多数AI应用而言，推理成本正在成为一个压倒一切的“无底洞”。
- 你的用户量越大，模型调用越频繁，公司服务器的电表走得就越快，烧钱的速度也越快。
- 许多看起来很美好的AI应用，正在陷入一个“越受欢迎，亏得越多”的死亡螺旋。
这标志着，“粗放式”的AI开发时代结束了。过去，我们工程师在开发AI应用时，更关心的是模型“效果好不好”，是选择GPT-4还是Claude 3。但现在和未来，我们必须把“算力性价比”放在首位。
一个工程定律：
任何一个能够大规模商业化的技术，其单位服务成本都必须趋近于零。如果一项技术用的人越多、成本越高，那它永远只能是一个“昂贵的玩具”，而不是一个“普惠的工具”。
AI的竞争，正在从“模型算法”的竞争，转向“工程优化”的竞争。
就像十年前的移动互联网一样，当App的功能不再是核心壁垒时，竞争的焦点就转向了App的性能、耗电量、流畅度。AI也进入了“性能优化”的深水区。
因此，我们工程师的技能栈，需要一次紧急“扩容”：
- 模型优化技术： 模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、蒸馏（Distillation）、混合精度计算等技术，不再是论文里的“学术名词”，而是工程师简历上的“黄金技能”。我们必须学会如何把一个“臃肿”的大模型，“瘦身”成一个同样聪明但更“省钱”的小模型。
- 边缘计算（Edge AI）： 将AI的推理能力从云端，下放到用户的手机、汽车、摄像头里。这不仅能极大地降低云端服务器的压力和成本，还能提供更低的延迟和更好的隐私保护。
- 算力调度与优化： 学会使用更高效的推理引擎（如TensorRT-LLM），并进行精细化的算力调度，将GPU的每一分性能都压榨到极致。
算法的“上限”，决定了AI能飞多高。而工程优化的“下限”，决定了AI能飞多远。在“AI下半场”，最优秀的工程师，一定是“成本控制大师”。
