最近科技圈很热闹，巨头们官宣合作的消息不断刷屏。从OpenAI和AMD牵手，到英伟达与英特尔联姻，再到英伟达投资马斯克的xAI。
AI的大时代里，浪潮终会席卷我们每个人。怎么去理解这些合纵连横呢？希望读完这篇，我们能理解的更清晰。
AI大模型公司靠什么赚钱？卖Token。
Token是什么？我们可以把它理解为AI输出的文本片段。 就像我们家交电费按“每度电几毛钱”付费，AI服务也是“按Token计费”（例如ChatGPT收费“每百万Token几块钱”）。 |
AI服务就是一座现代发电厂，Token就是它发出来的“电” 。用户用多少“电”，就付多少钱。
既然是“发电厂”，成本从哪来？三大核心要素：算力（燃料）、内存（仓库）、带宽（输电网）。理解了这三点，就能明白巨头们在抢什么。
1. 计算能力：发电厂的“燃料”
作用： 没燃料，发不了电；没算力，AI无法工作。AI生成一句话需要运行数万次矩阵运算，这些运算全靠GPU来扛。
重要性： “燃料”质量决定效率。普通电脑跑小模型可能10秒生成一句话，顶级GPU则0.01秒搞定。这就是“燃料”好坏的差距。
2. 内存容量：发电厂的“仓库”
作用： 电厂需仓库储存燃料，AI“电厂”需内存（尤其是GPU的高带宽内存）储存“知识”—— 即模型的所有参数。
重要性： 内存不足，要么跑不了大模型（如手机装不下GPT-4），要么处理不了长内容（如让AI读万字长文，内存小的话会读了后面的记不住前面的）。
3. 带宽：发电厂的“输电网”
作用：大模型太大，光靠一块GPU存不下，得成千上万个GPU一起干活（如英伟达的 AI 集群）。带宽就是GPU之间高速交换数据的“输电网”。
重要性： 带宽不足，会被拉闸限电。比如英伟达的H800，有132个流处理器，每一个都可以处理计算和通信两种任务。我们以为大部分处理器在忙于“计算”？错！当任务越重、GPU越多，很可能超过一半以上的时间都在处理“通信”（数据传输）任务。
现在再看科技新闻，逻辑就清晰了：
OpenAI+AMD： 寻求“更便宜的燃料”（AMD GPU算力性价比高，降低Token成本）。
英伟达持续推新卡： 升级“仓库+输电网”（新显卡内存更大、带宽更快，能发更多Token）。
英特尔入局： 争夺“输电网”（优化带宽，如助力英伟达扩展NVLink72支持x86架构）。
说白了，AI竞争就是发电厂效率战：谁的算力更便宜、内存更大、带宽更快，谁就能把Token卖得又便宜又多。
下次再看到AI合作新闻，不必纠结细节。记住这个万能公式：
AI = 卖电 成本 = 燃料（算力） + 仓库（内存） + 输电网（带宽） |
理解它，能看懂90%的AI热点。
期待，下次相遇