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失控的AI智能体，，，，，，正在扬弃GPU？？？？，，，，，，亿电竞最新版官网

作者丨薛皓皓

编辑丨关雎

已往一年，，，，，，美国科技圈掀起了一波以AI为名的裁人潮。。逻辑很简朴：AI醒目活，，，，，，人就可以少要。。

但现实并不如预期顺遂。。

一项对300多家企业HR的访谈显示，，，，，，有36%的公司裁掉员工之后，，，，，，不得不把裁掉人数的其中一半重新招了回来。。原因是AI还不敷稳固，，，，，，许多活照旧得人来干。。

更讥笑的是，，，，，，裁人省下的钱，，，，，，被AI的Token账单吃掉了。。

Uber是最典范的案例。。去年12月，，，，，，Uber大力推广AI编码工具，，，，，，工程师普及率很快抵达95%。。但4个月后，，，，，，Uber整年的AI预算就被打穿。。总裁随即下令：每人每月AI工具开销，，，，，，上限卡死在1500美元。。

另一个极端案例与OpenClaw有关。。2026年5月，，，，，，已加入OpenAI的OpenClaw首创人Peter Steinberger宣布了一张使用统计截图。。据媒体报道，，，，，，其三人团队使用了约100个Codex编码智能体实例；；；；；；已往30天共提倡约760万次请求，，，，，，消耗约6030亿个Token, 使用的API等价本钱约为130.5万美元。。

这背后有一个结构性原因：智能体不是在一步步完成使命，，，，，，而是在重复循环，，，，，，把每一轮的代码、报错日志、搜索效果重新塞进上下文窗口，，，，，，Token越烧越多。。通俗对话每轮消耗约1万个Token，，，，，，推理模子升到10万，，，，，，智能体动辄凌驾100万。。统一个使命跑两次，，，，，，消耗量可以相差30倍。。

这场账单；；；；；；，，，，，，正在倒逼整个行业重新思索AI的运行方式。。为此，，，，，，创业邦与引航陪跑创业营的教练——原高通全球副总裁沈劲聊了聊这个话题。。

01 Token消耗量上涨100倍

沈劲未曾想到，，，，，，跑AI Agent会云云花钱。。

作为投资人，，，，，，他天天需要处理大宗的邮件、微信新闻和短信通知。。这些事情繁琐但并不重大，，，，，，正是AI智能体最善于的领域。。于是他在某着名通用AI Agent平台上搭建了一套事情流，，，，，，设定好触发条件，，，，，，让智能体天天自动跑一遍。。

效果刚运行了一天，，，，，，就失事了。。

他一个月拥有8000积分的额度，，，，，，按正常使用节奏，，，，，，这笔预算足够支持一个月的AI智能体花销。。但智能体启动后，，，，，，它并没有在高效地处理使命，，，，，，而是泛起了种种BUG，，，，，，更严重的是一天之内，，，，，，8000个积分所有归零。。

沈劲随即给平台方写了一封邮件，，，，，，语气榨取但诉求明确：我用了你们的官方模板，，，，，，按标准流程跑了一遍，，，，，，BUG没有修复，，，，，，8000个积分都没了，，，，，，请补回来。。

对方没有回复。。

“可能他们刚融完资，，，，，，近期推广推得又很猛，，，，，，顾不上处理这种售后的事情。。”沈劲厥后这样诠释。。平台方的默然一连了整整一个月，，，，，，直到下个月系统自动重置，，，，，，才又发放了新的8000积分。。

“现在我不太敢用了，，，，，，预计过两天就把订阅作废掉。。”他说这话的时间语气平庸，，，，，，但背后的结论却很尖锐——

这不是他一人遇到的征象，，，，，，而是整个行业都面临的问题。。

微软也保存类似情形。。旗下的装备体验部分（认真 Windows、Microsoft 365、Teams 等产品）曾为数千名开发职员，，，，，，甚至设计师和项目司理，，，，，，都开放了Claude Code使用权限。。效果这一产品在内部大受接待，，，，，，账单也随之失控，，，，，，为了阻止过高的开支，，，，，，该部分要求在今年6月末，，，，，，作废绝大大都内部的 Claude Code 允许证。。

随着ChatGPT横空出生后，，，，，，Token消耗也随着手艺沿革爆发了指数级别的飙升。。沈劲以为，，，，，，ChatGPT类的对话式AI每轮消耗约1万个Token，，，，，，推理模子后每轮消耗约10万个Token，，，，，，智能体则每轮消耗约100万个Token。。

以是，，，，，，从1万个Token飙升至100万个Token，，，，，，单位使用量在三年多的时间暴涨100倍。。

这100倍消耗中的绝大部分，，，，，，并非用于天生内容（好比代码、文字、图片），，，，，，而是用于数据输入。。

以代码天生的案例来看，，，，，，从相关研究显示，，，，，，输入Token和输出Token之比高达154:1。。那输出一个Token，，，，，，需要输入154个Token，，，，，，那154个Token用在那里？？？？

谜底是AI将Token用于重复循环地读取代码库和报错日志。。在每一轮对话中，，，，，，AI把上一轮的工具挪用效果、报错信息、网页搜索、代码内容等重新打包输入，，，，，，再举行下一轮修改。。对话次数越多，，，，，，输入的Token消耗量越大，，，，，，Token消耗量就像滚雪球般急剧上升。。

Token消耗量在三年时间暴涨的另一个原因在于，，，，，，本钱的不可展望。。统一个使命，，，，，，执行两次，，，，，，Token消耗差别可达30倍——“做完这次使命花10美元，，，，，，下次同样使命可能要花300美元”沈劲说。。

企艺府竿鸄I编程实现降本增效，，，，，，效果却可能适得其反。。

Meta、微软等硅谷高科技大厂已在今年上半年裁掉超10万个岗位，，，，，，AI成为最频仍提及的理由——企业期望用AI替换人工，，，，，，而压缩本钱并提高效率。。

讥笑的是，，，，，，许多企业发明高昂的AI账单，，，，，，叠加腾贵的驱逐用度，，，，，，已把AI带来“降本增效”盈利消耗殆尽。。

“最近有一项报告说明，，，，，，凌驾三分之一的企业裁掉员工后，，，，，，不得不再召回裁掉用工数目的一半，，，，，，由于他们发明AI并未带来预期水平的节约本钱和提高效率。。”沈劲说。。

02 GPU赢了三年，，，，，，CPU要翻身了

智能体AI给我们带来的转变, 不但仅是腾贵的Token消耗, 也让CPU要咸鱼翻身了. 已往三年多时间，，，，，，所有人的注重力都在GPU上。。2025年，，，，，，Meta、微软、谷歌和亚马逊仅这4家公司，，，，，，就在AI智算中心上破费超3000亿美元，，，，，，而其中六成用于采购GPU。。

在AI智算中心的一台服务器内部，，，，，，GPU和CPU配比约为8:1，，，，，，GPU需求量远高于CPU。。

GPU和CPU需求量的悬殊差别，，，，，，也反映在头部公司的市值上：2025年底，，，，，，GPU头部公司英伟达市值突破三万亿美元，，，，，，而同期CPU头部公司英特尔市值仅不到2000亿美元。。

不过在沈劲看来，，，，，，GPU和CPU配比正在爆发要害转变：GPU和CPU之比，，，，，，正从8：1转变为1：1。。“在AI Agent时代，，，，，，CPU正在悄然回到舞台中央。。”沈劲说。。

GPU的强项在于天生内容，，，，，，但AI Agent最消耗资源的地方，，，，，，不是在内容天生，，，，，，是在“编排”和“调理”，，，，，，这是CPU的强项。。

详细而言，，，，，，AI Agent需要CPU做以下事情：使命编排（决议先做什么、再做什么）、状态的长期化维护（记着上一步做到那里了）、高并发的API挪用（同时向多个外部系统发出请求）、重大的沙盒情形治理（给代码运行提供隔离的测试空间），，，，，，以及挪用种种工具——浏览器、数据库、搜索引擎。。

沈劲以自身订机票的案例来说明CPU对Agent的作用：他曾用Agent帮自己搜索一段极其苛刻的多航段行程：上海出发，，，，，，途经西班牙、多伦多，，，，，，最终抵达圣地亚哥；；；；；；凌驾7小时的航段必需是能躺平的商务舱，，，，，，7小时以内的航段只要经济舱；；；；；；所有方案里总价最自制，，，，，，且登机时间不可太早。。

这个使命，，，，，，智能体需重复挪用各大航空公司的数据接口和携程这样的OTA平台，，，，，，把几十种方案的价钱、舱位、时间所有拉取出来，，，，，，再凭证多个条件举行比对和筛选。。

整个历程里，，，，，，GPU险些无用武之地——整个历程险些不涉及内容天生，，，，，，有的只是海量的数据调取、较量和编排。。最终，，，，，，CPU相对GPU的使用率飙升到了70%~80%。。

沈劲还分享了几个详细案例：

由此可见，，，，，，使命越重大、越依赖外部数据调取和多方法编排，，，，，，CPU的占比就越高。。

现在，，，，，，新的AI硬件想将云端的运算模式，，，，，，转变为电脑外地的运算模式。。

这背后的逻辑并不重大。。云端的运算模式，，，，，，是一个“用几多花几多”的Token计量方式——每一次挪用、每一轮循环，，，，，，都在按Token计费。。智能体的“上下文雪球效应”让这个问题雪上加霜：循环越多，，，，，，输入Token越多，，，，，，账单越高，，，，，，没有上限。。

更主要的是，，，，，，云端数据中心的硬件设置是以GPU为焦点设计的（GPU与CPU的比例约为8:1），，，，，，而GPU自己就是为大规模内容天生优化的，，，，，，并不善于智能体所需要的高频调理和工具挪用——这些恰恰是CPU的强项。。

外地装备则完全差别。。每台PC里都有性能强劲的CPU，，，，，，自然适合承接智能体的编排和调理事情；；；；；；更要害的是，，，，，，外地运算不按Token计费，，，，，，智能体跑几多轮、循环几多次，，，，，，都不会爆发特另外账单。。

今年6月1日，，，，，，英伟达在台湾宣布的RTX Spark硬件，，，，，，正是专门针对外地AI Agent适配的新型硬件载体。。

这台装备的焦点，，，，，，是一颗专门为智能体打造的定制芯片N1X——它把GPU和CPU封装在一起。。并且，，，，，，英伟达与微软相助，，，，，，对Windows 11举行了13项要害能力的底层刷新，，，，，，目的是把古板的PC操作系统升级为"智能体OS"——既能让智能体在外地高效运行，，，，，，又能兼容用户已经习惯的所有软件。。

03苹果：打造兼具隐私和省钱的AI

英伟达RTX Spark将把算力从云端拉回外地，，，，，，但在云端和终端漫衍式AI方面，，，，，，苹果一直处于第一梯队。。

在近期举行的WWDC上，，，，，，苹果正式推出了自己全新的AI解决方案。。“当硅谷大厂都在卷上千亿、上万亿参数的大语言模子时，，，，，，苹果却在追求最懂个人、最清静、最能调理种种工具的AI。。”沈劲以为。。

苹果推出了凭证AI使命重漂后而切分的五层系统。。

第一层在手机外地，，，，，， 一个30亿参数的轻量模子，，，，，，专门处理天天被触发几十次的日常需求：总结通知、提炼短信摘要、调解写作语气。。它完全不联网，，，，，，Token本钱为0。。

第二层也在手机外地，，，，，， 一个200亿参数的希罕模子，，，，，，每次只激活其中10到40亿参数。。它认真更高质量的Siri对话、多模态明确（好比看懂照片里的内容）。。依然不联网，，，，，，Token本钱为0。。

第三层最先上云，，，，，，但上的是苹果自己的私有云。。当使命涉及重大推理、多方法的智能体事情流、或者高质量图像天生时，，，，，，请求会被送到装有苹果自研芯片的服务器上，，，，，，由苹果自研的主力语言模子来处理。。

第四层也在苹果私有云，，，，，，认真处理的是高质量图像天生和重大的图像编辑，，，，，，用的也是苹果自研模子。。

第五层会在谷歌公有云，，，，，，跑在英伟达GPU上，，，，，，处理前四层都搞未必的极端使命，，，，，，好比高级数学推理和极重大的多模态明确。。

沈劲以为，，，，，，苹果这套分层架构同时服务于两个目的：省钱和；；；；；；ひ私。。能在手机外地解决的，，，，，，绝不上云；；；；；；必需上云的，，，，，，优先走苹果自己的私有云；；；；；；只有少少数最重大的使命，，，，，，才会流入谷歌的公有云。。

关于这场Token账单的失控，，，，，，沈劲以为至少有四个值得创业者思索的偏向：

第一个偏向，，，，，，是做消耗类AI终端以及在终端的AI小模子。。手机市场已经没有悬念——海内就那五六家，，，，，，名堂早已锁死。。但手机之外的C端装备，，，，，，盒子、眼镜、手表，，，，，，依然有着诸多机缘。。

第二个偏向，，，，，，是做漫衍式智能体AI的运营商。。当端云协同成为主流，，，，，，必定需要一个调理层——它的事情是判断哪个使命在那里跑最合适：外地小模子、苹果私有云、照旧公有云大模子，，，，，，并认真使命编排和状态维护。。

第三个偏向，，，，，，做Context Engineering（上下文工程）手艺公司。。现在，，，，，，Token消耗自己的问题，，，，，，还未完全解决。。他的判断是：若是有一家公司能做出一其中心层，，，，，，让企业的请求在进入云端大模子之前先经由压缩和优化，，，，，，把Token消耗镌汰60%，，，，，，“肯定许多公司愿意通过这一平台来做”。。

第四个偏向，，，，，，做CPU，，，，，，岂论是超算中心的CPU，，，，，，照旧PC、手机、边沿盒子等终端的CPU，，，，，，都是创业的极佳的偏向。。

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