扎克伯格：算力未满载
一边是大家都说算力紧张，一边又有“算力未满载”的讨论，这两件事其实可以同时发生。企业缺的往往不是抽象的 GPU 数量，而是“在正确时间、正确地点、以可接受成本被用起来”的算力。任务峰谷不一致、集群调度不充分、数据管道跟不上、模型通信开销过大，都会让昂贵设备处于等待状态。所以 AI 基建的竞争不只是买更多芯片，也包括调度、网络、存储、推理优化和可观测性。利用率提高几个百分点，可能比盲目扩容更直接；但为了低延迟和容灾保留余量，也不能简单把满载率当成唯一目标。对工程团队来说，真正的问题不是“有没有算力”，而是算力是否转化成了稳定、可交付的模型能力。你们团队遇到的算力瓶颈，更像资源不足，还是资源有了却用不满？
发布于 湖北
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