双十一都能扛过，为什么千问被一杯奶茶打倒了？

北京时间2 月6 日凌晨，OpenAI 和 Anthropic 几乎同时按下发布键：
一边是 GPT-5.3-Codex，一边是 Claude Opus 4.6。
全球最强的两个 AI 编程模型，几乎同一时刻更新换代。

如果说这是全球 AI 技术的高光时刻，这几天，在中国互联网世界，则上演了另一种AI竞争。
元宝在发红包，千问在送奶茶。

一杯奶茶，把千问干崩了

今天你参与千问活动，下载最新30亿的红包版本，领取一个券。然后在通义千问里输入一句：

“千问，帮我点杯奶茶。”

系统就会帮你走完整个外卖流程。

结果呢，大概下午4点多：千问直接崩了。

大多数人疑惑，阿里是全世界最不怕高并发的公司之一。
双十一那种亿级流量都扛过来了，却被一杯奶茶打倒了。

这背后，其实不是“人太多”，而是——计算范式变了。

从“查字典”到“写论文”：AI 流量不是传统流量

在传统互联网时代，比如双十一：

用户请求 → 查询库存 → 支付 → 返回结果
整个过程本质上是 IO 密集型任务，
CPU 计算量极低，压力主要在数据库、缓存和网络。

但这次不一样。

你输入一句“帮我点杯奶茶”，
系统不是在“查一条数据”，
而是在让一个大模型：

• 逐层神经网络推理
• 逐 token 生成文本
• 再决定是否调用外部 API

这更像什么？

以前是翻字典，现在是当场写论文。

哪怕用户数量相同，算力消耗完全不是一个量级。

真正的瓶颈：GPU 显存 + KV Cache 的物理极限

大胆的猜测一下，这次崩溃的直接技术原因，很可能不是服务器不够，而是以下几种情况：

1、GPU 显存被打满了

大模型对话时，会维护一块叫 KV Cache 的显存区，用来记住上下文，减少重复计算。

每一个用户会话，都会占用一块显存。
当瞬时涌入的请求超过 GPU 集群显存上限时：

• 要么拒绝服务
• 要么频繁内存交换，性能雪崩
• 最终就是：全体变慢，然后一起崩

传统云服务器扩容是秒级的，
但 GPU 实例启动 + 加载几十 GB 模型权重，就是分钟级。

面对“送奶茶”活动这种瞬间洪峰流量，
系统根本来不及回血。

你以为你在聊天，其实你在调用一个 Agent 系统

“帮我点杯奶茶”听起来是聊天，
但在系统内部，它是一个完整的 Agent 工作流：

1. 意图识别：你是真的要点奶茶吗？你的位置在哪里？
2. 函数调用：调用外卖平台接口
3. 多轮确认：口味、地址、优惠券

这意味着：

哪怕模型本身没崩，
中间任意一个 API 网关、业务服务、状态管理模块响应变慢，
整个链路都会像多米诺骨牌一样堆死。

这和传统网页请求完全不同——
这是 长连接 + 慢响应 + 高不确定性 的系统形态。

阿里的“双十一经验”，在 AI 时代出现盲区

这里其实有个非常重要的认知分水岭。

双十一是确定性的：

用户下一步几乎一定是点“购买”，
流程路径固定，
响应时间可预测，
负载模型可以提前压测。

AI 对话是随机性的：

用户可能问：

• 换个口味
• 有没有樱桃味
• 要不含糖的

每一句都会改变 token 长度、上下文深度和推理时间。

这种“长尾不确定性”，
会让传统负载均衡算法在 AI 场景下明显失效。

真相是：这不是翻车，而是第一次真正压力测试

有人说这次阿里玩大了。
但如果你换个角度看，这次不是“千问翻车”，
而是——

• 阿里第一次在 超大规模 C 端 Agent 场景 下做真实压测
• 国产大模型第一次面对全民级推理洪峰
• 整个行业第一次被现实算力边界正面教育

以前我们习惯的是：

流量问题，可以靠工程能力解决。

现在我们开始意识到：

推理问题，本质上是物理问题。

不是架构不够优雅，
而是 GPU 显存真的装不下那么多人同时“思考”。

更大的信号：AI 营销活动，将成为算力极限测试器

这次奶茶事故，其实给所有大模型厂商敲响了一次现实警钟:

一次成功的营销活动，很可能瞬间击穿整个算力集群的冗余边界。

这不是产品问题，
这是 AI 时代的新型基础设施问题。

结语：AI 正在进入“物理世界约束期”

2026 年 2 月 5 日这一天很有象征意义。

一边是 GPT-5.3-Codex 开始参与自己的构建，
一边是一杯奶茶让国内顶级 AI 平台短暂失声。

它们共同指向一个现实：

AI 不再只是算法问题，
而正在成为能源、算力、物理资源的问题。

模型在进化，Agent 在觉醒，
但基础设施，正在成为真正的“生产瓶颈”。

未来真正决定 AI 上限的，
不只是参数规模，
而是：

你能让多少人，同时思考。

专注于 AI 智能体实践与技术演进深度思考。主理人拥有资深技术背景与心理学视角，致力于通过真实实验（2025年更新361篇实操记录）探索 LLM、RAG 与 Agentic Workflow 的落地边界。