千问刚破纪录，奥特曼就喊算力不够

千问刚破纪录，奥特曼就喊算力不够

早上刷36氪，看到两条新闻放一起，我差点以为穿越了。

一条说阿里千问3.6Plus单日调用量破1.4万亿Token，登顶全球第一。另一条说OpenAI的奥特曼承认，关停Sora是因为算力紧缺。

我盯着屏幕愣了几秒。这不科学啊？一边是中国模型在全球平台上狂飙，一边是行业老大因为算力不够砍项目。这俩事居然发生在同一天。

行吧，这个世界越来越魔幻了。

先说说千问这个1.4万亿Token。很多人可能没啥概念。

打个比方，你平时写一篇公众号文章大概1000字，换算成Token差不多也是1000左右。1.4万亿Token，相当于一天处理了14亿篇文章。全球80亿人，平均每人当天都往千问里塞了一段话。

而且这还不是慢慢爬上去的。千问3.6Plus发布才1天，直接冲到了OpenRouter日榜第一，连续4天霸榜。

OpenRouter是啥？全球最大的AI模型API超市，GPT、Claude、Gemini都在上面摆摊。千问能从这群巨头手里抢下第一，确实不容易。

我记得去年这个时候，国产模型出海最大的尴尬是：免费送都没人用。海外开发者宁可花高价订阅GPT-4，也不愿意碰国产模型。现在千问能在全球平台上霸榜，至少说明一件事——中国模型真的能打了。

但就在我准备转发这条新闻恭喜阿里的时候，看到了第二条消息。

奥特曼在专访里坦白了：Sora被砍，纯粹是因为算力不够。

Sora你知道吧？OpenAI今年力推的视频生成模型，刚发布的时候全网刷屏，到处都是"AI要革了影视行业的命"的论调。结果还没火几个月，说没就没了。

奥特曼的原话是：Sora不在公司最高优先级的名单里。这话翻译一下就是——好东西，但养不起。

我就纳了闷了。OpenAI背后站着微软啊，Azure云服务的算力资源应该是业界最充足的了。连这种金主爸爸撑腰的公司都说算力不够，其他小公司还怎么活？

更讽刺的是，这俩新闻发布时间就差几个小时。一边是千问调用量爆表，一边是OpenAI因为算力砍项目。这种对比，怎么看怎么魔幻。

其实仔细想想，这两件事说的是同一个问题：算力正在成为AI行业的硬通货。

千问调用量飙升，说明需求端彻底爆发了。但供给端呢？算力根本跟不上。OpenAI关停Sora，就是把有限的算力集中到最高优先级的项目上——比如GPT-5。Sora这种"烧钱大户"，只能忍痛砍掉。

有个细节挺有意思。训练视频模型消耗的算力，比文字模型高几十倍。生成一段1分钟的视频，背后可能是几百万Token的计算量。这也是为什么Sora会成为第一个被砍的——它太吃资源了，投入产出比算不过来。

奥特曼的选择很现实：与其把算力砸在Sora上陪跑，不如留着训练GPT-5。毕竟GPT系列才是OpenAI的现金牛。

说到这，我突然想到一个问题：千问这么猛的调用量，阿里云扛得住吗？

阿里有自己的云计算基础设施，这是优势。但1.4万亿Token的单日调用量，对算力的消耗也是天文数字。关键是千问的价格比GPT-4便宜一大截，这种"低价走量"的策略，利润空间被压得薄如纸。

说白了，千问这是在用低价换市场份额。但这套玩法能持续多久，完全取决于阿里的算力储备还能撑多久。如果哪天阿里云也喊算力不够了，千问的价格还能这么香吗？

这两件事放在一起，让我感觉AI行业正在变天。

前两年大家拼的是模型能力，谁的参数多、谁的成绩单漂亮，谁就能拿融资。去年开始拼应用场景，谁能落地、谁能赚钱，谁就能活下去。

现在看来，第三阶段来了——拼算力效率。

OpenAI关停Sora，不是因为技术不行，是算力性价比算不过来。千问能登顶，也不是因为技术吊打GPT-4，是性价比更高。用户其实很现实，模型能力差不多，谁便宜用谁。

但这种局面我有点担心。

调用量高不等于技术领先。千问在调用量上赢了，不代表在复杂推理、创意写作这些高价值场景也赢了。GPT-4在这些领域还是领先。

更麻烦的是，如果算力瓶颈长期解决不了，行业可能会出现"有想法的人没算力，有算力的大厂垄断创新"的局面。这对整个生态都不是好事。

还有价格战的问题。千问能登顶，低价是重要因素。但低价意味着低毛利，低毛利意味着没钱投入研发。长期打价格战，最后可能大家都没钱做创新，整个行业陷入内卷。

千问登顶全球第一，当然是好事。说明中国模型在国际市场有了竞争力，不再是跟在OpenAI后面吃灰的角色。

但奥特曼那句"算力紧缺"，也是个清醒的提醒。AI行业的瓶颈，已经从"模型不够聪明"变成了"算力不够用了"。

下一步拼什么？可能不是比谁的技术更牛，而是比谁的算力效率更高，谁能用同样的资源干更多的事。

对普通用户来说，这是好事。竞争激烈了，价格会下来，服务会好起来。

但对整个行业来说，算力瓶颈如果突破不了，可能会拖慢AI发展的速度。毕竟，再好的模型，没有算力也跑不起来。