市场现在有一种说法认为AI技术进入普世时代也还是离不开算力需求，因此，仍然要面临算力紧张的问题，也就是说算力问题最终还是会与AI技术的发展构成一个矛盾体。
这个观点，让我想到了电子游戏刚进入市场，以前游戏厅能有实力快乐玩耍的人不多，毕竟人们那时候没有太多的闲钱，游戏厅也是简单得不能再简单了，但是随着游戏机的普及以及游戏费用的降低，也的确带来游戏厅人满为患的问题，那么这个问题真的无解了吗？并不是，一方面我们看高性能服务标志的游戏厅精品吧出现了，这意味着游戏吧的承接力出现了升级，如果我们简单的把承接力理解为“算力”，我们会发现这个关系也好理解。
从AI技术发展的趋势来看，开源技术和高性能计算资源之间的互动关系，有两个层面，一个是DeepSeek等公司通过开源核心技术（如FlashMLA）大幅降低了AI模型的训练和部署成本，使得中小企业和新兴市场也能够利用这些先进工具进行创新，等于是门槛降低了。
另一方面，虽然单次训练的成本因模型优化而降低，但随着多模态生成、实时决策等应用场景的扩展，对算力的需求不仅没有减少，反而呈现激增的趋势，正如英伟达数据中心营收的增长所表明的那样。
那么，通过开源技术令技术的领域进一步的拓宽是不是大势所趋，如果是，那这个趋势就无法阻挡，我们想想从历史上的互联网电脑的普通，手机的普及等等伴随着技术迭代更新都遵循着这个规律，也代表着更多的人能因科技的进步而受益，AI技术也是同理。
而随着AI技术的普及，我们看大到社会治理，小到人们生活息息相关的教育，医疗，环保等领域都将会有AI技术的影子，更确切来讲就是行业技术的升级将在AI技术的渗透下得到更大的提升，这个提升自然会对更高算力的需求产生积极影响，这不就是很自然的规律吗？因此，开源技术与对高性能计算资源的需求增加看起来矛盾，实际是相辅相成的关系。
开源开源技术降低了进入门槛，鼓励了更多的探索和尝试；而对更高算力的需求则反映了AI技术深度和广度上的不断拓展，二者共同推动着AI领域的持续繁荣和发展。平权时代不影响算力需求，相反会带来更大的需求。
只不过，我们还是拿开头的游戏厅来比较说明，当算力需求存在的时候，自然会有市场行为存在，而这个存在就像游戏厅里的“雅坐”一样存在，一方面整个游戏厅有平权普世性的“算力服务”，而另外也有“高性能”算力的服务，这样的和谐共生也同样是合适的。
总之，算力需求不仅会伴随着技术平权普及时代的增加而提升，也会因不同需求带来不同体验的“算力效率”的不同服务而存在，这真的是很正常不过的！
$人工智能ETF(SZ159819)$ $人工智能
本文作者可以追加内容哦 !
