算力、Scaling 与 AI 经济

上游瓶颈（CoWoS/HBM/EUV）最长两三年即可解决，能源是唯一真正的长期瓶颈。

“芯片产能、封装产能都是短期问题，真正的痛点是能源政策。”

指数增长远未触顶。坚持 2017 年「大计算块假说」：决定模型能力的是算力、数据量、训练时长等少数要素，预训练和 RL 遵循同一套规律。

“公众与政策制定者集体忽视了「指数增长即将触顶」这一判断的错误。”

扩张的最终瓶颈在 EUV 光刻机与内存，不在电力——每年仅约 70 台 EUV，每新增 1GW 算力需要约 3.5 台。

“到 2028-2029 年，算力扩张的最终瓶颈将落在 EUV 光刻机上。”

地面电力增长停滞与芯片指数级扩张是根本矛盾，大规模集群的供电将成为硬约束。

“芯片堆积无法通电的情况，可能今年年底出现。”

算力租价可能暴涨 15 倍；推理成本由批处理效率决定，衡量 GPU 价值要看它跑出多少高质量 token。