第 411 章 电力为王

倪光南的团队在灵犀V3.0推送前一周提交了一份补充报告，标题叫“端侧AI规模化部署的算力与电力约束评估”。

报告不长，三十多页，但陆尧看完之后在办公室里坐了很久。

报告的核心结论只有一句话——端侧AI的用户规模越大，云端算力的需求越超出预期。

灵犀V3.0的端云协同架构设计时假设端侧处理百分之七十的任务，云端处理百分之三十。

但实际测试下来，用户对复杂任务的需求比预想的高得多。

端侧处理比例降到了百分之五十五，云端处理比例升到了百分之四十五。

云端推理集群的负载比设计值高出了近一倍。

陆尧把报告翻到第二页，上面列着一组数据。

灵犀V3.0推送之后，预计日活用户六千万，每人每天平均调用云端推理十五次，每次推理消耗的token数量在五百到两千之间。

日均token消耗量在四千五百亿到一万八千亿之间，峰值的token消耗量是均值的两倍多。

他拿起内线电话拨了倪光南的号码。

“倪院士，报告里的token消耗数据，确认过了？”

“确认过了。”倪光南的声音从电话里传来，带着一点沙哑，显然这几天没怎么睡好，“灵犀V3.0的端侧模型参数量翻了一倍，但用户对复杂任务的需求也上来了。

用户用灵犀写长文、做数据分析、生成报告，这些任务端侧扛不住，全部转到云端。

云端的token消耗量比设计值高了将近一倍。联想云引擎的推理集群已经在扩容了，但扩容的速度跟不上用户增长的速度。”

“联想云引擎的瓶颈在哪里？算力还是电力？”

“两个都有，但电力更棘手。”倪光南翻开文件的声音从电话里传来，“算力可以加芯片，征程五代的产能爬坡在加速，联想云引擎的推理集群也在扩容。

但电力不是加芯片就能解决的。一个大型推理集群的功耗在几十兆瓦级别，相当于一个小型城市的用电量。

联想云引擎在张家口的数据中心，电力配额已经用到了百分之八十五，如果再扩容，就要排队等电网的配额。”

陆尧靠在椅背上，看着窗外六月的燕京。

中家村的银杏树叶子绿得发亮，午后的阳光从叶缝里洒下来，在地面上铺出细碎的光斑。

他想起2023年跟火山引擎签端云协同合同的时候，周衡说过一句话——“端云协同的瓶颈不在技术，在算力和电力。”

那时候他以为周衡说的是五年后的事，没想到三年后就是现在。

更没想到的是，联想云引擎提前完成了三年过渡计划，在2026年年初就独立承担了端云协同的主方案，不再依赖火山引擎。

“倪院士，联想云引擎的电力配额，二期扩容申请了多少？”陆尧问。

“一期集群的电力配额是五十兆瓦，二期扩容申请了八十兆瓦，电网那边还在排队。

如果灵犀V3.0推送之后云端负载继续往上走，二期的电力配额可能不够用。”倪光南说，“另外，长兴存储的HBM产线也在扩产，四期投产之后用电量会再上一个台阶。

江北新区的变电站已经在扩容了，但进度跟不上。”

挂了电话之后，陆尧把李小军叫到了办公室。李小军手里拿着一份联想云引擎的电力和算力汇总报告，封面上写着“端侧AI规模化部署的算力与电力约束——2026年6月”。

“联想云引擎的电力配额情况怎么样？”陆尧问。

“张家口数据中心的一期电力配额用到了百分之八十五，二期在排队等电网的批复。”

李小军翻开报告的第二页，“联想云引擎的技术团队已经完成了推理集群的扩容方案，但扩容的成本比预想的高。

电力增容费、变电站建设费、冷却系统的改造费，加起来大概每年多出十二亿人民币。

这笔钱本来可以省下来，如果继续用火山引擎的话。”

“不用火山引擎。”陆尧说，“联想云引擎是联想自己的算力底座。

端云协同的主方案如果依赖外部云服务商，联想在端侧AI上的优势就少了一半。

十二亿的电力成本，联想扛得住，你让团队跟电网那边对接，把二期的电力配额尽快批下来。”

李小军记下，然后说了一句：“陆总，电力的问题不只是张家口一家，联想云引擎的三年过渡计划提前完成之后，联想云自己的数据中心电力配额也在排队。

另外，长兴存储的四期产线、地平线的测试中心、火山引擎的推理集群，三个用电大户都在江北新区和张家口。

电力配额要统筹安排，不能各管各的。”

“电力的事，你帮我约一下国家电网的人。”陆尧说，“联想的算力底座在张家口和江北新区，两个地方的电力配额要提前锁定。

长兴存储的四期产线、联想云引擎的推理集群、地平线的芯片测试中心，三个用电大户的电力需求要打包谈，不能一家一家地排队。”

李小军记下，转身走了出去。

陆尧重新翻开倪光南的报告，在最后一页看到了一行手写的批注——“Token、算力、电力，三者是端侧AI规模化的铁三角。

Token是需求，算力是供给，电力是约束。三者缺一不可。”

他拿起手机给余凯发了一条消息：“征程五代的产能爬坡进度怎么样？联想云引擎的推理集群扩容需要芯片，地平线的产能要跟上。”

余凯回得很快：“台积电和中芯国际的双线产能在爬坡，月产四十万颗的目标下个月能达成。

联想云引擎的订单在排产，优先供应。

另外，征程六代的预研已经启动了，算力比五代翻一倍，功耗控制在八瓦以内。

但六代芯片的功耗上去了，电力的约束会更紧。”

陆尧回了一行字：“征程六代的功耗指标再压一压，八瓦太高了，六瓦以内。

电力是瓶颈，芯片的功耗每降一瓦，云端推理集群的电力配额就能多撑一截。”

余凯回了一个字：“好。”

陆尧把手机放进口袋，站起来走到窗前。

六月的燕京天色明亮，中家村的银杏树在午后的阳光下泛着油亮的光。

Token、算力、电力，三个词在他脑子里转了几圈。

端侧AI的用户规模越大，云端推理的token消耗量就越大；token消耗量越大，算力的需求就越大；算力的需求越大，电力的约束就越紧。

三者是一个循环，任何一个环节卡住，整个循环就转不动。

他拿起手机给王岳发了一条消息：“音浪上做一个专题，叫‘AI的电力账本’。

把token消耗、算力需求、电力配额三件事讲清楚。

让用户知道，AI不是免费的，每一次对话背后都有算力和电力的成本。

另外，重点讲联想云引擎——联想自己的算力底座，不依赖外部云服务商。

这个卖点，之前没有讲透。”

王岳回得很快：“收到，另外，科技类创作者那边已经在讨论了。

有一个叫‘算力老王’的博主做了一期视频，讲‘ChatGPT每次对话消耗多少电’，播放量半天破了三千万。

评论区里有人写‘原来AI这么费电’，有人写‘联想云引擎自己搞算力，电费自己扛，这才是真自研’。”

陆尧回了一行字：“继续做，让用户看到联想云引擎的自主性。

端侧AI省电，是因为把算力放在了本地；云端推理的电力压力，联想云引擎自己扛。

这是联想和ChatGPT的区别。”

他把手机放进口袋，重新看向窗外。六月的北京天色渐暗，中家村的楼群在暮色中铺展开去。

Token、算力、电力，三个词正在成为AI行业的新关键词。

灵犀V3.0的推送在即，云端的token消耗量会往上走，算力和电力的约束会越来越紧。

但联想云引擎已经准备好了，电力配额的谈判也在推进。

这条路不好走，但方向是对的。


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