
> 凭借算力霸权强推“抽成换算力”曾被视为商业模式的极致压榨。如今紧急踩下刹车，戳破了芯片巨头无视反垄断红线的狂妄幻觉，也暴露了算力变现的脆弱性。

一直以算力霸权傲视硅谷的英伟达，近期突然踩下急刹车，全面叫停其备受争议的“抽成换算力”计划。该计划此前要求初创公司若想优先获得紧缺的AI加速卡，必须出让部分股权或承诺未来的营收抽成。这种带有强烈“算力寻租”色彩的商业操作，实质上是将GPU从生产工具异化为了收割行业的金融镰刀。此次紧急终止，表面上是企业战略的微调，实则是为了规避即将到来的严厉反垄断审查。

## 刺破公关话术 算力寻租的合规反噬

**垄断红线预警**　英伟达此前通过算力配额对初创企业进行变相控制，已经严重越过了欧美反垄断机构的容忍底线。这种排他性的资源捆绑，不仅扼杀了市场的自由竞争，更让英伟达在裁判员与运动员的双重身份间游走。法务团队的紧急干预，说明这种傲慢的商业模式正面临百亿美元级别罚单的实质性风险，公关层面粉饰的“扶持创新生态”，根本掩盖不了其扼杀潜在竞争对手的真实意图。

**隐性流片成本**　除了合规高压，这种极端商业模式也加速了客户的逃离倒计时。当算力成本被附加了股权稀释的隐性代价后，云服务商和大型科技公司更加清醒地认识到，依赖单一供应商无异于饮鸩止渴。这笔高昂的“算力税”，反而成了资本市场疯狂投资AMD、定制化ASIC芯片以及各类去中心化算力网络的最佳催化剂。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力重构下的供应链洗牌

**霸权弱化效应**　此次让步标志着英伟达通过算力卡脖子进行生态垄断的顶点已过。随着各大模型厂商自研推理芯片的逐步量产，GPU不再是唯一解。市场话语权将从单一的硬件提供商，逐渐向掌握庞大流量入口和数据中心的云巨头倾斜，算力硬件将不可避免地走向一定程度的通用化与商品化。

**替代方案崛起**　摆脱对昂贵集群的绝对依赖已成为全行业的政治正确。我们将看到模型轻量化技术、MoE架构优化以及端侧推理能力的爆发式增长。企业宁可接受短期内性能的微小折扣，也绝不愿再将公司命运绑定在一纸极其苛刻的硬件配额协议上。
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商业史的铁律一再证明，依靠绝对垄断榨取生态最后一滴血的企业，往往会亲手催生出埋葬自己的颠覆者。英伟达的这次退让，仅仅是这场漫长反垄断博弈的序章。

叫停算力抽成 英伟达垄断阴影下的让步与隐性代价



> 当顶级AI掌门人哈萨比斯抛出最快三年内实现通用人工智能的激进预测时，狂热的市场更应保持冷思考。剥离耀眼的公关话术，这种急迫的时间表缩水掩盖的不仅是大模型技术撞墙期的焦虑，更是巨头间为了锁定算力与资本而展开的危险博弈。

## 时间表缩水掩盖的融资与预期管理

科技巨头高管对未来的预测，从来都不是纯粹的学术探讨，而是服务于当下企业战略的预期管理工具。回顾过去两年，从十年到五年再到如今的三年，AGI到来的倒计时被不断人为拨快。这种言论的密集出现，本质上是因为当前生成式AI的商业化闭环尚未完全跑通，而研发成本却呈现出指数级飙升的态势。

为了维持资本市场对天文数字般AI投资的耐心，企业必须不断描绘一个近在咫尺、能够一劳永逸解决所有问题的AGI乌托邦。通过缩短时间预期，DeepMind不仅是在向华尔街展示其技术研发的加速度，更是在向内部研发团队和外部算力供应商施压。这是一种典型的自我实现预言策略，试图通过极端的愿景来虹吸全球最顶尖的人才与最稀缺的GPU资源，进而在这场不能输的军备竞赛中占据舆论高地。
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## 被刻意忽略的物理与数据双重撞墙期

然而，狂热的预测无法掩盖冰冷的技术物理法则。当前基于Transformer架构的大语言模型，其能力涌现高度依赖于数据规模与算力堆叠的扩大定律。但这个定律正在遭遇现实的引力。互联网上高质量的人类文本数据即将被消耗殆尽，单纯依靠合成数据进行自回归训练，已经被证明容易陷入模型崩溃的死循环。

核心隐患　业内极少在发布会上提及能源危机。训练并维持一个真正的AGI运转，其电力消耗可能等同于一个中型国家的用电量。在核聚变或常温超导等底层能源物理技术取得突破之前，现有的电网基础设施根本无法支撑三年后AGI全面降临的算力需求。将实验室里特定任务的分数超越人类，等同于在复杂物理世界中具备通用智能，这本身就是一种危险的偷换概念。
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## 监管达摩克利斯之剑下的狂奔

除了技术与物理瓶颈，急于在三年内冲刺AGI还会带来前所未有的合规与伦理黑洞。当模型的能力迭代速度远超人类社会的法律框架与伦理消化能力时，技术失控的风险便不再是危言耸听。巨头们在极速狂奔的同时，往往将数据隐私、版权争议以及模型产生的幻觉带来的社会性后果转嫁给公共社会承担。

一旦缺乏可解释性的黑盒模型被过早地赋予关键社会系统的决策权，比如金融交易或医疗诊断，其产生的灾难性后果将迅速摧毁公众对AI行业的信任。因此，面对三年AGI的宏大叙事，行业参与者与监管机构不应被带入巨头的节奏，而应更加严苛地审视其底层数据的合法性与安全对齐机制。真正的技术伟大，不在于速度的盲目攀比，而在于能否平稳、安全地跨越周期的低谷。

谷歌DeepMind预测AGI三年爆发背后的算力焦虑与资本逻辑



> **导语**：曾经凭借投资 OpenAI 抢占先机的微软，如今正面临“前狼后虎”的尴尬局面。CEO 纳德拉罕见地将工作重心从商业管理转向技术一线，亲自“拷问”产品细节。这背后，是 Copilot 在企业级市场遭遇的信任危机与增长焦虑。

### CEO的“技术焦虑”

微软内部正在进行一场由 CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）亲自带队的“AI 保卫战”。据知情人士透露，纳德拉近期大幅调整了日程，频繁出现在工程师的工作群组中，对产品细节提出严厉质询。

这种焦虑源于他对旗舰 AI 助手 Copilot 目前表现的不满。在内部邮件中，纳德拉直言不讳地指出，Copilot 在与 Outlook 等核心办公软件的连接中不够智能，甚至在某些场景下处于“不可用”状态。对于一位成功带领微软转型云计算的掌舵者来说，这种产品体验显然是无法接受的。

### 付费价值遭到客户质疑

除了技术打磨的滞后，商业层面的反馈也令微软警铃大作。

尽管早期凭借与 OpenAI 的合作占据了先发优势，但 Copilot 高昂的订阅费用正在面临客户的重新评估。例如，加州大学洛杉矶分校（UCLA）已开始考虑减少订阅席位。原因很现实：员工反馈 Copilot 未能实现预期的自动化效果，实际使用频率远低于预期。当“降本增效”的承诺无法兑现时，续费意愿自然大打折扣。

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### 前狼后虎的竞争格局

纳德拉的紧迫感还来自外部环境的剧变。

*   **谷歌的追赶**：Gemini 模型在文件处理和多模态能力上的快速迭代，正在不断缩小与微软的差距。
*   **垂类工具的蚕食**：GitHub Copilot 虽然起步早，但正面临 Cursor、Devin 等新兴 AI 编程工具的疯狂抢占。这些工具更垂直、更灵活，正在切走开发者的蛋糕。

为了扭转局势，纳德拉不仅亲自主持每周技术会议，更不惜重金挖掘顶级 AI 人才，并促成与 Anthropic 等厂商的深度合作。他向员工发出警示：公司正处于成败攸关的转折点。如果 Copilot 无法证明其不可替代的付费价值，微软可能会重演移动互联网时代错失先机的遗憾。

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