文：王智远 | ID:Z201440
7 月 19 日晚上，月之暗面发了一份公告，估计很多人都看到了。
标题叫《关于算力紧缺与会员暂停开放的说明》。说三件事：
Kimi K3 上线 48 小时，逼近集群承载极限；暂停 C 端新用户订阅，现有算力全部服务已订阅用户；后续新订阅，Kimi 主权益和 Kimi Code 权益拆开卖，「以方便更精准匹配算力」。
同一个晚上，阿里千问官宣 Qwen3.8 即将发布开源，参数 2.4 万亿；对多数人来说，这就是条产品新闻。看完了，划走。
你要拿着算力股，里面有个反差，可以研究下。
被卖到停售的这个模型，三天来被用户骂得最多的，恰恰是「贵」，发布博客把输出定价写到 100 元每百万 token，大概是上一代的 4 倍。
海外媒体直接拿这个说事，标题叫「中国廉价 AI 时代的终结」，上手用户晒的额度截图，一天烧掉三五成，到处都是，抱怨列表的另一头还挂着一个「慢」。
一边贵到挨骂，一边抢到关门，这两件事同时成立，说明什么？「便宜」和「贵」这场架，两边吵的不是同一件事。
拆开来看，有三个刻度。
第一个刻度，单个 token 的标价；K3 确实便宜，输入 3 美元、输出 15 美元每百万 token，大约是 GPT-5.6 Sol 的一半，全部的价格优势，都长在这个刻度上。
第二个刻度不同了，干完一件事，到底花多少钱？
我查了第三方评测机构 Artificial Analysis 的数据，截至 7 月 21 日口径，跑完同一套智力测试，K3 总共输出约 1.3 亿个 token，是可比推理模型中位数 6300 万的两倍还多。
折到单个任务，K3 约 0.94 美元，GPT-5.6 Sol 开到最高档呢？1.04 美元。
几乎打平，单价一半，话多一倍，账单回到原点，用户骂「额度烧得快」，骂的就是这个刻度的日常体感。
第三个刻度，总需求，停售公告本身就说明问题了，需求大到人家把门关了。
而且关门这家，手里本来就有闸，Kimi Code 设着 7 天总量加每 5 小时滚动窗口的双层限流，帮助页写得清楚。
隔壁更直接，Qwen3.8 预览版压根没走「挂个 API 随便买」的路子，只放在 Token Plan 订阅里用，个人版挂两层滑动窗口，5 小时、7 天，触顶即停，条款清清楚楚写着：禁止当 API 批量调用。
还有 DeepSeek，六月底放了个消息，V4 正式版要搞峰谷定价，高峰时段 API 价格翻倍，注意，用智能最贵的那个时段，恰好是你上班干活的时段。
几周之内，一家关门，一家装闸，一家把电网的峰谷电价搬进了 API 价目表；各干各的，指向同一件事：最强的智能，眼下是按份供应的。
......
当然，我这话也不能说得太满，一家公司停售，只是一个样本，不等于一个趋势。
你说月之暗面自己卡买少了，也完全讲得通；而且这波需求里掺着补贴，Qwen 预览期 Credits 消耗打一折，等于十倍用量白送，K3 订阅套餐的定价能不能覆盖推理成本，也得打个问号。
不过，有一件事是确定的：
补贴也好，真实需求也好，搅在一起的现状就是算力已经先不够用了。
有意思的是，市场第一反应完全没往这个方向走。
7 月 17 日，A 股 CPO 概念批量跌停；持仓群里刷屏的那句话你应该见过：「第二次 DeepSeek 时刻」。什么意思？
2025 年 1 月那笔旧账还记得吧：
中国模型太省算力了，那算力和光是不是买多了？高盛的 Rich Privorotsky 在 K3 发布当天也往这个方向定性，说这可能是「算力扩张时代」终结的信号。
48 小时后，那份停售公告出来了，算是对这个定性，当场来了个回话。
价格战这事，随时可能反转；DeepSeek 的 V4 预览版 4 月起就在走省算力路线，正式版上线要同步调价；比谁便宜，这个行业里从来没有过定局。
有一样东西，回不了头，这一代模型到底长成了什么形态？需要什么样的集群来伺候它？贵与便宜是策略，形态是宿命。
所以，标价砍半的模型，用到停售的需求，翻倍的任务账单；三件事放在一起，你很难不问一句：K3 的便宜，到底省在哪里了？
......
我先说结论，不全是省出来的。
K3 拿到低价的每一招，都押着一个前提，三招拆开看，前提是同一个东西。
先说怎么看这套系统，把它想成一座货运园区；token 是包裹，推理是分拣加派送，显卡是工位，园区里的高速互连是传送带，跨园区的网线是跨城干线。
记住这个画面，我们拆第一招：稀疏。
K3 是混合专家模型，896 个专家，每个 token 只激活其中 16 个；什么意思？每件包裹进园区，只叫醒该干活的那十几个工人，其余人不动，电费自然省了。
但前提马上就跟来了，几百个专家摊在几十张卡上，包裹要在工位之间寄出去、算完、再寄回来；这东西有个行话，叫 all-to-all 通信。
这类流量对带宽和延迟极其敏感，差一点都不行。
有基准可查，DeepSeek 开源的通信库实测，同一高带宽域内每卡能跑到约 160GB/s；跨节点呢？掉到约 50GB/s。
月之暗面显然知道这个问题，应对就写在发布博客里：
训练阶段就搞了「完全均衡的专家并行」设计，部署一节明确建议「64 个或更多加速器组成的 supernode」，理由是推理效率受益于更大的高带宽通信域。
这里我要说一点，64 卡是跑得经济的门槛，是把 token 卖到这个价的前提；传送带不够长，工人再省电，包裹也堵在路上。
第二招：缓存。
发布博客里有句话容易滑过去，借助 Mooncake 分离式推理架构，编程场景缓存命中率超过 90%，实际输入价格仅为标价的四分之一。
Mooncake 是月之暗面自研的推理底座，它干的事是什么呢？
把缓存（行话叫 KV cache）从单卡显存里解放出来，在集群的处理器、内存、硬盘之间流转；翻译一下：包裹不必每次回总仓重新打包，去就近的中转仓取就行。
这东西有多能搬？
我查了它的开源基准，一台插满 8 张 400G 网卡的节点，搬运 40GB 缓存能跑到 190GB/s。
四分之一的输入价不是白来的，它建立在集群内部大规模搬数据的能力上，网络带宽是这门生意的效率变量。
第三招：压缩。
K3 用自研的 KDA 线性注意力，把缓存体积大幅压小。官方说法是，借助带缓存的 KDA，「即使在大模型规模和长上下文条件下，也能以很有竞争力的 token 价格提供服务」。
你看，压小的包裹还是要搬，月之暗面今年挂出一篇系统论文，标题就很说明态度了：
「下一代模型的 KVCache 可以跨数据中心」，把缓存当一等公民资源，在更大的网络里调度。方向直接写在了论文标题上。
三招放在一起，答案完整了。
稀疏省算力，前提是域够大，缓存省重复计算，前提是搬得动；压缩省显存，前提是缓存设施接得住，省钱的每一招，都建在网络上。
很多人觉得推理是轻量活，训练才是重体力。不是的。这一代推理集群，长成了过去只有训练集群才有的形状。
而且，这也不是一家的偏好，开源旗舰的「最小服务单元」，代际之间在变大。
上一代 K2，官方部署指引最少 16 卡；K3 推荐 64 卡起步。DeepSeek-V3 的技术报告里，解码阶段最小部署单元是 320 卡。
再看过去一周的牌桌，已开源的 V4-Pro 站在 1.6 万亿参数，Qwen3.8 官宣 2.4 万亿即将开源，MiniMax 被曝下一款 2.5 到 3 万亿，这一代模型，都长这个形状。
SemiAnalysis 给 K3 的判词也通了：它需要「更多的 GPU、HBM、DRAM 和网络」。
回头再读那份停售公告，可以从技术角度换个读法了：
卡不是问题，市面上买得到；问题是把几十张卡绑成一个域；能同时跑稀疏、缓存、压缩的那种集群，临时拼几台机器凑不出来。
缓存要在网络里流转，随便拉根网线也搬不动；公告里那句「承载极限」，说白了，是长成这个形状的算力池不够用。
......
需求是真的，形态也定死了，这笔钱，落到产业链上，会记到哪一段的头上？
这份需求能兑现多少，第一道闸门，就在刚才那句判词里：HBM，高带宽内存。
SemiAnalysis 给 K3 算过一笔硬件账；2.8 万亿参数的权重超过 1.5TB，单台机器的显存根本装不下，注定要摊在集群里。
如果国产承接这头，闸门更窄。
同一家机构拆过长鑫存储的口径：HBM 晶圆产能去年底约 5000 片每月，今年底爬到约 3 万片，综合良率约 25%。
对比一下，国际大厂良率在 85% 以上；此前囤了约 1300 万堆库存，按他们的测算，约够 160 万颗 910C 级芯片用。
我翻译下啊：地和钢材是限量的。今年明年能盖几座园区，基本已经写死了，这一段的账，最确定，也最没有弹性。
量看完，再说形态，采购的单位在变。
以前叫「买卡」，现在叫「买超节点」。刚闭幕的世界人工智能大会上，我去逛一圈，燧原、沐曦、摩尔线程、中兴、百度、平头哥，各家的超节点扎堆亮相。
园区里的传送带怎么修，取决于一个工程边界：铜的半径。
铜缆便宜、稳定，问题是它只够在一个机柜内部把卡连起来；阿里的磐久 128 单柜方案，柜内全铜，一只光模块不用。
便捷炒股配资开户英伟达 NVL72 同样柜内全铜，域一大过一个机柜，故事就换了。
华为 CloudMatrix 384 用十六个机柜拼一个域，柜内走铜，柜间走光；SemiAnalysis 拆出来，整机约 6912 只 400G 光模块，芯片和光模块的配比约 1 比 18。
注意，这个配比只属于多柜形态，不能套到所有超节点头上。
K3 建议的 64 卡，今天恰好压在这条铜光边界上，单柜方案还兜得住；往前看一代呢？V3 的 320 卡早就在柜外了。
最小服务单元 16、64、320 这条代际曲线，正在把负载往机柜外面推；域每跨出一个机柜，光的账就跳一级。
最后说弹性，眼下最实的一段账，在园区之间。
跨集群的高速以太网，吃的是 800G 和 1.6T 光模块；我查了 LightCounting 今年 2 月的预测：800G 出货量今年再翻一倍以上，1.6T 增长到数千万端口量级，1.6T 芯片组销售额今年突破 20 亿美元。
垫在这批订单底下的，是货运总量本身，谷歌在 I/O 上自报，单月处理 token 达 3200 万亿，一年涨了 7 倍。
OpenRouter 的官方博客说：
元股证券:ygzq.hk
今年 2 月起，agent 产生的流量超过了人类，单条 agent 请求消耗约是人类的 15 倍；包裹越来越多，寄件的还从人换成了不知疲倦的机器。
当然，我前面说的全是需求往上走，这事还有另一面。
效率也在往前走，K3 自己的输出 token 比上一代少了 21%；横向比，仍是同行的两倍；DeepSeek 的 V4，前面提过，走的稀疏注意力就是奔着省去的。
华为去年发了篇 UB-Mesh 论文，研究的东西更直接：机柜里用电缆直连，能少用光模块就少用。
还记得那个货运园区的比方吗？单件包裹在变小，包装在变省。
所以，这其实是一场赛跑；总货量跑在前面，光互连的账就成立；哪天单件瘦身反超了总量，单位算力配多少光，就会掉头。
两边都是真的，谁能跑赢，没人知道。
有几个东西可以盯着，按计划，7 月 27 日，K3 的权重和技术报告放出来，看看谁第一个用 64 卡以上的国产集群把它跑起来。
Qwen3.8 正式开源后，看它的部署指引推不推类似的大通信域；月之暗面全速扩容，看采购往哪种形态的集群流。
回到开头那个反差：骂它贵的，骂的是 token 的标价；把它抢到关门的，抢的是长成这个形状的算力。
参考来源：
[ 1 ] . 月之暗面、千问、DeepSeek 官方公告与文档，Artificial Analysis、SemiAnalysis、LightCounting，DeepSeek-V3 技术报告及 Mooncake、DeepEP、UB-Mesh 等公开论文与开源仓库（数据截至 2026-07-21）
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