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📖 算力 是什么？
AI 的“发动机马力”：越足越能算，也越烧钱。
⚡ 一句话秒懂
AI 的“发动机马力”：越足越能算，也越烧钱。
📖 举个故事
老李的健身房买了台 AI 深蹲计数器，据说能自动数每个人做了几个。结果机器卡成幻灯片，一个动作要愣三秒才计数。经销商上门一看：算法没问题，是电脑太弱——等于让三轮车拉集装箱。换了台带好显卡的机器后，动作还没做完，数字已经跳上去了。老李这才明白：AI 聪不聪明，一半看算法，一半看“算力”这台发动机。发动机越猛，同样的脑子转得越快，能干的活也越大。
💡 类比理解
暂未补充。
🧩 真实例子
暂未补充。
🛠️ 怎么实际使用
算力决定 Agent 的账单。任务分级：关键词提取、简单分类用小模型，普通 CPU 就能跑；识图、长文推理这类重活才调大模型或 GPU，能省一半费用。跑批量任务前先拿十几条样本试跑，确认 prompt 有效再放量，别把算力烧在注定失败的设计上。还要盯住 token 与耗时，上下文越长成本越凶。
📚 进阶原理
算力指执行计算的硬件能力，训练侧常用 FLOPs 衡量：训大模型要数千张 GPU 连跑数周；推理每生成一个 token 都要一次完整前向传播。Agent 常因多轮工具调用触发几十次推理。降本：小模型做路由与摘要、相似请求走缓存、批量推理摊满 GPU；注意力随上下文近平方增长，控上下文就是控成本。