「1 亿 TOKEN 俱乐部」挤爆了，AI 的燃料不够了｜对谈于文渊：阿里云百炼技术负责人

🚥 如果你最近在用 Claude Code、OpenClaw、各种 Agent，你大概率已经感受到一件事：**模型能力越来越，SOTA 让人兴奋，但 Token 让人清醒：贵，而且不够用。**

有人甚至给重度用户建了个群，门槛很离谱：**一天烧掉 1 亿 Token**，才能进「1 亿 TOKEN 俱乐部」。更离谱的是，这个门槛正在变得“不够高”——因为越来越多人开始把 AI 从聊天工具，推进到真实的生产力链路里。

这期「十字路口」，我们请到的嘉宾是 **于文渊**，阿里云「百炼」技术负责人。文渊处在一个很少有人能看到的视角：算力需求如何暴涨、哪些场景在吞噬 Token、云的范式如何被 Agent 改写、以及“再多 GPU 都不够用”背后真正的工程难题。

此外，我们还聊到为什么 Token 暴涨不是一时的泡沫，而是一个阶段性信号？什么有关系企业应该选择自建 infra？AI coding 火了之后，为什么更需要警惕 vibe coding？

如果你关心 **AI 怎么进入生产、怎么稳定、怎么规模化、以及下一轮机会会在哪个层面发生**，这期播客值得一听。

!Image 2!Image 3 🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:00:39**快问快答**

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百炼、工作经历。

🟢 00:01:09**Token核弹：Agent 点燃的算力大爆炸**

Claude Code与OpenClaw席卷全球——这背后不只是一款工具的走红，而是算力消耗方式的根本性转变。

• Token按月翻倍增长，而且都是最高质量的SOTA Coding Token——大家终于不再把AI当chatbot用了
• 个人重度用户单日消耗 1 亿Token，已经不算什么门槛
• Token数量有误导性：小模型的Token和会深度思考的SOTA大模型的Token，算力价值根本不等价
• "现在仅仅是一个开始"——文渊在两分钟内说了三次

🟢 00:04:15**让每一块GPU一秒都不能闲**

有一个"最激进投入算力"的CEO，但依然还是不够用——这种对算力的饥渴感，在云计算历史上从来没有出现过。

• Qwen3.5除夕发布，两周后QPM已经创历史上所有文本模型的最高峰值
• 文渊给团队定下的使命只有一句话：让每一个GPU不要有一秒钟闲下来
• 从1千卡到100万卡，全部物尽其用

🟢 00:11:49**自建还是上云？我来发表一个"暴论"**

成本可控、数据安全、灵活性——这三个企业自建GPU的理由，文渊说，恰恰是应该用MaaS的理由。

• "我认为没有任何一个情况需要自建"
• 企业自建GPU，推理优化、算法迭代、调度复杂性……把所有隐性成本算进来，真的更划算？
• "机密推理"：端到端密钥在用户手里，阿里云看不到你的模型文件，也看不到你的任何请求——这是密码学层面的保障
• 你以为买了GPU就灵活？"今天最大的确定性，恰恰是不确定"

🟢 00:14:40**非共识：不要让AI帮你写太多代码**

对计算机专业学生的建议是"少用AI"——这不矛盾吗？

• 工程师所需的核心技能本质上没有变化，变的只是每个人效率的大幅提升
• 张文宏的类比：实习医生从第一个病人就全靠AI，他永远找不到AI的那1%错误——程序员也是一样的道理
• Vibe Coding做prototype完全没问题；但生产代码需要知道每一行的副作用，AI现在还差那么一点
• Spec Coding才是正解：把需求规范写清楚，让AI来填空——FAST顶会论文证明，Spec够清楚，32B模型都能写出高质量文件系统

🟢 00:21:40**最反直觉的预言：写操作系统的人最先被AI取代**

大家都以为前端工程师最危险——文渊说，恰恰相反。

• 写OS内核、数据库、文件系统：代码库质量高、测试用例清晰、结果完全可量化，这恰好是AI最擅长的"封闭问题"
• 越靠近人的工作越难被取代——"什么叫一个好的短视频App？"这是AI搞不定的开放问题，没有清晰答案
• AI在数学竞赛、编程竞赛上做得好，正是因为问题足够清晰；MaaS系统工程师的工作其实是开放问题，AI还早
• "即使AI将来达到99.9%，自己的0.1%也要坚守住"

🟢 00:23:29**算力如石油：但今天的关键不止是算力**

过去中国的云计算参考架构往往来自美国——但这一次，连美国都还没答案。

• 英伟达断供的影响：不是"中国能不能产石油"的问题，是"每天的需求和每天的供给能否匹配"的问题
• 高速公路上的车已经跑起来，油还不够——算力供给缺口会深远影响中国AI的发展速度
• 对Neocloud的判断：不看好纯资源转售型，更看好AI原生基础设施——沙箱托管、可观测性、围绕Agent的专用服务等

🟢 00:29:39**未来的基础设施四件套：水、电、煤、模**

AI会成为像水电煤一样的标准商品——但文渊说：对，但也不会变成那种"插上就是220伏"的标准化基础设施。

• AI一定会成为类水电煤的utility，像高速公路、电信运营商一样的基础设施级存在
• 但它不会被标准化——速度、模型效果、功能上的多样性，决定了不会是"一个插头解决所有问题"

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