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不好，CPU 也要被干涨价了。_模型_训练_DeepSeek
添加时间：2026-05-01 00:50:03 点击量：273
“内容为王”这句话在哪个时代都不会过时。随着消费升级，日益庞大的中国高端群体对高品质的生活方式与旅行体验的需求为高端出境旅游市场带来巨大市场机遇。现今的旅游产品也更向个性化、定制化、品质化靠拢，对内容创新提出更高的要求。内地的旅游内容市场仍有5-10倍的增长空间。最近36氪接触了一家做移动端旅游社区电商的团队——河马旅居指南。
河马旅居定位中等收入人群18-34岁的年轻群体，想通过碎片化的PGC或UGC内容培养用户粘性，由内容社区模式切入出境游市场。传统的旅游内容多是以长图文的游记形式呈现，河马旅居并不刻意强调旅游路线或整个游历过程的感受，在内容呈现上更加碎片化、个性化、移动化以及品质化，以小众或特色地点作为维度输出内容，建立内容社区，类似于旅游界的“小红书”或“什么值得买”。
河马旅居在部分海外旅游城市有一个4到5人的自媒体小团队定期生产PGC内容，每月更新一次内容，以优质的内容导流。目前河马的获客成本低至2-3元/人。
优质的内容利于培养高粘性度的用户，当累计到一定数量的优质内容生产者，达到一定的用户规模时，将由PGC内容带动UGC内容的自发产出，进而开始搭建旅游内容社区，最后完成向旅游社区电商的转型，形成交易闭环。
目前河马旅居的流量较为分散，微信公众号累计粉丝3万，MONO 5万，豆瓣 1万，C端获客主要来自微博、豆瓣，上周刚上线微信小程序。后期需考虑转化用户集中流量，现阶段团队正尝试跟移动WiFi租赁和签证业务团队资源置换，互相增加入口。
商业模式上，河马旅居打算分两步走，第一阶段，先帮助用户解决去哪里玩的问题。河马打算与当地的旅游局或航空公司合作，帮助他们做中国市场的整体营销，宣传当地旅游资源。第二阶段，解决用户怎么玩的问题。平台可通过用户的行为数据分析社区调性从而推荐相应的特色化旅游产品，例如在京都的寺院坐禅、学习茶道、参观日本酒的蒸馏厂等等。
此外，河马旅居也在尝试开拓知识付费的营收渠道。从体验、艺术、咖啡、酒吧、餐厅、酒店等六个维度切入，做成各旅游城市的PDF版官方性质PGC攻略。3月份售出800多本，每本单价15元。
河马旅居创始人余晓盼表示，河马旅居的核心竞争力还是个性化的内容表达。“传统旅游社区把内容做的太死气沉沉了。人美、景美但流水账似的内容很无趣。好的内容本身就是门槛。原创的有趣的才有生命力。”
内容+电商并不是一个新概念，如今传统OTA、头部电商平台以及媒体型电商都在加码内容，但要持续产出有价值的内容并非易事，需要足够规模的内容生产团队长时间的内容积累，而具有极强传播力的爆款内容更是可遇而不可求，营造内容社区所花费的精力也许正是其门槛所在。
河马旅居目前的管理团队为4人，内容产出团队20人。创始人余晓盼任河马主编兼运营，曾任职于私募、资管、律师事务所，为《美食侦探系列》旅行畅销书作者。团队目前正在寻求天使轮融资。
过去几年，老黄靠着 GPU 几乎把全世界的热钱都赚进了兜里，大家都说，搞 AI 只要显卡够多就行。
但是最近，风向偷摸摸的变了。
就看起来和显卡八杆子打不着的 CPU，都要开始涨价了。
就连前段时间各种动荡，一直成绩低迷被人看不起的英特尔，股价也是迎来了一波猛涨。
上周五股价直接暴涨 27%，突破了它们在 26 年前创下的股价历史高点。
是的，现在搞 AI，光靠 GPU 已经不够了。
CPU 实力的高低也成了不得不品的一环。
其实严格来说，CPU 从来没离开过 AI。
因为在显卡真正成为 AI 主角之前，AI 很长一段时间，都是靠 CPU 硬算出来的。
1998 年，图灵奖得主 LeCun 在一篇论文中就提到，他们当时要训练一个 CNN 模型的话，得在单个 CPU 上跑个两三天时间。
想要训练更大的模型？就得用上更多更强的 CPU。
但我们现在知道，用 CPU 来训练 AI，本质上是个非常低效的行为。
在当时大家也没钱买这么多 CPU。
这就导致了当时训练出来的 AI 都很拉。
拉到当时的一些论文审稿人，看到文章名字里带有“神经网络”，就会考虑直接拒稿。
于是，大家为了不让自己的论文被直接扔进垃圾堆，不得不给神经网络起个花名，来蒙混过关。
但是很快，大家发现神经网络真正的 CP，其实是 GPU。
2012 年的 ImageNet 大赛上，图灵奖得主 Hinton 带领的小队打出了遥遥领先的战绩。
也就是从这一天起，路边一条的神经网络直接起飞。
AI成了新时代的黄金，而 GPU成了那个能挖掘金矿的铲子。
老黄也穿着他的标志性皮衣，通过卖铲子，一路把英伟达的市值干到了世界第一。
而曾经的王者 CPU，在这场 AI 狂欢中彻底沦为了配角，只能干点杂活儿。
但就像咱们开头说的一样：风水轮流转，莫欺少年穷。
到了 2026 年的今天，大家突然发现，想要搞好 AI，光靠 GPU已经不够了。
过去我们用 AI，不管是 ChatGPT 还是 DeepSeek，大家基本上都是对着一个网页唠嗑。
我们提问，然后那边的 GPU 在原地***的做矩阵运算，预测下一个 Token 是什么，再把答案一段段吐出来。
这种简单的流程基本就没有什么 CPU 插手的空间了。
但是随着 Claude Code，龙虾这样的 Agent 工具越来越火，事态逐渐发生了一些变化。
AI 干活不再是简单的一问一答的互动环节。
我们把一个问题丢给 AI 后，AI 需要自己想办法把整个问题给补完。
举个例子，我们让 AI 来帮我们去买个奶龙玩偶，那 AI 最先做的，就是搞清楚，什么是奶龙？
如果不认识的话，就要去网上搜一搜看看这是啥，确认完之后，它还得去选合适的工具。
GPT-image-2做的图，示意一下
比如调用电商平台的接口，或者浏览器工具，去搜奶龙玩偶的价格、款式、店铺和销量。
最后还得把这些信息整理核实一下，判断一下哪个链接更靠谱，哪个产品的价格更合理，最后再把结果给端上来。
看完这个过程，我们会发现现在的 Agent 在干活的时候， 都是先让 GPU 干点活，然后让 CPU 接力再干点活，接着再让 GPU 来干活的连环交替类型。
你要是 CPU 性能拉了，那 GPU 直接开始摆烂。
所以现在，大家为了不让 GPU 摸鱼，所以都在想方设法给数据中心里塞进更多的 CPU。
微软在建设最新的数据中心 Fairwater 的时候，就专门额外建了一栋全是 CPU 的大楼。
By semianalysis
除此之外，大家也发现，现在想要让模型的性能变得更强，也离不开 CPU 在后面发光发热。
现在想让模型变得更聪明，光给它多塞几张显卡堆规模，很多时候已经不太够用了。
这一代模型想进步，越来越依赖 RL，也就是强化学习的功劳。
DeepSeek 就靠强化学习搞出了 R1，OpenAI、Anthropic、Google、阿里 Qwen、Grok 这些头部的 AI 巨头也在强化学习上花了不少功夫。
所谓的强化学习，就是不再只让模型坐在教室里背标准答案，而是直接扔进考场里，让它下场做题。
做对了，给奖励，做错了，扣分。
比如你让 AI 练写代码的能力，那模型就不能光生成代码就完事了，得把代码真的跑起来，测一遍，看看结果对不对。
这个验证强化学习结果的过程，就需要 CPU 来帮忙。
模型的每次训练，背后都可能有一堆 CPU 在陪它做演习，在旁边搭场地、搬道具、打分看成绩。
CPU 甚至成了大模型最严厉的导师。
于是为了能获得更多更强的 CPU，各家大模型厂商也是整出了各种绝招。
除了直接向行业老大哥 Intel 下单购买 CPU 之外，有技术积累的谷歌开始搞起了 CPU Axion。
没技术积累的 Meta 则是直接开始和隔壁 Arm 合作，开始共同研发。
同时，各家大厂数据中心的领导还发现了一件怪事。
那就是你越花钱买 CPU，你反而越省钱。
这是因为现在这些 AI 大模型在干活的时候，GPU 干的所有活，其实都是 CPU 给它指派的。
在 GPU 正式开始干活前，CPU 需要干一大堆活。
包括但是不限于：接受用户请求、分配模型模型数据、加载模型权重，、更新 KV 缓存等等等。。。
如果 CPU 本身就拉了，那活根本排不出来，处理数据磨磨唧唧，就会导致功耗大几百瓦、昂贵无比的 GPU 直接开始磨洋工了。
结果就是要干一样的活，得花掉更长的时间，那电费账单可不就上去了么。
相反，直接换上更贵功耗更大的夯爆了的高端 CPU 来干活的话。
虽然 CPU 自己花的电够多，但它给 GPU 派活的速度也一点不慢。
反而能让 GPU 更快的把活给干完，给哥们省下更多的电。
AMD 之前就做过实验，他们给同样的 GPU 配上了不同的 CPU 来测试。
结果发现，用上好的 CPU 的那组，虽然耗电量增加了 0.8%，但是干活的效率反而提升了 8%。
属于是数据中心越贵，数据中心越便宜了。
可以说是性价比直接拉满了。
***s://***.amd***/en/blogs/2025/why-your-host-cpu-matters-more-than-you-think--ma.html
于是，在这些各种各样的因素叠加下，CPU 反而迎来了自己事业的第二春。
可以说在未来，随着 AI Agent 和强化学习的继续爆火，CPU 在数据中心的地位只会越来越稳固。
这对于英特尔、AMD 甚至想分一杯羹的英伟达来说，绝对是一波天降富贵，白捡的流量。
唯一受伤的，只有我们这些臭打游戏的家伙。
现在托尼能做的，只有祈祷家里的电脑别坏了。
不然这年头配个新电脑，不知道要花多少钱进去。。
撰文：早起
编辑：江江 & 面线
美编：素描
图片、资料来源：
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