倪光南的團隊在靈犀V3.0推送前一週提交了一份補充報告，標題叫“端側AI規模化部署的算力與電力約束評估”。
報告不長，三十多頁，但陸堯看完之後在辦公室裡坐了很久。
報告的核心結論只有一句話——端側AI的使用者規模越大，雲端算力的需求越超出預期。
靈犀V3.0的端雲協同架構設計時假設端側處理百分之七十的任務，雲端處理百分之三十。
但實際測試下來，使用者對複雜任務的需求比預想的高得多。
端側處理比例降到了百分之五十五，雲端處理比例升到了百分之四十五。
雲端推理叢集的負載比設計值高出了近一倍。
陸堯把報告翻到第二頁，上面列著一組資料。
靈犀V3.0推送之後，預計日活使用者六千萬，每人每天平均呼叫雲端推理十五次，每次推理消耗的token數量在五百到兩千之間。
日均token消耗量在四千五百億到一萬八千億之間，峰值的token消耗量是均值的兩倍多。
他拿起內線電話撥了倪光南的號碼。
“倪院士，報告裡的token消耗資料，確認過了？”
“確認過了。”倪光南的聲音從電話裡傳來，帶著一點沙啞，顯然這幾天沒怎麼睡好，“靈犀V3.0的端側模型引數量翻了一倍，但使用者對複雜任務的需求也上來了。
使用者用靈犀寫長文、做資料分析、生成報告，這些任務端側扛不住，全部轉到雲端。
雲端的token消耗量比設計值高了將近一倍。聯想雲引擎的推理叢集已經在擴容了，但擴容的速度跟不上使用者增長的速度。”
“聯想雲引擎的瓶頸在哪裡？算力還是電力？”
“兩個都有，但電力更棘手。”倪光南翻開檔案的聲音從電話裡傳來，“算力可以加晶片，征程五代的產能爬坡在加速，聯想雲引擎的推理叢集也在擴容。
但電力不是加晶片就能解決的。一個大型推理叢集的功耗在幾十兆瓦級別，相當於一個小型城市的用電量。
聯想雲引擎在張家口的資料中心，電力配額已經用到了百分之八十五，如果再擴容，就要排隊等電網的配額。”
陸堯靠在椅背上，看著窗外六月的燕京。
中家村的銀杏樹葉子綠得發亮，午後的陽光從葉縫裡灑下來，在地面上鋪出細碎的光斑。
他想起2023年跟火山引擎籤端雲協同合同的時候，周衡說過一句話——“端雲協同的瓶頸不在技術，在算力和電力。”
那時候他以為周衡說的是五年後的事，沒想到三年後就是現在。
更沒想到的是，聯想雲引擎提前完成了三年過渡計劃，在2026年年初就獨立承擔了端雲協同的主方案，不再依賴火山引擎。
“倪院士，聯想雲引擎的電力配額，二期擴容申請了多少？”陸堯問。
“一期叢集的電力配額是五十兆瓦，二期擴容申請了八十兆瓦，電網那邊還在排隊。
如果靈犀V3.0推送之後雲端負載繼續往上走，二期的電力配額可能不夠用。”倪光南說，“另外，長興儲存的HB線也在擴產，四期投產之後用電量會再上一個臺階。
江北新區的變電站已經在擴容了，但進度跟不上。”
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