夜雨聆风
T-Tech技术回放
当生成式AI深入实际应用，算力使用方式已发生根本性改变。
本期T-Tech技术直播中，清程极智的吴再龙老师结合多年技术经验，用通俗语言梳理了AI算力优化与智能体落地的核心逻辑，拆解行业痛点，给出了大众易懂、企业可落地的全栈优化方案。AI，正在重构算力的使用方式。
AI算力优化：
硬件差距缩小，优化能力才是关键
AI算力产业主要分为三类：芯片硬件、算力基础服务、应用落地。对多数团队而言，核心发力点是优化算力使用与智能体落地。如今不同品牌硬件性能日渐趋同，但显存供应紧张、价格攀升，不少企业面临算力效率低、成本超支的问题，成为AI规模化应用的阻碍。
当前算力领域的核心竞争力，已不再是“谁的显卡多”，而是谁能精准调度算力、贴合实际需求、严控成本；单纯堆砌硬件的优势易被超越，全流程算力优化能力，才是算力策略阶段的核心考量。
从高精度到动态低精度：
算力优化的核心突破
过去行业普遍存在一个误区，认为多买硬件、升级配置就能提升算力。实则核心问题是未找到适配AI的计算方式。吴再龙指出：“AI大模型与HPC优化的本质差异，是从64精度的高精度静态计算逐步转化为动态低精度的加速，并通过并行框架在各个领域进行应用。”
通俗来讲，HPC（高性能计算）多用于科研、气象等场景，对计算精度要求极高，不容丝毫误差；而AI大模型无需如此高的精度，更看重计算速度、处理效率与并发能力。因此，算力优化绝非简单调参，而是合理规划计算流程、调度硬件资源的系统工作以及软件层面的全面优化，才是决定算力使用效率的关键。
智能体高效开发：
平衡成本与稳定性
传统AI应用模式固定，已不适应智能体多轮交互、动态变化的特点。如今高效省钱的智能体开发方式的是：先搭建最简可用流程，测试成本边界，再快速迭代优化，必要时重构调用逻辑。AI虽降低了开发难度，却也让TOKEN消耗成本与安全风险愈发突出。吴再龙提醒：“在绝大多数智能体的场景之下，要充分思考TOKEN怎么来、怎么用，怎么样去省成本。”
硬件迭代与软件优化相辅相成
不少人担心硬件持续升级会降低软件优化的价值，吴再龙则认为恰恰相反：硬件越先进，越需要优质软件优化来释放其性能。他强调：“硬件迭代和软件优化相辅相成，对于新的显卡、新的硬件结构，释放其能力有窗口期；固定硬件时，优化工作也至关重要。”硬件决定算力上限，软件决定能触达多少上限，二者协同，才能持续提升算力性价比。
工程能力没有消失，反而被放大
针对AI可能取代工程师的焦虑，吴再龙表示，AI并未取代工程师，反而让核心工程能力更显重要。再先进的硬件，缺乏优化支撑也会造成浪费；具备架构设计、算力调度、成本控制思维的团队，可通过软件优化让硬件性能翻倍。整个算力开发过程，需依托HPC、AI优化、智能体调度三大技术，坚守“优化优先、控制成本、持续调整”的核心原则。
结语：
如今硬件性能日渐趋同，算力竞争的核心已转向优化能力、成本管控与场景落地能力。从盲目堆砌硬件到精细化优化，从粗放使用算力到智能调度，AI算力开发正转向“用软件定义算力价值”，这场以优化为核心的变革，才刚刚拉开序幕。
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