在明年预计支持三四十万亿token需求时，总体需要约二十六七万张卡，其中50%-60%为训练卡，40%-50%为推理卡，包括L20和580系列。在未来，为优化成本及提升效率，将逐步将部分CPU任务迁移至GPU，但整体增加量预计仅为10%-20%，不会出现大规模扩容。而豆包平台作为一个AI对话系统，其日均query量达到4.2亿次，对应DAU约6,000多万，每天消耗5.5万亿至6万亿token，因

轻量模型与专用模型在算力优化上的核心差异（普适性压缩 vs 任务针对性优化），直接影响游戏制作的效率节奏（生成速度、迭代周期、资源消耗）和质量表现（细节精度、风格一致性、引擎适配性）。这种影响在不同制作阶段（原型设计、资产量产、核心资产精修）中呈现出显著差异，具体如下

在广告制作中，AIGC 的算力配置需根据具体任务类型（如图像生成、视频生成、多模态创意等）和企业规模灵活调整。以下是基于行业实践的算力优化方案及硬件选型建议。

在短视频生成中，AIGC 的算力优化需从模型架构、硬件加速、软件框架、数据处理、部署策略五个维度协同推进，结合领域特性实现 “性能 - 成本” 的最优平衡。以下是经过工程验证的核心技术方案与行业实践。

通过多模态基底模型（DiT+Flow Matching）、Zero-Shot 可控生成框架（ReferenceNet+ControlNet）和 RAG 方案，实现商品图生成效率提升 95%（从天级到秒级），单图成本降低 99%（从 50-2000 元降至 < 20 元）。结合边缘计算与云服务，用户上传客厅照片后，AI 在本地生成 3D 搭配方案（延迟 < 200ms），同时将渲染任务分流至云端，客

深度学习常见应用算力要求要理解深度学习常见应用的算力要求，首先需要明确算力的核心衡量维度

在游戏制作中，轻量模型与专用模型的算力优化逻辑和效果存在本质差异：轻量模型通过 “普适性压缩”降低整体计算负载，适合简单或低优先级任务；专用模型通过“任务针对性优化” 提升计算效率，适合复杂但场景固定的任务。两者的核心差异体现在算力消耗模式、适用场景、质量 - 效率平衡三个维度，具体如下

这个问题直击 LLM 落地的核心痛点，非常关键！LLM 应用架构的算力要求无固定标准，核心取决于，核心结论是：推理阶段以中高端 GPU 为主，训练阶段需大规模 GPU 集群，且算力需求随模型参数、并发量呈非线性增长。

AIGC（生成式人工智能）的算力需求并非固定值，而是由模型规模、任务类型、生成质量 / 速度、训练与推理场景等多维度共同决定，且不同场景下的算力差异可达数个数量级。要理解其算力需求，需从 “核心定义→影响因素→分场景需求→优化方向” 逐步拆解。

AI Agent 的算力需求受模型规模、任务类型、部署场景等多因素影响，需从硬件架构、模型特性、应用场景三个维度综合评估。以下结合最新技术趋势与行业实践，给出系统性分析框架。