一张 GPU 跑一小时，电费大概一毛到三毛多美元，租金要两美元往上。所以算力生意的账都在合同里，价格锁多久，卡闲下来谁兜底。最后用 Abilene 把整个系列串一遍。

风冷输在物理上，同样带走 100 kW 的热，要的空气体积大约是水的 3500 倍。机房费不费水，要看哪个环路是开着的，闭环的机柜后面照样可能接着一座天天蒸发的冷却塔。

NVLink 管机柜里面，InfiniBand 和以太网管机柜之间，再往外是园区之间的光纤。训练跑多快，看最慢的那张卡和最挤的那根线，所以网络拓扑得跟楼板图一起画。

断电之后，先是电容顶几毫秒，再是电池，最后柴油发电机接手。越靠前的一棒反应越快，存的能量越少。真出事多半是在交接那一下，比如所有电源共用的那一根母线。

从 345 kV 的高压线降到芯片上的 1 V，电压一路降，电流一路涨，发热跟着电流的平方涨。800 V 直流进机柜，其实就是把输电网高压低流的老办法搬进机房。

并网要排长队，按 SemiAnalysis 的估算，排队名单里大部分还没有实际的地块撑着。电费在 GPU 的账里只占个零头，所以大家宁可烧效率低的燃气机组，也要早一个月开机。

prefill 拼算力，decode 拼内存带宽，context 每长一倍，一张卡能同时服务的人就少一半。模型怎么服务用户，决定了机房要堆多少内存和带宽。

一个 token 从机房里出来，背后有三根管子一直在跑。电进来，热出去，数据在几万张 GPU 之间来回传。机房能干多少活，看三根里最细的那根，现在最细的是电。

从赵梓森用酒精喷灯拉出第一根光纤，到光模块全球前十占七席，中国是先做光纤光缆、再做设备、再做模块，如今在攻最上游的光电芯片。模块这块做起来了，最上游的高端芯片还没做下来。

可插拔、LPO、NPO、CPO、OIO，五种封装方案其实是同一道选址题，快递站建在离写字楼多近。光模块的大脑 ODSP 是功耗大户，也是这场仗的争议中心。

Kevin 把一百多年通信史压成三次跃迁，铜到光的胜负是物理性质写定的，之后五十年光的边界一直往芯片端推，推到今天的机柜边上。

通信界也有自己的摩尔定律，AI 的带宽需求比它还快。铜线的损耗跟着频率往上飙，光纤的损耗和速率没关系但要交一笔固定的转换费，两条线一交叉，光模块要占的就是交叉点右边那段。

你家墙上一闪一闪的光猫就是一只低速光模块。从光猫到数据中心里插满面板的 800G 模块，拆开看是同一条对称的信号链。

光既是造芯片的刻刀（光刻），也是造屏幕的画笔（量子点、AR 光波导）——人类在硅片方寸之间的驯光记。

内存和显存本是同根生，却走上了两条相反的路——一个死磕延迟，一个死磕带宽，到 HBM 干脆把存储架到了 GPU 头顶。

机械硬盘用磁存、SSD 用电子存、RAID 用多块盘换可靠——以及那个吓人的「RAID 5 重建失败率 99%」到底是真是假。

一个电路怎么记住一件事情？从两个非门互相提醒，到寄存器，再到决定游戏性能的缓存，底层其实是同一个朴素的问题。

从爱迪生那根烧红的灯丝，到能指挥电子的开关——电子管、PN 结、晶体管，一部人类驯电简史。

存算一体、光互连、异质集成、新型存储介质。当 HBM 也堆不动的时候，计算架构会怎么演化。

一个被 99% 的人忽视的事实：训练不是瓶颈，推理才是。推理需要内存，海量内存。而这个需求正在创造一个持续十年以上的半导体超级周期。