算力告急 亚马逊AWS勒令工程师压缩CPU资源损耗

据一位内部参会者披露，亚马逊(274.48, 2.22, 0.82%)云服务部门（AWS）高管层在5月同工程团队进行沟通时，抛出一项严格任务：为确保旗下核心弹性计算业务EC2今后可向全部用户输出充裕算力，工程人员需竭尽所能节省资源。

该消息人士指出，需压缩的算力既涵盖标准中央处理器（CPU）相关服务器能力，也涉及长期处于供不应求状态的AI专用芯片资源。过去几十年间，互联网行业整体运转均建立在CPU芯片之上；而近期AWS内部多位工程师反映，申领CPU服务器算力用于研发项目的排期明显延长。

有工程人员透露，此前数小时便可获配的服务器算力，眼下需等待数日之久，极易造成项目难以按时交付。这位工程人员在AWS供职多年，从未经历过如此漫长的资源排队周期。

另有知悉该内部部署的人士表示，AWS已为各项目组设定今年下半年前达成算力压缩目标的时间节点。工程人员正在下线软件开发完毕后空转的EC2虚拟服务器（即云实例），将这部分算力腾挪出来分配给外部客户使用。

今年蔓延整个科技行业的算力短缺潮，目前已波及传统通用算力范畴。众所周知，英伟达图形处理器（GPU）等AI芯片需求井喷，直接引发AI专用算力紧张；而在AI产业整体带动下，CPU服务器同样陷入供给紧绷。配套CPU运行的内存芯片产能吃紧、数据中心物理机柜容量受限，进一步放大了算力鸿沟。

金融AI服务商埃伦迪尔实验室联合创始人兼董事谢静（音译）剖析，越来越多员工借助AI智能体开发软件，企业CPU消耗量随之大幅攀升。她接触到的客户企业中，员工人均IT支出直接翻番——大量工作交由AI智能体执行，需要采购更多云端算力，而此类任务普遍依赖CPU支撑。

即便在AI模型研发环节中，CPU同样承担重要工作：例如AI企业训练模型前预处理数据阶段，需借助CPU读取文档、图片、视频等原始材料。

谢静指出：“当前绝大多数模型开发、生成与运行环节，对CPU的需求规模远超以往。”

英特尔(101.65, 1.84, 1.84%)首席执行官谭仲明在4月财报电话会议上透露，当时AI推理（模型线上运行）场景中CPU与GPU算力配比为1：4；至7月，英特尔首席财务官大卫・津斯纳表示二者配比已逼近1：1，AMD(483.36, -5.92, -1.21%)、安谋（Arm）高管也得出了类似结论。

AWS则否认自身运营策略出现调整，并在官方声明中指出：“即便需求持续走高，我们仍能满足绝大多数内外部客户的算力诉求。我们始终协同内部团队保障其算力供给，同时督促团队高效使用EC2资源，该管理方针从未改变。”

亚马逊表示，内部工程人员优化资源的准则与面向外部客户的建议完全一致：比如关停闲置云实例、切换适配自身业务负载的实例规格。若客户当前实例的算力未被充分利用，可更换配置更低的机型。

AWS给出明确优化准则：若某台EC2服务器连续四周CPU、内存平均使用率低于40%，建议客户降级更换更小规格实例。

AWS配套提供自动化扫描工具，可自动识别利用率偏低的服务器。亚马逊强调，即便当前内存芯片紧张，面向内部员工的资源管控标准并未调整。

近两年来，统筹内部研发算力与外部客户算力供给，成为各大科技巨头共同面临的挑战。去年谷歌(353.47, -3.15, -0.88%)成立高管专项委员会，统筹分配谷歌云、DeepMind人工智能实验室、C端业务三大板块的算力资源，但各方算力争夺矛盾依旧尖锐。据报道，今夏谷歌顶尖AI研究员诺姆・沙泽尔便因算力资源受限、研发遇阻离职。

企业若能精细化管控算力资源，就能更快将闲置算力转化为收入。微软(499.99, 0.13, 0.03%)首席财务官艾米・胡德在上月最新财报电话会议上表示，Azure云服务业绩增长，部分得益于团队对CPU、GPU算力集群的高效调度优化。

胡德指出：“本季度工程团队在算力盘活上成效突出；受供需失衡大环境影响，只要我们提升算力使用效率，新增的可用资源就能迅速变现创收。”

一名AWS行业咨询顾问透露，客户通过合约锁定的预留CPU算力暂未出现供给缺口，但近几个月大批量申领AWS竞价实例（厂商闲置富余算力，低价售卖、可提前两分钟回收资源）的难度显著上升。

责任编辑：刘明亮

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