算力就是命！AI创业公司生死线全靠这张GPU牌
一个特别硬核但又极其关键的话题——AI基础设施。最近，Nebius（$NBIS）联合创始人兼首席商务官罗曼·切尔宁（Roman Chernin），和Cloudflare产品管理副总裁丽塔·科兹洛夫（Rita Kozlov）进行了一场深度对谈，内容信息量爆炸，直接揭示了当前AI创业生态中最真实的生存法则。
如果你正在做AI产品、考虑创业，或者只是好奇这波AI浪潮到底靠什么在推动，那这篇内容你一定要看完。因为这不仅仅是技术讨论，更是关于“怎么活下去”“怎么跑赢别人”的实战指南。
首先，我们得明白一个残酷现实：GPU，现在比黄金还抢手。
罗曼在对话中提到，整个行业已经很久没看到像现在这样疯狂抢GPU的局面了——上一次还是2022年“Hopper芯片荒”的时候。那时候，很多初创公司为了拿到算力，不惜签下三四年期的长期合约，哪怕连自己公司能不能活到那时候都不知道。听起来是不是很疯狂？但这就是现实。
而有意思的是，这一次的GPU短缺，和2022年还不太一样。2022年是因为大家都在训练大模型，需要海量算力；但2025年，短缺的根源变了——不是模型本身，而是建在大模型之上的应用爆发了。
换句话说，基础模型已经成了“水电煤”，人人都能用。这直接引爆了全民AI创作潮。以前只有专业工程师才能搞的东西，现在普通开发者、甚至大学生都能做出惊艳的产品。罗曼说：“我们终于看到这些创意真正落地成产品了。”这句话背后，是数以万计的AI应用正在全球涌现，而每一个都需要GPU来跑。
但问题来了：GPU就那么多，需求却指数级增长。结果就是——算力成了稀缺资源，谁先拿到，谁就有先发优势。
接下来，我们聊聊AI创业公司是怎么“长大”的。
罗曼指出，几乎所有早期AI创业团队，一开始都会用闭源的前沿大模型（比如GPT-4、Claude、Gemini）来快速验证产品市场匹配度（PMF）。这很聪明，因为省去了自己训练模型的天价成本和时间。但一旦产品火了、用户涨了，问题就来了：账单爆炸。
想象一下，你每天有100万用户调用你的AI服务，每次调用都要付费给大模型API，那成本根本扛不住。所以，到了成长阶段，这些公司必须转型——要么自己微调开源模型，要么优化推理流程，要么重构整个技术栈。核心目标就一个：别把钱全烧在算力上。
这时候，像Nebius这样的基础设施公司就派上用场了。他们不卖模型，也不做应用，而是提供底层的高性能计算“骨架”。让创业公司能在不牺牲性能的前提下，把单位算力成本压到最低。罗曼说得特别实在：“大多数公司根本不是基础设施提供商，他们需要像我们这样的伙伴，帮他们降低规模化执行的门槛。”
而Cloudflare这边，则负责另一端——用户触达。丽塔提到，他们的全球边缘网络能把AI响应延迟压到最低，尤其对聊天机器人、实时图像生成这类交互式应用至关重要。一个AI产品再强，如果用户点完按钮要等五秒才出结果，那体验就崩了。所以，算力+网络，缺一不可。
说到这儿，不得不提一个经典案例：Higgsfield。
这是一家做AI视频生成的初创公司，今年年初突然在TikTok和X（原Twitter）上爆火。短短五个月，用户冲到1100万！但问题也来了：他们既没有Meta那种品牌号召力，也没有Google那种GPU预算。怎么办？
答案是：极致优化。
他们开发了预测算法，提前预判用户高峰，在哪些区域、什么时间段会爆量，然后动态预分配算力。比如，美国东部时间晚上8点是流量高峰，那就提前把GPU资源调度过去。同时，他们对免费用户做了智能限流——不是一刀切封禁，而是根据行为模式动态调整，既保证核心用户体验，又控制成本。
更狠的是，他们优先服务高收入地区的用户。比如欧美用户付费意愿强，就优先保障他们的服务质量和响应速度；而低ARPU（每用户平均收入）地区，则适当降低资源配比。这不是“歧视”，而是商业现实。
罗曼总结得特别到位：“这些已经是标准的生产级问题了。AI创业早就不是‘写个prompt就行’的时代，你必须搭建完整的数据管道、做成本预测、优化推理链路，甚至要懂运维和调度。”
再来看硬件层面——GPU的迭代速度，快得让人喘不过气。
最近NVIDIA发布了新一代Blackwell芯片，性能炸裂。但罗曼提醒我们：别以为新芯片一出，旧的就淘汰了。实际上，Ampere架构（比如A100）至今仍在大量使用，因为不是所有场景都需要顶级算力。比如做文本分类、简单问答，用A100完全够用，还便宜。
而Blackwell的意义在于，它打开了新可能性——比如超大规模多模态推理、高分辨率视频生成、复杂Agent系统。这些任务在以前要么跑不动，要么成本高到离谱。现在，有了Blackwell，终于可以“合理性能”地实现了。
所以，GPU的演进不是替代，而是扩展。每一代芯片都在拓展AI能做的事情的边界。对创业者来说，这意味着：你可以根据业务阶段，灵活选择算力组合，而不是盲目追新。
最后，我们聊聊企业端的变化。
虽然Nebius主要服务AI应用公司，但罗曼和丽塔都注意到一个趋势：大企业也开始加速AI落地了。过去一年，越来越多传统企业开始内部部署AI系统，原因有两个：一是行业集成标准逐渐成熟（比如OpenAI的API、LangChain框架），二是内部业务部门对AI的需求越来越强——销售要智能客服，市场要内容生成，HR要简历筛选。
丽塔特别提到，Cloudflare看到企业客户对边缘AI的需求激增。他们不再满足于“云端跑模型”，而是希望在靠近用户的地方做推理，以降低延迟、提升隐私合规性。这反过来又推动了基础设施的分布式演进。
而罗曼则强调了一个核心观点：在今天的AI市场，能不能规模化，往往不取决于你的模型多牛，而取决于你的基础设施效率有多高。
“算力获取只是第一步，算力效率才是决胜关键。”他说，“很多公司死不是因为想法不好，而是因为算力成本失控，根本撑不到盈利那天。”
所以，未来的赢家，一定是那些既懂AI产品，又懂基础设施优化的团队。他们知道什么时候用闭源模型，什么时候切到自研；知道如何调度GPU资源，如何设计数据流；也知道如何和Nebius、Cloudflare这样的伙伴深度协作，把每一分算力都用在刀刃上。
总结一下这场对话的精髓：
第一，GPU短缺回来了，但这次是应用层驱动的，意味着AI真正进入“全民创作”阶段；
第二，AI创业公司必须在成长期完成从“调用API”到“自主优化”的转型，否则会被成本压垮；
第三，成功案例如Higgsfield证明，精细化运营+智能调度=低成本高增长；
第四，新GPU不是替代旧芯片，而是打开新场景，创业者要按需选择；
第五，企业AI正在加速，基础设施必须兼顾性能、成本与全球部署能力。
在这个算力即权力的时代，基础设施不再是后台支撑，而是前台竞争力。谁能把算力用得更聪明、更高效、更便宜，谁就能在AI浪潮中活下来、跑起来、赢下来。
别再只盯着模型参数了，真正的战场，在GPU调度器里，在数据管道中，在每一毫秒的延迟优化上。这才是AI创业的下半场——硬核、残酷，但也充满机会。
作者背景：
罗曼·切尔宁（Roman Chernin）是Nebius（$NBIS）联合创始人兼首席商务官。Nebius是一家专注于为AI应用提供高性能、可扩展计算基础设施的科技公司，致力于帮助创业公司和企业高效部署AI工作负载。此前，罗曼在云计算和企业软件领域拥有十余年经验，深度参与过多个从0到1的技术商业化项目。
丽塔·科兹洛夫（Rita Kozlov）现任Cloudflare产品管理副总裁，负责领导AI与边缘计算相关产品战略。Cloudflare作为全球领先的网络基础设施公司，其边缘网络覆盖100多个国家，为数百万网站和应用提供安全、快速的连接服务。丽塔长期关注开发者体验与AI基础设施融合，推动AI能力向全球边缘节点下沉。