我对 DIY 市场、AI 的一点看法

我前几年使用电脑主机的强度并不高，因为我开发一般都是习惯用 Mac，用这电脑主机多是以打游戏为主，而我玩的 3A 游戏更吃的是显卡，虽然竞技类的网游也玩，但不会追求特别高的帧率，基本也就是锁定在显示器的刷新上限，也导致我基本上一直没有碰到什么 CPU 相关的瓶颈。

直到过去这一年，我开始尝试将日常使用的重心转移到了 Windows 上，让我愈发感觉到了这台主机的吃力，所以去年我又升级了 32G 的内存条（划重点！）。虽然多任务切换的卡顿有了一些改善，但是编译时间以及打游戏的 1% LOW 帧仍然没有改善。加上最近遇到了几次正常使用着突然黑屏重启的情况，仔细排查了许久发现显卡延长线出问题的概率最大，毕竟它也是买机箱附赠的，也用了五年半了，还是一根 PCIe 3.0 的线。我纠结了许久要不要干脆换掉这个机箱，有些舍不得这个全铝机箱的质感，又回想起 ITX 装机的痛苦回忆，权衡之下还是下定决心把这套电脑主机给换掉了。

更新换代

于是乎，我就开始研究平台了，这次我本来想换到 AMD 的平台，试试看 X3D 的大缓存是不是打游戏真的有那么强。不过在我查看了一下 DDR5 的内存价格之后，我放弃了这条路——倒不是说买不起，只是我一般的原则是：可以买贵的，但是不能买得贵。目前 DDR5 这个内存价格（32G 就需要 3000 元以上），我反正不会去支付这么高的溢价。大不了继续用着去年买的 DDR4 32G 内存了。

升级配置但是保留内存平台不变，这也意味着电脑主机后续升级的路已经到了尽头。这代表着 3 - 5 年之后，如果出现 CPU、内存条、主板等任何一个部件拖后腿的情况，就只能全部换掉。这种方案或许并不适合所有人，不过我倒是没有纠结多久就下了这个决定。

决定继续保持 DDR4 之后，选择反而更清晰了，不用再纠结 AMD 了，因为 AMD 最后一代支持 DDR4 的是 5 系，而 5800X3D 游戏性能虽然不错，但是多核能力在如今实在是捉襟见肘。于是转而看向 Intel 阵营，只剩下 Intel 的 14 代可选了，对比之下，我选择了 i5 14600K 盒装 + 技嘉 B760M Aorus Elite，机箱我选择乔思伯 Z20 机箱，mATX，20L 容量。不过坦白说，这机箱的钢板质感相比之前的全铝质感机箱不知道差到哪里去了。

装好机器后，看着这套依然只能沿用 DDR4 的新主机，我一直在思考，为什么内存的价格会涨得这么离谱？深入挖掘之后，我发现，看似小众的 DIY 市场，其实每个消费者都在为这场 AI 的浪潮买单。

AI 的浪潮

人们总说是因为 AI 的发展，导致内存的需求扩张，进而导致供不应求的情况。其实并不是这样，AI 需要的是显卡算力以及显存。而显存的颗粒和内存的颗粒其实都是由镁光、海力士、三星为首的存储厂商提供的。

尤其是目前英伟达的 H100/H200 显卡要求的显存颗粒是 HBM，而不是普通游戏卡的 GDDR6 / GDDR6X。而 HBM 所消耗的晶圆数量是同样面积的 GDDR / DDR5 的好几倍以上，良品率也低。

互联网头部大厂算力需求又非常夸张，加上存储大周期的减产，各种因素叠加直接导致存储厂商的产能跟不上了，不得已去调整产能结构 / 资源配比去满足 HBM 的需求¹。导致内存的供给出现了非常严重的匮乏，也让价格一飞冲天，我去年 5 月份 300 买的 32G 内存，到现在已经涨了接近 6 倍。

存储厂商也不傻，HBM 做出来就有订单抢着要，而且相比 DDR 利润又高。只能把 DRAM 的产量减少了。所以在我看来，消费级内存涨价的根本原因其实不是内存的需求扩大了，而是产能减少了。

想想 DIY 玩家也是挺可怜，前几年被老黄割韭菜，最近一年又被存储厂商割韭菜。

资本内循环

这是当前 AI 浪潮中最最危险的地方，很多投资者已经意识到了不对，举例：

1. 注资：巨头们（Microsoft²，Google，Nvidia，Amazon³）向 AI 初创公司们（如 OpenAI，Anthropic）投入几十亿甚至上百亿美元；

2. 回流：初创公司们拿到这笔钱，因为需要训练模型，便立刻向巨头们签下合同购买云服务（Azure / GCP / AWS）或者芯片（Nvidia）；

3. 财报：巨头的财报上，云业务和芯片业务营收爆炸式增长。

股价也伴随着营收增长而飙升，但钱并不来自于外部，而是来自于圈子内部，在账户之间转了一圈，就凭空创造了几千亿的纸面财富。

普通消费者在这个产业中，其实参与度很低，一个健康的产业逻辑应该是：巨头投入算力 -> 产出应用 -> 卖给各种消费者（外部资金流入） -> 赚到钱之后再买算力。

可现在正是消费者的资金流入这一环是缺乏的。

巨头们疯狂地卷算力，直接导致的结果就是现在算力反而越来越便宜，API 价格越来越低，甚至 OpenAI 近期针对 Free 账号都开启了 Codex 的权限。

算力的未来

目前大厂的拼命卷算力的行为⁴，我并不太看好。他们目前投入的钱，在我看来其实就像是一种军备竞赛，有没有用——现在不知道，但是万一 AGI 真的出现了，那不就肯定能赚回来了（？），而且大家都在卷算力，那我也要卷，我多买一点⁵⁶，竞争对手就少买一点。

我个人来看，目前的算力规模其实已经基本上到了一个物理上的硬顶程度。这个硬顶，是包含两个层面：显卡本身的算力，以及配套的电力、散热等基础设施⁷。

从旗舰显卡的算力来说：计算芯片的工艺已经很难短期再上进了⁸，近两年业内一直在尝试其他的解决方案，比如台积电的先进封装工艺：将计算芯片与显存进行物理连接，这种封装技术比芯片或者显存本身的产能更能决定显卡的供给⁹。也因为当前这种封装技术，导致目前旗舰显卡的热量已经达到一个非常恐怖的地步，工业界同样在寻求更高的热导率材料，如果这些方面没有进步，可能显卡的频率再也无法提升更多。

未来的模型进化，可能大概率并不是堆算力，去拼谁能到物理极限性能，而是软件层面的优化。比如不再去堆模型的参数数量，而是用更优质的模型、算法，这些层面或许也会导致硬件本身的需求衰竭。

在未来，就算 AGI 真的诞生了，但是前提是它需要 100 张顶级的显卡才能训练起来，那它对于我们来说、对于通用市场来说，其实没有任何意义。资本如今卷算力的核心原因，不正是因为在赌未来能减少劳动成本吗？

我也认为，在 AGI 真正降临之前，一定会有一个过程，在这个渐进的过程中，可能 AI 本身已经能做到自我优化算法了，届时，硬件市场会有一场前所未有的崩盘。

我的看法

作为开发者，我当然期待着 AI 的快速发展，因为它也的确能带给我更优的体验；可另一方面，我又有些悲观地认为目前的 AI 距离前几次工业革命很显然还有不小的差距，也就是仅凭目前的翻译、写代码、写文档、画图产生的营收，本质上只是在蚕食已存在的岗位，并没有创造出增量市场，也仅凭当前的这些用处，显然并不足以覆盖当前的各大公司的资本支出。

而作为 DIY 爱好者，我自然希望硬件的价格越低越好、希望算力市场大崩盘，人人都能用上便宜的 RTX 5090，DDR5 64G 内存——希望如此，让子弹再飞一会。