AI 靠什么运行，又在哪里运行

助手给出的每一个回答，都是在某处计算出来的。数据中心里的芯片完成运算，电网输送电力，冷却系统带走热量。对大多数企业来说，这一切一直是看不见的。

如今它正在变成一项商业决策，因为它决定了 AI 的价格、速度，以及您的数据去往何处。

算力增长快过周围的一切

斯坦福大学的 AI Index 2026 估计，自 2022 年以来，全球 AI 算力每年增至原来的 3.3 倍，目前相当于约 1710 万块 Nvidia H100 芯片。其中 Nvidia 占百分之六十以上。其余大部分由 Google 和 Amazon 用自研芯片提供，Huawei 占有的份额虽小，但在不断增长。几乎所有领先的 AI 芯片都由同一家代工厂制造：台湾的 TSMC。

资金随之而来。国际能源署（IEA）报告称，最大几家科技公司的资本支出在 2025 年超过 4000 亿美元，预计 2026 年还将再增长百分之七十五。它还指出，作为 AI 芯片生产不可或缺的组件，高带宽内存出现了短缺，预计至少会持续到 2027 年底。

电力成为新的瓶颈

芯片需要电。IEA 统计，2025 年数据中心的电力需求增长了百分之十七，而专为 AI 建造的数据中心增长了百分之五十。按其基准预测，数据中心的用电量将从 2025 年的 485 太瓦时大约翻一番，到 2030 年达到 950 太瓦时，约占全球电力需求的百分之三。同期，以 AI 为主的数据中心用电量将增至三倍。

AI Index 估计，截至 2025 年底，AI 数据中心的电力容量约为 29.6 吉瓦，相当于纽约州的用电峰值。据其估算，所有 AI 系统加起来的电力需求，相当于瑞士或奥地利全国的用电量。

欧洲希望把更多这样的产能留在本土。IEA 指出，欧盟委员会设定了在五到七年内将欧盟数据中心容量提高到三倍的目标。2026 年 7 月 30 日，EuroHPC 联合执行体启动了一项征集，计划在至少七个成员国建设最多七座 AI 超级工厂，以公共资金作为锚定客户，预计将吸引超过 200 亿欧元的私人投资。提案截止日期为 11 月 12 日，预计 2027 年初确定入选者。

每个回答都更便宜了

总量在增长，单个回答却越来越便宜。IEA 写道，近年来每项 AI 任务的能耗每年至少下降一个数量级，如今一次简单的文本查询，耗电通常比电视机运行同样时长还少。

价格讲述着同样的故事。Epoch AI 测算了达到某一性能水平的价格下降速度：视任务不同，每年下降 9 至 900 倍。最快的降幅出现在最近，而 Epoch 也谨慎地指出，这种速度未必能持续。

底层硬件也随之进步。AI Index 根据 IEA 的数据发现，自 2006 年以来，GPU 计算的成本下降了百分之九十九以上，领先芯片每瓦提供的算力约为十年前的十倍。

问题出在工作本身。IEA 指出，视频、推理和智能体每次查询的能耗，可能是简单文本回答的数百倍乃至数千倍。单价越来越便宜，账单却取决于您让机器做什么。

小到能放进办公室

第二个转变在于体积。一个能干的模型不再需要数据中心。Nvidia 的 DGX Spark 是一台桌面设备，内存最高 128 GB。Nvidia 表示，它可以运行最多 2000 亿参数的模型，可以微调最多 700 亿参数的模型，最多四台可以互联以运行更大的模型。

小模型在同等规模下越来越强。AI Index 举了一个例子：一款 320 亿参数的开放模型，参数量比 Grok 4 少近 90 倍，却在多项基准测试中取得了相当的成绩。它的开发者用少得多的 token 训练它，并极其用心地筛选了数据。

瑞士在打造自己的模型。洛桑联邦理工学院、苏黎世联邦理工学院和瑞士国家超级计算中心于 2025 年 9 月发布的 Apertus，在 Alps 超级计算机上用超过 1000 万 GPU 小时训练而成，有 80 亿和 700 亿参数两种规模，训练数据为涵盖 1'000 多种语言的 15 万亿 token。它的权重、训练配方和训练数据文档全部公开。2026 年 7 月推出的 1.5 版，新增了图像和音频理解能力，以及一系列紧凑型模型。

这个国家也有相应的人才。AI Index 统计，瑞士每 100'000 名居民中有 110.5 名 AI 论文作者和发明人，领先所有其他国家，新加坡紧随其后。

瑞士与欧洲的托管

大型服务商正在靠近。2025 年 6 月，Microsoft 宣布投入 4 亿美元，扩建其位于苏黎世和日内瓦附近的四座数据中心，着眼于医疗、金融和公共管理等受监管行业的 AI 应用。Heise 援引路透社报道称，此次扩建应能让数据留在瑞士境内。

Swisscom 则在自己的平台上构建。2026 年 2 月，它推出了一款面向企业知识的助手，完全在瑞士运营，基于多款未经修改的开源模型。所有数据都在其瑞士数据中心存储和处理，企业数据不会用于训练基础模型。其底层平台还向他人提供 GPU 算力和模型接口，Swisscom 表示计划加入的模型中包括 Apertus。

选择您的 AI 在哪里运行

对中小企业来说，这归结为三个选项。通过接口租用前沿模型，采用企业条款和欧洲区域。在瑞士或欧洲的云端托管开放模型。或者在自有硬件上运行模型，放在自己的大楼里或自己的云账户中。

我们做决定时会考虑四点：数据有多敏感；有多少工作要经过模型，因为只有超过一定用量，固定成本才比按量计费划算；回答需要多快；以及系统运行起来之后由谁照管。

我们自己就同时使用其中不止一种。Twin 在 Claude 和 ChatGPT 中为我们工作，也在我们自有硬件上的自有模型中工作。Studio 的数据存放在苏黎世。对于客户，Twin 运行在瑞士或欧盟，或客户自己的硬件上。

由我们的合作伙伴 Eigna Labs 打造的 Eigna，处在私有的那一端。它运行在企业自己的云端或服务器上，从一台机器到一个集群皆可，也可在封闭网络中完全离线运行。修正会在企业自己的硬件上对它进行再训练，新版本只有在测试表现更好时才会上线。

机器可以在电子表格上选。哪些数据可以离开大楼，则是一种判断，它属于一个为此负责的人。从数据出发。芯片、大楼和国家，都随之而定。