Hy4上线后的任务排队与紧急扩容，折射出国产AI需求正在从“缺卡”走向“有效算力不足”。超节点也已由架构验证进入商业化早期，Scale-up交换、整柜交付和系统Goodput正成为新的竞争焦点。
一、发生了什么？算力荒正在从“缺卡”演变为“有效算力不足”1. Hy4上线后排队，推理需求开始给基础设施上强度：
8月28日，腾讯混元发布并开源Hy4 preview。官方披露，这款模型总参数达到7700亿，单次推理激活490亿参数，上下文长度突破100万Token，并同步接入WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、ima等产品。上线首日，WorkBuddy任务队列即出现排队，随后推理集群紧急扩容；受高端算力总量与高峰并发约束，部分时段仍可能继续排队。
这一幕表面上是熟悉的“算力不够”，背后的负载已经发生变化。Hy4采用MoE架构，又同时面向长上下文和Agent等生产力场景。MoE会在不同专家之间频繁传递数据，百万Token上下文持续增加KV Cache和内存访问压力；进入Agent场景后，一次用户指令还可能被拆成规划、推理、工具调用、校验等多轮任务。计算量上升的同时，卡间通信、内存访问和任务调度开始更明显地决定推理效率。
2. 有多少GPU，已经不足以描述一家公司的算力：
传统思路下，算力不足最直接的办法是继续增加GPU。但在大型集群里，峰值FLOPS与应用最终得到的有效算力之间存在折损。
近期产业研究越来越重视“算力生产力”的概念，可粗略理解为标称算力乘以实际发挥效率，再乘以设备在时间维度上的利用率。一组行业测算中，效能系数约0.6、满载系数约0.5，两者叠加后有效产出约为标称算力的30%。该数字来自特定测算，不能机械外推到所有数据中心，却揭示了一个重要事实：采购的峰值算力与业务端持续可用的算力并不等同。
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