在工业界动辄十万卡的暴力美学面前，学术界正沦为算力的「贫民窟」。当高校人均不足0.1张卡时，AI科研的主导权之争或许已经没有了悬念。 学术界的GPU荒，比想象中还要严重百倍！ NeurIPS 2025期间，两位YC大佬组了个饭局，邀请14位美国顶尖高校实验室的教授。 没想到，席间很多人都在吐槽：学术界算力资源简直「惨不忍睹」！ 出于好奇，Francois Chaubard就去扒了一下数据，得到的结果离谱到家..... 以下是美国顶尖大学实验室的情况—— 如今，想要做点像样的AI研究，人均至少得有1张GPU。实话说，真正要做起来，起码8张才够用。 · 普林斯顿：人均0.8张GPU · 斯坦福：人均0.14张GPU（超算集群Marlowe仅有248张H100可用） · 哈佛、UW、CMU：均在0.2-0.4张GPU之间 · 加州理工、MIT、UC伯克利：连0.1张GPU也达不到 没有对比，就没有伤害。 此时此刻，全球顶尖大厂的前沿实验室动辄就是十万张GPU起步。 就拿微软的Fairwater Atlanta数据中心来说，它目前的算力每个月能跑23次GPT-4规模的训练。 换句话说，当年训练初代GPT-4花了90到 ...