据一位知情会议参与者透露，亚马逊云科技（AWS）管理层于 5 月与工程师召开会议，传递出一则严峻指令：为保障旗下热门弹性云服务器业务 EC2 未来能为全部客户提供充足算力，工程师必须想尽一切办法节约资源。

该知情人士表示，需节约的算力既包括通用中央处理器（CPU）服务器资源，也包含长期供不应求的 AI 专用芯片算力。过去数十年互联网产业均依靠 CPU 芯片支撑运转；而如今 AWS 内部不少工程师反映，申请 CPU 服务器算力用于研发的等待时间大幅拉长。

有工程师称，以往几小时就能获批的服务器算力，现在要等上好几天，极易导致项目无法按期交付。这名工程师在 AWS 任职多年，从未遭遇如此漫长的资源排期。

另有熟悉该内部规划的人士透露，AWS 已给各团队设定今年下半年前完成算力压降的期限。工程师正在关停软件开发完成后闲置的 EC2 虚拟服务器（即云实例），腾挪出这部分算力资源供给外部客户使用。

今年席卷整个科技行业的算力荒，如今已蔓延至传统通用算力领域。众所周知，英伟达图形处理器（GPU）等 AI 芯片需求暴涨，直接造成 AI 专用算力短缺；而受 AI 产业拉动，CPU 服务器也陷入供给紧张。配套 CPU 使用的内存芯片产能不足、数据中心物理机柜空间有限，进一步加剧了算力缺口。

金融 AI 服务商埃伦迪尔实验室联合创始人兼董事谢静（音译）分析，越来越多员工借助 AI 智能体开发软件，企业 CPU 消耗量随之激增。她接触到的客户企业，员工人均 IT 开支直接翻倍——大量工作交由 AI 智能体处理，需要采购更多云端算力，而这类任务普遍依赖 CPU。

即便在 AI 模型研发流程中，CPU 也承担关键工作：例如 AI 企业训练模型前预处理数据时，需依靠 CPU 读取文档、图片、视频等原始素材。

谢静表示：" 当下绝大多数模型开发、生成与运行任务，对 CPU 的需求量远高于以往。"

英特尔首席执行官谭仲明在 4 月财报电话会上透露，当时 AI 推理（模型线上运行）场景中 CPU 与 GPU 算力配比为 1：4；到 7 月，英特尔首席财务官大卫・津斯纳称二者配比已接近 1：1，AMD、安谋（Arm）高管也给出类似判断。

AWS 则否认自身运营策略发生变动，并在官方声明中表示：" 即便需求持续高涨，我们仍能满足绝大多数内外部客户的算力需求。我们始终协同内部团队保障其算力供给，同时督促团队高效使用 EC2 资源，该管理方针从未改变。"

亚马逊称，内部工程师优化资源的准则与面向外部客户的建议完全一致：例如关停闲置云实例、切换适配自身业务负载的实例规格。若客户当前实例的算力未充分利用，可更换配置更低的机型。

AWS 给出明确优化标准：若某台 EC2 服务器连续四周 CPU、内存平均使用率不足 40%，建议客户降级更换更小规格实例。

AWS 配套提供自动化扫描工具，可自动识别利用率偏低的服务器。亚马逊强调，即便当前内存芯片紧缺，面向内部员工的资源管控标准并未调整。

近两年来，平衡内部研发算力与外部客户算力供给，成为各大科技巨头共同的难题。去年谷歌成立高管专项委员会，统筹分配谷歌云、DeepMind 人工智能实验室、C 端业务三大板块的算力资源，但各方算力争夺矛盾依旧突出。据报道，今夏谷歌顶尖 AI 研究员诺姆・沙泽尔便因算力资源受限、研发受阻离职。

企业若能精细化管控算力资源，就能更快将闲置算力转化为营收。微软首席财务官艾米・胡德在上月最新财报电话会上表示，Azure 云服务业绩增长，部分得益于团队对 CPU、GPU 算力集群的高效调度优化。

胡德称：" 本季度工程团队在算力盘活上成效显著；受供需失衡大环境影响，只要我们提升算力使用效率，新增的可用资源就能快速变现创收。"

一名 AWS 行业咨询顾问表示，客户通过合约锁定的预留 CPU 算力暂未出现供给缺口，但近几个月大批量申领 AWS 竞价实例（厂商闲置富余算力，低价售卖、可提前两分钟回收资源）的难度明显上升。