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最后，与此同时，这一算力变现逻辑正在推动硬件迭代。传统GPU偏向训练优化，适合大批量一次性计算，但高频碎片化推理效率低，利用率仅20%–50%。随着OpenClaw实例增长，GPU和CPU面临结构性负载挑战。英伟达推出LPU（推理流水线处理器）和Vera CPU等新架构，以满足Agent高频执行需求。这意味着底层硬件从“训练为王”转向“推理优先”，进一步强化Token经济循环。
另外值得一提的是，“如果更长期的供应切断，还有地下储气库可以支撑。预测中国地下储气库现有的库存量，能够缓冲卡塔尔供应中断八个月。”他说。
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