我不是小布丁
@xiaobuding
一亿人同时用 Muse，要烧多少电？有人把这笔账从头算了一遍。
粗结论先摆：基准情形约 1 吉瓦，其中沙箱层只占约 0.1 吉瓦。真正的大头在推理，按每用户每天产生多少次推理等效调用浮动，3 到 4 吉瓦完全可能。这也解释了 Meta 明年增建 7 到 10 吉瓦算力的传闻。
拆开看是两块基建。一块是 Muse 的 VM 沙箱，一块是 Spark 推理，后者走 Meta 的外部推理设施。
沙箱这笔账最有意思。第一个坑是以为一亿日活等于一亿台同时算的虚拟机。按每用户日均活跃两小时折算，一亿乘二除以二十四，平均同时活跃约 800 万台。再按 2.5 倍峰值比放大到 2000 万，加两成余量，配置 2500 万台存活。也就是说，Meta 要备足支撑日活四分之一同时在线的机器。
第二层是 vCPUs 虚拟核与物理核的区别。沙箱最爱空转，等待期几乎不吃 CPU，超售空间很大。作者搬来 DeepSeek 新发布的 DSec 当标尺：三万物理核、250TB 的 DRAM 内存、160 个节点撑起 38 万沙箱峰值并发，单节点约 800 个 microVMs，折合约 0.23 个物理核撑一台活沙箱。
Muse 按每台 0.5 核估，2500 万台就是 1250 万个物理核，5 万颗 256 核机器，公开牌价约 8 亿美元。
内存反而压不了。虚拟机活着就得保住工作状态，实测有的只用 3GB，2500 万乘下来 75 到 100PB，公开牌价约 20 亿美元。CPU 能靠等待期超售，内存不能，这道不对称是整笔账的骨架。
沙箱层的电力折算约 0.1 GW，全量叠加推理按 GWh 计就是另一番量级。我服气的是那个乘法链。每个假设都能复算，每个中间量都留了出处，不像常见的宏大估算先给结论再倒推。作者自己也招呼，变量假设一大堆，欢迎来杠。
保留的疑点集中在推理侧：每次调用的等效算力才是变量最大的一格，也最能解释为何传闻的增量是 7 到 10 吉瓦这种量级。
推理那半篇要是补上，这份估算才算完整，眼下先记下沙箱这半张账单。
出处与延伸：
starkinsider.com/2026/09/meta-m…
research.meta.ai/blog/security-…
arxiv.org/abs/2609.22978
microsoft.com/en-us/research…
robonomics.substack.com/p/agent-muse-c…
