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对于Muse在CPU需求上的拉动作用，海豚君此前已进行过探讨（详见回顾）。我们注意到X平台上有人提出了不同看法，先来看这一观点：
“在基准情形下，支持1亿日活跃用户需要1GW电力，其中仅约0.1GW来自CPU/VM层。取决于每个Muse日活跃用户每天产生的推理等效模型调用次数，3到4GW是完全可以理解的。”
接下来，海豚君将讨论具体差异：
首先对比计算方式：
Freda：“CPU核数=日活跃用户×(活跃时长/24)×峰均比×冗余系数×每live VM物理核数”；
海豚君：“CPU核数=(A头节点) GPU出货量×每GPU头节点核数+ (B固定层) 总注册用户×日活率×(活跃时间/24)×每用户2vCPU×峰均比÷超售比÷2(单核两线程)+(C弹性层) 活跃用户×任务并发率×每任务沙箱核数”。
可以看出，对方的测算中并未包含A头节点（GPU侧）的CPU核数。这可以理解，这部分不算Agent CPU带来的增量。
关键在于，Agent CPU主要带来的部分是用户侧和Agent侧两部分，海豚君将其拆分为B固定层和C弹性层，而Freda的测算未进行拆分，直接用一个live VM物理核数来设定。
Freda的测算中，关键点在于live VM物理核数的选定，她直接参照了DSec。
原本提到“DSec also demonstrates stable operation at around：800 microVMs per node.”她测算的是，188物理核/节点÷800microVMs/节点=0.23物理核心每live VM。
值得注意的是，DSec当时的设计目标是：当Agent需要执行代码、操作shell、读写文件等工具时，按需创建microVM沙箱来隔离执行。因此，这里的microVM实际上不是用户数，而是沙箱数。之后将这个数乘以用户数来测算整体规模，显然是不对的。
另一方面，Freda选用的800个microVM只是演示上限，按生产实测峰值表现为524个micro VM，用188物理核/节点÷524microVMs/节点=0.36物理核心每live VM，而非给出的0.23。
这两者只有在“一个用户在峰值时恰好只持有一个沙箱”时才相等。而Muse显然不是这样：用户VM本机没有浏览器，broker需要租用另一台运行浏览器镜像的VM。仅这一条，一个正在浏览的Muse用户就至少占用两个沙箱。
由此可见，Freda只测算了C（弹性层）的部分，未测算A头节点（GPU侧）和B固定层（用户侧）的CPU核需求。
当然，C（弹性层）本身也是Agentic AI需求的主要增长来源，姑且来看这部分：
DSec和Muse本身就是不同的，用DSec作为参照也不太合适。DSec是DeepSeek用于执行代码的沙箱：运行一段代码、返回结果、销毁；而Muse的沙箱是常驻的个人计算机： 带浏览器、带持久记忆、带Chromium多进程调度、关掉App仍在运行。
Freda的整条逻辑建立在“90%的沙箱平均只用不超过申请CPU的5%”这个实测数据上。但这个5%是在DSec的负载构成下测得的，是被大量“跑脚本、编译、跑测试”稀释出的均值，而非浏览器负载的占空比。
Muse完全不同。一次跨平台比价可能触发多达146次页面加载，每次页面加载都包含完整的HTML解析+JavaScript执行+DOM构建+渲染。 Chromium的JS主线程是单线程且CPU-bound的，一个现代商旅页面的渲染会占满一个核好几秒。
单个客户不一定只有一个任务，因此海豚君在C（弹性层）中引入了并发率的概念（情景假设），即对应单个活跃客户的平均任务数（1个任务对应1个并发沙箱），这部分需关注后续Muse等Agent的使用情况。
对于C（弹性层）的测算，在1亿Muse用户（日活30%）、每天活跃3小时、峰均比2的情况下，假定每个任务沙箱需要的CPU核数为1.5个（此前的4个是参照NemoClaw的配额上限），以并发率做情景假设：其中峰值活跃达到750万（=1亿×30%×3/24×2）。
中性情况对应并发率=150%（从此前的100%上调），即单个活跃客户平均有1.5个任务。如果单个CPU机架和GPU机架均为200kW，CPU机架的占比下调至15%的情况下（此前假定占比25%），对应着1GW的配套工厂。
在此情况下，单GW对应的CPU核需求量=A（GPU侧）1836万个（=30.6×60）+B（固定层）188万个（=1亿×30%×3/24×2×2/4/2）+C（弹性层）1688万个=3712万个，大约是原来纯GPU机架方案的2倍左右（相比于1836万个）。
在调低单个任务沙箱所需CPU核数的情况下，也相应调低了CPU配比，对应CPU需求倍数从3倍调整至2倍，仍远高于Freda的预测。考虑到英伟达存储机架（DPU）等部分的额外需求，海豚君预估Agentic CPU有望带动CPU核数需求仍会达到2倍以上。
整体来看，这份Freda的测算混淆了microVM（任务沙箱）和用户的概念，他只算了C弹性层的一部分，并且在计算过程中参照的DSec和Muse的方式本身就有很大不同，这样的参考明显不合适。
本文来自微信公众号 “海豚投研”（ID：haituntouyan），作者：海豚君，36氪经授权发布。开云在线登录
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