科技爱好者周刊（第 419 期）：机房来了，写字楼走了

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成都麓湖生态城的 Q8 步行桥，采用双曲线造型，在机动车桥的下方穿过，盘旋处形成一个湖心岛。（via）

前几天，我看到一个短视频。有个博主来到内蒙古乌兰察布，拍下自己看到的景象，非常震惊。

那里现在是真正的"热土"，曾经的草原遍布工地，聚集了几万个建筑工人，到处都在开工建设机房。

你敢相信吗？一个内陆地级市，最新统计是已经有100多个数据中心（包括建设中），全国主要 IT 公司和算力公司几乎都在那里有自己的机房。乌兰察布已经成了我国算力战略的重点城市。

（1）离北京近。它跟北京的直线距离约240公里，光纤往返延迟仅4.2毫秒。

（2）绿电丰富。它的有效风场面积占全国十分之一，年日照超3200小时，风电和太阳能根本用不完，导致电价便宜。

（3）气温低。年平均温度4.3度，一年有10个月可以直接利用室外冷空气来散热。

（4）（最初的）地价便宜，一亩才小几万元。当然，现在涨了好多倍。

他看着一眼望不到头的机房，脱口而出："写字楼会越来越不值钱，智力产出正转移到这些数据中心。"

这些新建的数据中心，主要用来跑大模型。随着越来越多的公司广泛使用 AI，很多智力工作会在机房里面完成，那么谁还需要大面积的写字楼？

再说，任何地方都可以远程调用算力，何必在城市的黄金地段花大价钱租写字楼呢。

我被他的这句话提醒了，意识到了：机房是新的写字楼，将是智力成果的主要生产场所，机房越多，写字的楼需求就越少。

由此看来，城市的办公地产是不看好的，写字楼将过剩，租金下跌。前些年，很多城市都在大建 CBD（中央商务区），以后可能没有这个概念了，乌兰察布那样的"机房之城"才是 AI 时代的 CBD。

奈奎斯特极限（Nyquist Limit）是信号处理领域的一条定律。

它指的是，如果你想了解一个不断变化的信号，采样频率必须至少是最高频率的两倍，否则就无法准确还原信号。

比如，一个信号每秒变化5次（即频率为5），那么采样频率至少必须是10（即每秒采样10次）。

大家可以参考上图，不同的采样频率（左侧）还原出来的波形不一样（右侧），采样频率越低，失真越大。

有一篇文章提出，AI 编程也存在奈奎斯特极限，代码的改动次数与阅读次数是正比例关系。

阅读代码的频率，必须至少是代码改动频率的两倍，否则无法理解代码。

假设 AI 平均每天改动5次代码，那么你平均每天至少要阅读10次代码（采样），否则很快就会丧失对代码仓库的理解。

大家可以想一想，是不是这样。有些公司为了加快开发速度，不断增加 AI 的使用频率，每天提交大量的代码改动。但是，阅读代码的频率没有同步提升，大大低于奈奎斯特极限（2倍），那么就进入了信号失真状态，他们对自己的产品已经不了解了。

这个 U 盘带有指纹传感器，必须先通过指纹认证，然后才能读写。

网友出于好奇，将这个 U 盘拆开，结果大跌眼镜，里面的存储介质竟然是一块 SD 卡。

取下这块 SD 卡，指纹加密就消失了，卡里的数据不加密就能读写。

此外，U 盘里面放 SD 卡，意味着每次读写都要经过双重电路（U 盘电路 + SD 卡电路），性能肯定受影响。而且，SD 卡是不可靠介质，不能用来长期保存数据。

谷歌有一个非常受欢迎的输入法 Gboard，开发团队在日本，每年10月都要发布一款创意键盘，已经持续了超过15年。

今年更奇特，居然是流水线键盘。每排按键的下方是一个传送带，所有按键都在传送带上循环滚动。

背后的想法是这样的：打字时，手指需要不停移动，才能按到对应的键。

把按键放在传送带上，当它滚动到手指下方时，你往下一按就可以了，整个概念很像回转寿司的滚动带。