28個SpringBoot項目中常用注解，日常開發(fā)、求職面試不再懵圈
前言在使用SpringBoot開發(fā)中或者在求職面試中都會使用到很多注解或者問到注解相關(guān)的知識。本文主要對一些常用的注解進(jìn)行了總結(jié)，同時也會舉出具體例子，供大家學(xué)習(xí)和參考。注解
5月中，關(guān)稅暫停的 90 天窗口期，一場圍繞算力核心資源的爭奪戰(zhàn)驟然升溫。
“服務(wù)器價格波動劇烈，前段時間每臺價格已上浮 15%-20%。隨著關(guān)稅暫停，我們計劃恢復(fù)原價銷售。” 某南部地區(qū)芯片供應(yīng)商向虎嗅透露。
與此同時，市場供給端也迎來新變量。虎嗅獨家獲悉，英偉達(dá) Hooper 系列高端產(chǎn)品與 Blackwell 系列已悄然現(xiàn)身國內(nèi)市場，前者的現(xiàn)身時間點大約在2024年9月，而后者就發(fā)生在近。華銳智算相關(guān)高管表示，“不同供應(yīng)商的獲取貨源渠道都各不相同。”而這背后的復(fù)雜供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)無從探尋。
（虎嗅注：從2023年10月17日開始，華盛頓方面分階段叫停了英偉達(dá)對華出售的芯片，包括A100、A800、H800、H100、H200；近期Hooper系列后一張能夠?qū)θA出售的H20也列入到限制出口名單）
其中，英偉達(dá)Hooper高端系列通常指H200，是H100芯片的升級版，前者比后者價格僅高出二十幾萬，但效率卻高出30%。而Blackwell系列屬于英偉達(dá)的高端系列，其中B200價格高達(dá)300多萬，也是目前“流通受限”嚴(yán)的產(chǎn)品，其流通路徑更為隱秘。這兩款均用于大模型預(yù)訓(xùn)練，而B200更是“一卡難求”。
回溯時間線，2024年4月，一張黃仁勛與OpenAI CEO奧特曼（Sam Altman）、聯(lián)創(chuàng)布羅克曼（Greg Brockman）的合影流傳在推特上。這張合照背后是H200首批產(chǎn)品的關(guān)鍵交付節(jié)點——英偉達(dá)CEO黃仁勛親自送貨上門，而OpenAI正是H200的第一批用戶。
短短5個月后，大洋彼岸就傳來了H200的貨源消息。如今，國內(nèi)已有供應(yīng)商具備每周 100 臺 H200 服務(wù)器的供應(yīng)能力。據(jù)該供應(yīng)商透露，隨著 H100 停產(chǎn)，市場需求正加速向 H200 轉(zhuǎn)移，目前掌握 H200 貨源的供應(yīng)商不超過十家，供需缺口進(jìn)一步拉大。
“現(xiàn)在市場上缺的就是H200，而且據(jù)我所知，有一家云廠近正在各處找H200。”一位從事算力行業(yè)18年的老玩家告訴虎嗅，他們長期為百度、阿里、騰訊、字節(jié)供應(yīng)算力服務(wù)。
在這場算力軍備賽中，交易鏈條籠罩著神秘面紗。某國內(nèi)頭部算力供應(yīng)商表示，行業(yè)通行的算力計價規(guī)則是，合同中僅標(biāo)注算力單位 “P”，將服務(wù)器交易轉(zhuǎn)化為抽象的算力交易。（虎嗅注：P是算力的計算單位）比如在算力使用方與算力供應(yīng)商進(jìn)行算力交易時，并不會直接將卡的型號寫進(jìn)合同內(nèi)，而是用多少P的算力來代替，也就是說在明面上并不會把具體的卡型號寫進(jìn)去。
深入產(chǎn)業(yè)鏈底層，隱秘的交易網(wǎng)絡(luò)浮出水面。此前有媒體披露，部分中國經(jīng)銷商通過特殊采購渠道，經(jīng)多層轉(zhuǎn)售與包裝，實現(xiàn)服務(wù)器 “曲線上市”。而虎嗅進(jìn)一步了解到，還有部分經(jīng)銷商另辟蹊徑，借助第三方企業(yè)，通過將模組嵌入產(chǎn)品的方式，獲取服務(wù)器。
在暗流涌動的產(chǎn)業(yè)鏈背后，國內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也正在呈現(xiàn)新的走向。
01智算泡沫從何而來？
2023年末，來自大洋彼岸的“英偉達(dá)禁令”，如同一塊巨石投入平靜的湖面，一場圍繞算力核心資源的暗戰(zhàn)隨之打響。
初的幾個月，市場呈現(xiàn)出一種原始的混亂與躁動。暴利的誘惑之下，一些嗅覺敏銳的個體開始鋌而走險。“當(dāng)時市場上充斥著各種背景的‘供應(yīng)商’，有海外歸來的留學(xué)生，也有一些消息靈通的個人倒?fàn)敚?rdquo;一位不愿具名的行業(yè)人士回憶道，“他們的流轉(zhuǎn)方式相對簡單粗暴，雖然交易依然隱秘，但遠(yuǎn)未形成后來那種層層轉(zhuǎn)包的復(fù)雜鏈條。”
這些早期的“拓荒者”們，利用信息差和各種非正規(guī)渠道，將英偉達(dá)高端顯卡，輾轉(zhuǎn)供給到市場。由此，顯卡的價格自然水漲船高。
據(jù)一些媒體報道，在他們當(dāng)中，一些個人供應(yīng)商甚至將英偉達(dá)A100顯卡標(biāo)價至12.8萬元人民幣，遠(yuǎn)超其約1萬美元的官方建議零售價。
更有甚者，有人在社交媒體平臺中手持H100芯片，稱其單片售價高達(dá)25萬元人民幣。在當(dāng)時，上述的種種行為和姿態(tài)可以說近乎炫耀式的。
在這種隱秘流通之下，一些大型算力供應(yīng)商已經(jīng)開始具備類似的交易網(wǎng)絡(luò)渠道，而由此引發(fā)的智算熱潮也在同時期興起。2022～2024年間，多地?fù)尳ㄖ撬阒行摹Ｓ袛?shù)據(jù)顯示，單單是2024年，智算中心項目就超過了458個。
然而，這場轟轟烈烈的“炒卡及智算熱潮”并未持續(xù)太久。到了2024年末，尤其是在DeepSeek等國產(chǎn)大模型以其高性價比橫空出世后，一些單純依賴“囤卡居奇”或缺乏核心技術(shù)支撐的算力供應(yīng)商發(fā)現(xiàn)，他們的故事越來越難講下去了。智算的泡沫，也逐漸出現(xiàn)破裂跡象。
有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2025年第一季度，中國大陸共有165個智算中心項目出現(xiàn)新動態(tài)，其中高達(dá)58%（95個）的項目仍處于已審批或籌建狀態(tài)，另有33%（54個）處于在建或即將投產(chǎn)狀態(tài)，而真正實現(xiàn)投產(chǎn)或試運行的，僅有區(qū)區(qū)16個，占比不足10%。
當(dāng)然，呈現(xiàn)出泡沫破裂跡象的不只是國內(nèi)。近半年來，Meta、微軟等都傳出暫停部分全球數(shù)據(jù)中心項目。泡沫的另一面是令人擔(dān)憂的低效與閑置。
有行業(yè)人士告訴虎嗅，“目前智算中心的點亮率不足50%，國產(chǎn)芯片由于性能短板，根本無法用于預(yù)訓(xùn)練。而且有些智算中心使用的是相對落后的服務(wù)器。”
這種“有卡用不起來”的現(xiàn)象，被行業(yè)人士歸結(jié)為“結(jié)構(gòu)性錯配”——并非算力絕對過剩，而是有效的、能滿足高端需求的算力供給不足，同時大量已建成的算力資源因技術(shù)代差、生態(tài)不完善或運營能力不足而無法被充分利用。
然而，在喧囂與隱憂并存的智算版圖上，科技巨頭們卻展現(xiàn)出截然不同的姿態(tài)。
據(jù)報道，字節(jié)跳動計劃在2025年在AI基礎(chǔ)設(shè)施上投入超過123億美元（約合892億元人民幣），其中400億元預(yù)算將用于在中國采購AI芯片，另有約500億元計劃用于購買英偉達(dá)芯片。對此，字節(jié)方面向虎嗅回應(yīng)稱，消息不準(zhǔn)確。
同樣在AI方面大手筆投入的還有阿里。CEO吳泳銘在2月24日公開宣布，未來三年阿里巴巴擬投入3800億元建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施。這一數(shù)字甚至超過了過去十年的總和。
但面對大手筆采購，供給端的壓力也在突顯。"市場的供貨都來不及供給大廠們，好多公司簽約了都交不出貨。"一位智算供應(yīng)商的銷售人員對虎嗅說道。
對比之下，上述的智算泡沫與如今大廠這種大手筆地投入AI基建，似乎形成鮮明對比：一邊是以A股為首的算力供應(yīng)商紛紛叫停大型智算項目，另一邊大廠則在積極投入AI基建。
而這背后的原因并不難理解。因為智算急劇降溫的時間點恰出現(xiàn)在DeepSeek前后。從今年開始，再也沒有人提出“百模大戰(zhàn)”相關(guān)概念了，DeepSeek戳破的是訓(xùn)練需求的泡沫。如今還留在牌桌的只剩下大廠和個別AI模型公司。
對此，常壘資本管理合伙人馮博也對虎嗅說道，“當(dāng)訓(xùn)練不是百花齊放的時候，那真正有訓(xùn)練能力和資格的人還會繼續(xù)買卡訓(xùn)練，比如阿里和字節(jié)，而那些沒有能力做訓(xùn)練的人就曲終人散了，這些人手里的算力就變成了泡沫。”
02被退租的算力
任何"泡沫"的誕生都根植于人類對稀缺性的非理性想象。炒茅臺和囤算力的人本身并非是茅臺愛好者、算力消納方，而都共同有著投機心理。
截止到2024年底、2025一季度，飛利信、蓮花控股、錦雞股份等多家公司又相繼終止了數(shù)億元的算力租賃合同。與此同時，有算力供應(yīng)商告訴虎嗅，“在算力租賃的生意里，退租是常有的事。”
這些終止租賃的企業(yè)并非真正的算力需求終端。隨著 DeepSeek 引發(fā)的行業(yè)震蕩，AI 行業(yè)泡沫逐漸破裂，眾多算力供應(yīng)商不得不直面算力過剩難題，四處尋覓穩(wěn)定客源，探索新的算力消納路徑。
虎嗅在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，一位算力供應(yīng)商創(chuàng)始人的名片上，除了三家智算、云計算領(lǐng)域的企業(yè)，還赫然印著一家投資公司。
進(jìn)一步深挖發(fā)現(xiàn)，該投資公司的被投項目涵蓋一家機器人公司與一家專注大模型和云系統(tǒng)研發(fā)的企業(yè)。
該創(chuàng)始人向虎嗅透露，“這兩家被投企業(yè)的全部算力需求，均由自家的算力供應(yīng)體系來滿足；而且被投企業(yè)通常會以市場低價購買自家供應(yīng)的算力。“
實際上，在智算產(chǎn)業(yè)里，像智算+投資綁定的形式絕非孤例。對于不少算力供應(yīng)商而言，“這是目前消納卡很好用的方式，只不過沒有被擺到臺面上。”馮博對虎嗅表示。
不過，在上述的故事中，這是一種“壟斷式”的算力消納路徑，即算力供應(yīng)商通過投資鎖定算力需求，并直接滿足被投項目的全部算力需求。但并非只有這一種方式。
馮博認(rèn)為，還有一種模式是，”算力供應(yīng)商以 LP 身份切入產(chǎn)業(yè)基金，構(gòu)建閉環(huán)式算力需求鏈條的模式值得關(guān)注。“
具體而言，該商業(yè)模式呈現(xiàn)出資本聯(lián)動特征：算力供應(yīng)商 A 作為潛在有限合伙人（LP），與產(chǎn)業(yè)基金 B 達(dá)成合作意向。在 B 基金的投資版圖中，AI 應(yīng)用廠商 C 作為被投企業(yè)，其業(yè)務(wù)發(fā)展對算力資源存在剛性需求。此時，A 通過戰(zhàn)略投資 B 基金，間接綁定 C 公司未來的算力采購需求，構(gòu)建起“資本投入 - 算力采購”的閉環(huán)。
若交易落地，A 公司將憑借 LP 身份獲得優(yōu)先服務(wù)權(quán)，成為 C 公司算力采購的首選供應(yīng)商。這種模式本質(zhì)上形成了資金的循環(huán)流動 ——A 公司對基金 B 的出資，終通過 C 公司的算力采購回流。
“這不是一種主流方式，但卻是一種還比較好用的方式。”馮博坦言。
03泡沫快破了，然后呢？
“談智算泡沫就不能只談算力，它是一個產(chǎn)業(yè)鏈的問題，想讓算力用起來，需要把斷掉的點串起來，現(xiàn)在這條產(chǎn)業(yè)鏈還并未形成閉環(huán)。”一位深耕行業(yè)多年的算力供應(yīng)商首席營銷官向虎嗅精辟地指出了當(dāng)前智算產(chǎn)業(yè)的核心癥結(jié)。
進(jìn)入2025年上半年，AI領(lǐng)域一個顯著的趨勢是，曾經(jīng)被各大AI公司掛在嘴邊的“預(yù)訓(xùn)練”一詞，其熱度正逐漸被“推理”所取代。無論是面向廣闊的C端消費市場，還是賦能千行百業(yè)的B端企業(yè)級應(yīng)用，推理需求的增長曲線都顯得異常陡峭。
“不妨做一個簡單的推演，”一位行業(yè)分析人士估算道，“以目前市場上主流AI應(yīng)用的體量來計算，如豆包、DeepSeek等為例，假設(shè)其每個活躍用戶平均每日生成10張圖片，這背后所牽引的算力需求，便可能輕易達(dá)到百萬P級別。這僅僅是圖像生成這一單一場景，若疊加文本、語音、視頻等多模態(tài)交互，其需求量級更是難以估量。”
這還僅是C端用戶的推理需求。對于B端用戶，推理需求更是海量。華銳智算某高管告訴虎嗅，車廠建設(shè)智算中心都是萬P規(guī)模起步，“而且我們的客戶中除了大廠，有多算力需求的就是車廠。”
然而，再將海量的推理需求與算力泡沫聯(lián)想到一起，故事就顯得異?；闹嚒槭裁催@么多的推理需求還是會產(chǎn)生算力泡沫？
某算力供應(yīng)商對虎嗅表示，像這樣海量的推理需求，需要智算服務(wù)商通過工程化技術(shù)對算力進(jìn)行優(yōu)化，比如壓縮起跑時間、提高存儲量、縮短推理延遲、提高吞吐量和推理精度等等。
不僅如此，上文提到的供需錯配問題，還有一大部分是來自于芯片問題。對此，有行業(yè)知情人士向虎嗅表示，一些國產(chǎn)卡和英偉達(dá)的差距還是比較大，它們自身表現(xiàn)發(fā)展不勻，同一品牌即使堆再多的卡短板依然存在，這就導(dǎo)致了單一集群無法有效完成AI的訓(xùn)練和推理。
這種‘短板效應(yīng)’意味著，即便通過大規(guī)模堆疊芯片來構(gòu)建算力集群，如果短板問題得不到有效解決，整個集群的綜合效能依然會受限，難以高效支撐AI大模型的復(fù)雜訓(xùn)練與大規(guī)模推理任務(wù)。
事實上，算力層面的工程挑戰(zhàn)和芯片瓶頸固然嚴(yán)峻，但許多深層次的算力需求未能得到有效滿足，其真正的“斷點”往往出現(xiàn)在算力層之上的應(yīng)用生態(tài)，特別是L2層（即針對特定行業(yè)或場景的）垂類模型的嚴(yán)重缺口。
在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)就有這樣一個需要填補的巨大“窟窿”，人才虹吸效應(yīng)是國內(nèi)醫(yī)療體系里長期被詬病的結(jié)構(gòu)性問題，優(yōu)秀醫(yī)生都集中在一線城市的三甲醫(yī)院里。但當(dāng)業(yè)界寄希望于醫(yī)療大模型實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉?xí)r，一個更根本的挑戰(zhàn)浮出水面：如何構(gòu)建可信醫(yī)療數(shù)據(jù)空間？
因為想要訓(xùn)練出具備全病程診療能力的垂類大模型，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵前提。但問題是，必須要有全病程、全年齡段、全性別、全地域的海量數(shù)據(jù)才能在大模型里形成知識。而現(xiàn)實是醫(yī)療數(shù)據(jù)開放率不足5%。
某三甲醫(yī)院信息科主任透露，其醫(yī)院每年產(chǎn)生的500TB診療數(shù)據(jù)中，真正能用于AI訓(xùn)練的脫敏結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不足3%。更嚴(yán)峻的是，占疾病圖譜80%價值的罕見病、慢性病數(shù)據(jù)，因其敏感性長期沉睡在各醫(yī)療機構(gòu)的"數(shù)據(jù)孤島"中。
而像這樣的斷點無法解決，產(chǎn)業(yè)鏈就無法形成閉環(huán)。算力需求自然也就得不到滿足，顯然，這顯然已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)意義上那些僅僅提供“卡和電”的算力基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商所能獨立應(yīng)對的范疇。
不過，如今市場已經(jīng)有一批新型的智算服務(wù)商正悄然崛起。這些企業(yè)不再將自身定位局限于單純的硬件提供或算力租賃，他們還能更組建專業(yè)的算法團(tuán)隊和行業(yè)專家團(tuán)隊，深度參與到客戶的AI應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化過程中。
與此同時，面對各種資源錯配和算力利用率等問題，各地其實也在根據(jù)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)需求出臺各種各樣的算力補貼政策，其中，“算力券”作為一種直接降低企業(yè)使用算力成本的補貼方式。
只是對于當(dāng)前階段的中國智算產(chǎn)業(yè)而言，單純的政策“急救藥”恐怕已難以從根本上扭轉(zhuǎn)局面。
如今，智算產(chǎn)業(yè)所需要的是“造血式”培育生態(tài)。
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