游戏服务器被攻击怎么办？从逆水寒全服回档事件，聊聊游戏服务器的选购与防护
昨天游戏圈出了个大新闻：网易《逆水寒》黄金畅玩服遭到大规模网络攻击，从 7 月 30 日下午开始，服务器持续被异常流量轰炸，负载一路飙升，部分角色数据出现存储异常，当天晚上攻击升级，直接导致"三清山"服务器宕机崩溃。开发团队抢救了 3 个小时，最终还是没能找回丢失的数据，只能把全服回档到维护完成时的状态。你可能觉得这是网易这种大厂的事，跟我一个开服的小站长有什么关系？老实说，关系大了去了。游戏服务器是全互联网上最容易被攻击的服务器类型，没有之一。 别人攻击你，不是为了看你笑话，是为了钱，为了流量，为了让你死。今天我就借着这个热点，把"游戏服务器被攻击"这件事拆开揉碎了讲清楚：攻击是怎么发生的、数据是怎么丢的、以及——最关键的——你该怎么选服务器、怎么防、怎么备份，才能不当那个"全服回档"的倒霉蛋。 你的游戏服务器，跑在机房的一台台机器上，攻击者的目标也是它们目录 复盘：逆水寒服务器是怎么被打崩的 为什么游戏服务器是攻击重灾区 DDoS 攻击到底怎么打？数据又是怎么丢的 游戏服务器怎么选：一份导购清单 防攻击实战：高防、清洗与 CDN 数据备份与回档机制：别让数据裸奔 踩过的坑与分档推荐方案 总结 一、复盘：逆水寒服务器是怎么被打崩的先把时间线捋一遍，这是理解一切的基础： 7 月 30 日 13:49：黄金畅玩服开始持续遭受异常网络流量攻击，服务器负载持续升高； 当日晚间：攻击再度集中升级，部分角色因为服务器过载，数据没有按正常流程保存； 最终结果："三清山"服务器宕机崩溃，全服数据异常，大量玩家数据丢失； 抢救失败：开发团队尝试修复 3 小时，无法找回丢失的数据，只能把全服回档到 7 月 30 日 9:30 的维护点。 你注意看这里面的关键信息，全是大白话，但全是技术要点：第一，这是一场典型的 DDoS（分布式拒绝服务）攻击。 官方措辞是"异常网络流量攻击"——翻译过来就是：攻击者控制了大量机器（肉鸡、僵尸网络、云主机），同时向服务器发送海量垃圾流量，把服务器的带宽和 CPU 全部打满，正常玩家挤不进来。第二，流量攻击只是第一层，数据损坏才是致命一击。 服务器负载被拉满之后，数据库写入开始超时、排队、失败。注意官方原话——"部分角色出现因服务器过载导致的数据存储异常"——意思是数据在内存里没来得及落盘，或者写到一半被打断了。第三，回档是万不得已的最后手段。 官方尝试了 3 小时修复，为什么修不回来？因为游戏数据是强一致性的，角色等级、装备、交易记录、背包，一环扣一环。如果一部分数据丢了、一部分数据还在，强行拼起来就是"残缺和错乱状态"，玩家反而更炸。与其给玩家一个坏档，不如整体回滚到最后一个干净的备份点。第四，回档的代价，官方自己都算不清。 千万玩家回档、充值返还、权益延长、全服补偿——这一波下来，直接损失是几千万级别，间接损失（口碑、玩家流失）根本无法量化。你信不信，攻击者可能只花了几千块钱的租机成本。 DDoS 攻击，是游戏服务器头上悬着的一把刀二、为什么游戏服务器是攻击重灾区我做服务器导购这些年，接触过各种业务的站长，电商的、外贸的、博客的、AI 应用的。论被攻击频率，游戏服务器绝对断层第一。为什么？因为游戏服务器的商业模型，决定了它天生就是靶子。1. 利益驱动：攻击你，是因为你值钱游戏是有真金白银的。玩家充值、装备交易、账号交易，每一个环节都是钱。攻击者的玩法很多： 勒索：先打你两天，然后发消息"交保护费，不然继续打"。你算算账：停服一天的损失 vs 保护费，很多人就怂了； 打击竞品：同行新服开服，雇人打你三天，把你的开服热度打没，玩家全跑他那去了； 报复：你封了某个工作室的号、某个外挂作者被你针对了，人家直接买几十 G 流量轰你； 引流诈骗：打完你的服，散播"XX服进不去了，来新服玩"，把玩家导去他们的私服、诈骗服。 2. 业务特征：游戏服务器的软肋全暴露在攻击者面前 特征 为什么是软肋 实时性要求极高 延迟高 100ms 玩家就骂娘，扛不住"慢慢清洗" 公网端口必须开放 登录、游戏协议端口封不得，攻击面天然大 玩家分布广 国内外线路都要通，攻击入口多 数据高度集中 全服玩家数据在一台/几台机器上，打崩=全崩 峰值流量大 开服、活动期间流量本来就高，真假流量难区分 3. 最重要的：游戏服务器的"不可用"是肉眼可见的你的博客被打，可以挂个"网站维护中"的页面，用户明天再来。你的游戏服被打，是几千上万人同时在线等——每一分钟不可用，都是直播给所有人看。这种公开处刑式的压力，让游戏站长在攻击面前几乎没有缓冲时间。所以你会发现一个规律：正规游戏公司、大主播开的服，几乎都配了高防；而个人开的小服、私服，十个里面八个裸奔。 裸奔的原因就一个字：贵。高防服务器比普通服务器贵一倍甚至更多，很多人觉得"我服务器又不值钱，谁会打我"。这话我听过无数遍，然后这些人里有一半，在某个深夜哭着来找我推荐高防。三、DDoS 攻击到底怎么打？数据又是怎么丢的先搞懂攻击原理，你才知道该防什么。DDoS 攻击按层级分三大类，我挨个说：1. 流量型攻击（L3/L4）：把带宽打满最粗暴也最常见。攻击者控制大量僵尸主机，向你的服务器 IP 疯狂发包，把你的接入带宽占满，合法玩家的包根本进不来。常见手法： UDP Flood：往你的端口灌 UDP 包，打到网卡和带宽饱和； ICMP Flood：Ping 洪水，一个 IP 打不动你，一万个 IP 一起 Ping 你试试； 反射放大攻击：利用 DNS、NTP、memcached 等服务器，把几十字节的请求放大成几百上千倍的响应，打向你的 IP。几百 G 的攻击，攻击者自己可能只有几 G 的发起能力。 2. 连接型攻击（L4）：把连接数打满不打带宽，打你的连接表。攻击者发大量 SYN 包（TCP 三次握手第一步）却不完成握手，让你的服务器一直维持半开连接，直到连接表满，新连接全部拒绝。这就是经典的 SYN Flood。3. 应用层攻击（L7）：把 CPU 打满最"聪明"的攻击。模拟真实玩家请求，访问你的登录接口、搜索接口、活动页面，这些请求每个都很小，但都极其消耗 CPU。服务器忙着处理这些"假玩家"，真玩家全部卡死。这就是 CC 攻击，游戏行业里最恶心人的一种。附一个判断攻击类型的快速方法：# 看流量：带宽被占满 -> 流量型 iftop -n # 看连接状态：大量 SYN_RECV -> SYN Flood ss -ant | grep -c SYN_RECV # 看进程 CPU：nginx/游戏进程 CPU 100% 但 QPS 异常 -> CC 攻击 top 4. 数据丢失的真相：不是"删了"，是"没写进去"很多人有个误解，以为数据丢失是攻击者黑进数据库删了。其实在 DDoS 场景下，绝大多数"数据丢失"是写入失败： 服务器负载 100%，数据库连接池被打穿，写入请求排队超时； 事务写到一半，服务器宕机，没有来得及 commit； 主库崩了，从库还没来得及同步，回滚时丢了一段； 最要命的一种：日志和游戏存档写在本地磁盘，机器挂了，磁盘数据损坏。 你看逆水寒官方说的"数据未能按正常流程完成保存"，就是这个意思。这不是黑客删的，是你自己（在攻击压力下）没存住。 所以防数据丢失，本质上是两件事：扛住攻击（让写入能完成）+ 做好备份（没写入的也有备份兜底）。四、游戏服务器怎么选：一份导购清单如果你看完上面还决定开服，那说明你是真想做。行，下面这份清单，是我这些年给开服站长选机器的实战总结，逐条过：1. CPU：主频 > 核数，别被"几十核"忽悠游戏逻辑进程（尤其 Minecraft、传奇、页游这类）大多是单线程密集的，吃单核主频。你买一台 32 核 2.0GHz 的，跑起来可能还不如一台 8 核 4.5GHz 的顺畅。导购建议： - 开服主力机：主频 3.5GHz 以上，物理核 8 核起步（虚拟化别选超售严重的商家）； - 大区服/高并发：多核 + 多实例，用进程/区服隔离； - 千万别买"共享核"的便宜 VPS 开服，邻居跑个挖矿脚本你就卡成 PPT。2. 内存：宁多勿少游戏服务端 + 数据库 + 缓存，内存吃紧是常态。Java 系的游戏服务端（比如 Minecraft、一些页游框架）动辄 4-8G 起步。内存不够会疯狂 swap，swap 一响，延迟直接爆炸。导购建议：个人小服 16G 起步，中型服 32G，大服 64G+。内存涨价这事今年都上热搜了（长鑫都干到 4 万亿市值了），该花还是得花，开服的钱省不得。3. 带宽与线路：这是游戏体验的命根子 带宽：不是看"多少 M"，是看防御带宽。普通服务器 10M/20M 带宽，攻击一来直接打满；高防服务器的带宽是几十上百 G，先吃下攻击再说； 线路：玩家在哪个区域，机器就放哪个区域。国内玩家 → 国内机房（注意备案）；海外玩家为主 → 香港/美国；全球玩家 → 上 CDN + 多地节点； BGP 多线：国内开服强烈建议 BGP 多线，联通移动电信用户都能顺畅进服。 4. 高防：开服标配，不是选配这是本篇的重头戏，单独讲。只要你的服有真实玩家、有充值，就必须上高防。 至于怎么选，看第五节。5. 存储：SSD + 定期快照游戏数据是热数据，必须 SSD/NVMe。机械盘跑游戏数据库，读写延迟能把玩家劝退。另外一定要确认商家的快照功能——后面备份章节会说。6. 机房与商家：看 SLA，看口碑，看跑路史游戏服最怕的不是攻击，是商家跑路。买高防服务器前，去网上搜搜这家商家的历史——有没有被攻击后甩锅、有没有机房被拉黑、有没有跑路前科。这个钱不能省。 开服不是买台机器就完事，选型选错了，后面全是坑五、防攻击实战：高防、清洗与 CDN先说结论：没有任何一种方案能 100% 防住攻击，但 90% 的攻击者会挑软柿子捏。 你只要把防护做到位，攻击者打你两次打不崩，自然就换目标了——攻击也是有成本的。1. 高防服务器 vs 高防 IP，先分清 高防服务器：服务器自带大带宽防御（比如 50G、100G、300G）。攻击流量没超过防御值，直接扛下来；超过防御值，机房会"黑洞"（把 IP 暂时封掉）或牵引清洗； 高防 IP：单独买一个带防御的 IP，用 DNS 解析把流量导到高防 IP 上，过滤后再转发给你的源站。源站 IP 隐藏，攻击者打不到真身。 推荐组合：高防 IP 前置 + 高防服务器源站。攻击打高防 IP，清洗后放行进源站；就算高防 IP 被打穿，源站 IP 是隐藏的，攻击者换目标。2. 国内 vs 国外，防护逻辑不一样 维度 国内高防 国外（Cloudflare 等） 防御能力 单机 100G-1T 都有，抗大流量 分布在全球，按地区清洗 速度 玩家直连，延迟低 流量绕行，海外线路延迟高 备案 必须备案 不需要 价格 贵，几百到几千/月 免费套餐都能防基础攻击 适用 国内玩家为主、要求低延迟 海外玩家、全球服、不差延迟 我个人看法：国内玩家为主的服，老老实实上国内高防，别为了省事挂个 Cloudflare 免费版，那东西免费套餐对游戏协议（UDP 大量端口）基本无能为力，还会引入额外延迟。游戏不是网页，CDN 的静态加速逻辑不适用于游戏流量。3. 自己也能做的低成本加固（配合高防使用）高防是城墙，自己还得把城门关好：# 1. 关闭不用的端口，缩小攻击面（以 iptables 为例） iptables -A INPUT -p tcp --dport 3306 -j DROP # 数据库不对外 iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -s 你的管理IP -j ACCEPT iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -j DROP # SSH 只允许管理 IP # 2. 限制单 IP 连接数，防 SYN Flood 和 CC iptables -A INPUT -p tcp --syn -m connlimit --connlimit-above 50 -j REJECT # 3. 用 fail2ban 封禁暴力破解和异常请求 # /etc/fail2ban/jail.local [sshd] enabled = true maxretry = 3 bantime = 86400 # 4. Nginx 层限流，抗简单 CC limit_req_zone $binary_remote_addr zone=game:10m rate=5r/s; location /login { limit_req zone=game burst=10; # ... 登录接口逻辑 } 注意：这些只是"城门加固"，挡不住大流量攻击。大流量攻击的答案只有一个：花钱买防御。这是硬道理，别想着用免费方案硬扛几百 G。4. 关于"黑洞"和"牵引清洗"，你得懂 黑洞（Blackhole）：攻击超过你购买的防御值时，机房为了保护整条线路，会把你 IP 的流量全部丢弃（一般是 1-2 小时）。这时候你的服是完全不可访问的，比被打还惨——所以防御值一定要留余量； 牵引清洗：高防服务商检测到攻击后，把流量牵引到清洗集群，过滤掉攻击流量，再把干净流量回注。清洗过程会有毫秒到秒级的延迟，但比黑洞强多了。 导购建议：买高防时问清楚三个问题——防御峰值是多少？超过峰值是黑洞还是清洗？黑洞自动解封时间多长？这三个问题答不清楚的商家，直接换。六、数据备份与回档机制：别让数据裸奔逆水寒这次事件最扎心的不是被打，是打完之后发现数据救不回来。3 小时抢救无果，只能回档。所以这一节，是整篇文章里我最想让你记住的。1. 备份的黄金法则：3-2-1 3 份数据（生产 + 本地备份 + 异地备份）； 2 种介质（比如 SSD + 对象存储/磁带）； 1 份异地（不同机房、不同城市，甚至不同运营商）。 游戏服数据量不大（一般几百 G 以内），3-2-1 完全做得到。做不到的，都是懒，不是穷。2. 游戏场景的备份组合拳普通网站的"每天备份一次"对游戏来说远远不够，因为游戏数据是分钟级变化的。推荐组合： 备份层级 频率 手段 作用 数据库全量备份 每天 mysqldump / 快照 回档基准点 binlog 增量 实时 MySQL binlog / 主从复制 恢复到任意时间点 游戏存档快照 每小时 商家快照 / rsync 快速回滚 异地副本 每天 对象存储（OSS/COS） 机房级容灾 关键配置（MySQL 为例）：# my.cnf server-id = 1 log-bin = mysql-bin # 开启 binlog binlog_format = ROW # 行级，游戏数据建议 ROW expire_logs_days = 7 # 保留 7 天增量 # 每日全量 + 每小时快照（cron 示例） 0 4 * * * mysqldump -u backup -p密码 game_db | gzip > /backup/game_$(date +\%F).sql.gz 0 * * * * rsync -avz /game/world/ 备份机:/backup/world/ # 游戏存档异地同步 3. 回档之前，先想清楚三件事 回档点选在哪？ 选"最后一次完整备份点"还是"某个活动结束点"？玩家充值、交易记录怎么处理（逆水寒是"充值返还、交易记录恢复"）； 回档多久能完成？ 数据量大，恢复也要时间，提前演练恢复流程，别等出事了才第一次练； 回档后的补偿方案？ 技术问题最终是钱和口碑问题，想好安抚方案再动手。 最重要的：定期演练恢复。 我见过太多人，备份脚本跑了三年，从没验证过备份能不能恢复。真出事那天，发现备份文件损坏、脚本早就静默失败——那才叫欲哭无泪。备份不做恢复演练，等于没备份。七、踩过的坑与分档推荐方案做服务器导购这些年，游戏服相关的坑我见得太多了，挑三个最典型的说：坑一：贪便宜买"裸奔机"开服。 有个客户，租了个 99 元/月的香港 VPS 开传奇服，我劝他上高防，他说"小服没人打"。开服第三天，被打了 80G，机房直接封了 IP，数据全没。他后来花 800/月买了高防，再也没被打崩过——你算算这笔账。坑二：高防值买小了。 另一个客户，买了 50G 防御，觉得够了。结果某次活动被竞争对手雇人打了 80G，防御被打穿，机房黑洞 2 小时。2 小时的损失 + 口碑，远超那多花 300 块升级 100G 防御的钱。坑三：备份脚本"假运行"。 某游戏工作室，服务器上挂着"每天自动备份"的脚本，从没检查过备份文件。某天服务器硬盘坏了，发现备份目录里全是 0 字节的空文件——脚本权限配错，三年没成功过。那一刻，整个工作室的人都沉默了。分档推荐方案（供你参考） 档次 适用场景 推荐配置 参考月费 入门档 个人小服、朋友开黑 8核/16G/50M + 50G 高防 + 每日快照 300-600 元 进阶级 中小工作室、有充值 8核/32G/BGP + 100G 高防 + 高防IP + 异地备份 800-1500 元 专业档 大服、公会服、商业服 16核/64G/BGP + 300G 高防 + 高防IP + 主从 + 异地 2500 元+ 我的建议：开服第一笔钱，别全花在 CPU 上，留 30% 预算给防御和备份。配置差一点，玩家骂两句；被打崩+丢数据，玩家直接跑光。 这两件事的优先级，希望你记住。八、总结逆水寒这次事件，对网易这种体量是"伤筋动骨但能扛"，但对个人开服的站长，一次全服回档可能就是"灭顶之灾"。我把这篇文章的核心观点再拎一遍： 游戏服务器是全互联网攻击重灾区，不是因为你有价值，而是因为攻击你有收益； DDoS 按层分三类：流量型打带宽、连接型打连接表、应用层打 CPU，先识别再应对； 数据丢失不是"被删"，是"没存住"，所以防攻击和做备份要双管齐下； 高防是开服标配，防御值留余量，黑洞/清洗机制问清楚； 备份遵循 3-2-1，游戏场景要"全量 + 增量 + 快照 + 异地"四层，并且定期演练恢复； 预算分配：至少留 30% 给防御和备份，别在 CPU 上梭哈。 最后送你一句话，也是我这几年最深的体会：服务器这行，你花在防御和备份上的每一分钱，都是在给未来的自己买保险。 别等被打崩了、数据丢光了，才想起来当初那几百块钱不该省。希望对你有帮助。（全文完）
KVM逃逸漏洞深度解析（CVE-2026-53359 / Januscape）：从小鸡逃到母鸡，你的VPS还安全吗？
2026年7月，整个 VPS 圈发生了一件不大不小的事——多家云服务商连夜停机升级内核。不是因为什么例行维护，而是 Linux 内核被曝出一个潜伏了 16年 的 KVM 逃逸漏洞，编号 CVE-2026-53359，代号 Januscape。目录 这到底是个什么洞？ 从小鸡逃到母鸡——漏洞原理一句话说清 谁中招了？你的 VPS 在不在列？ 商家在干嘛？你在干嘛？ 拿什么保护你的 VPS？ 总结与建议 一、这到底是个什么洞？老实说，虚拟化安全一直是个"不出事则已，一出事就是大事"的领域。这次的 Januscape 漏洞（CVE-2026-53359），是由韩国安全研究员 Hyunwoo Kim（@v4bel）发现的。先给个结论： 这是一个 KVM/x86 虚拟机逃逸漏洞，攻击者从一台虚拟机（也就是我们常说的小鸡）里，可以直接攻破宿主机（母鸡），拿到整个物理机的控制权。你信不信？这漏洞在 Linux 内核里躺了 16年——从 2010 年 8 月到 2026 年 6 月，跨度从 2032a93d66fa 到 81ccda30b4e8 之间的所有内核版本，全中。而且，它同时影响 Intel 和 AMD 的 x86 处理器。这不是某个架构的专属漏洞，是通杀。公开资料显示，这个漏洞已经被成功用于 Google kvmCTF 挑战赛中的 0-day 利用。换句话说，这不是理论风险——它是实实在在已经被人在实战中用过的。二、从小鸡逃到母鸡——漏洞原理一句话说清很多读者可能不懂 KVM 逃逸是什么意思，我用一个最简单的比喻：你租了一间公寓（VPS/小鸡），正常情况下你只能在你的房间里活动。但 Januscape 这个漏洞，相当于让你在你房间的墙上找到了一个暗门，你可以通过这个暗门直接走进大楼的管理室（母鸡/宿主机），拿到整栋楼的钥匙。技术上来说，这是一个 KVM x86 影子 MMU 的 Use-After-Free（释放后重用）漏洞。攻击者在虚拟机内部触发这个漏洞，就可以 corrupt 宿主机内核的影子页表，从而在宿主机上以 Root 权限 执行任意代码。如果黑客拿到了母鸡的权限，那这个母鸡上所有的 VPS 数据，对他来说就像打开冰箱门一样——全裸。这不是 QEMU 的漏洞，而是直接发生在 内核 KVM 模块里的。这意味着即使云厂商不用 QEMU、自己写了虚拟化栈，只要底层是 Linux KVM，同样受影响。三、谁中招了？你的 VPS 在不在列？划重点：受影响： - 所有运行 Linux KVM 的 x86 宿主机（Intel + AMD） - 公有云多租户环境（GCP、AWS、Azure 等） - 任何支持嵌套虚拟化的 KVM 环境 - 使用了世界可写 /dev/kvm 的发行版（如 RHEL，0666 权限）不受影响： - ARM64 架构的 KVM 主机（但有另一个 ITSscape 漏洞 CVE-2026-46316，记得打补丁） - 非 KVM 的虚拟化方案（Xen、VMware ESXi 等）所以你看，如果你跑的是国内的云服务器、国外的 VPS，底层十有八九都是 KVM。这次漏洞覆盖面非常广。四、商家在干嘛？你在干嘛？蓝点网的报道已经证实了：多家知名 VPS 商家已经安排临时停机升级内核。具体操作很简单——商家把宿主机内核升级到包含修复的版本（6月中旬的 81ccda30b4e8 patch），整个修复过程只需 停机 5 分钟左右。我自己的某个 VPS，商家在夜间临时停机了 5 分钟就搞定了。但这里有一个容易被忽略的问题：国外商家的夜间，可能是你的白天。如果你跑着面向国内用户的业务，而商家的维护窗口在白天，你的网站就会短暂宕机。建议你主动联系商家确认维护计划，或者查看商家的公告面板。五、拿什么保护你的 VPS？供你参考，我列了几个可以立刻做的事：1. 确认宿主机已打补丁发工单问你的 VPS 提供商："CVE-2026-53359 (Januscape) 的修复补丁打上了没有？" 如果商家支支吾吾回答不上来，你就该考虑换商家了。2. 检查自己的 KVM 环境如果你是自己搭建的 KVM 宿主机（比如在家里的服务器上跑虚拟机），立刻升级内核：# Ubuntu/Debian sudo apt update && sudo apt upgrade linux-image-$(uname -r) # RHEL/CentOS sudo yum update kernel # 重启 sudo reboot # 确认内核版本包含修复 uname -r 修复 commit 是 81ccda30b4e8，确保你的内核版本在 2026 年 6 月 16 日之后。3. 嵌套虚拟化的特殊注意如果你在 VPS 里再开虚拟机（嵌套虚拟化），风险更高——因为触发这个漏洞需要 KVM 上线嵌套虚拟化。关掉不必要的嵌套虚拟化功能：# 确认是否启用了嵌套虚拟化 cat /sys/module/kvm_intel/parameters/nested # 如果是 Y，而你又不需要，立刻关掉 4. 做好数据备份老实说，这是任何时候都应该做的事情。不管是 KVM 逃逸还是硬盘故障，没有备份的数据就是可以丢弃的数据。5. 关注内核安全公告把这几个源加到你的 RSS 里： - oss-security 邮件列表 - Linux Kernel 邮件列表 - 你用的发行版的安全公告六、总结写这篇文章的目的，不是要制造恐慌。事实上，大部分主流云厂商在一周内都已经完成了内核升级，漏洞已经被修复。但我想说的是另外三件事：第一，这个漏洞在内核里躺了 16 年才被发现。这意味着什么？意味着你手里跑着的系统里，可能还有类似的问题在潜伏。安全不是一劳永逸的事，它是持续的过程。第二，虚拟化的"隔离"从来不是绝对的。从 Meltdown/Spectre 到 Januscape，历史一再告诉我们：多租户环境的安全边界比你想的更脆弱。如果你在跑高敏感业务，考虑使用裸金属服务器，或者至少对核心数据做加密存储。第三，很多人买 VPS 只看价格、看配置，从来不看商家的安全响应能力。试想，如果一个商家在重大安全漏洞爆发后 48 小时内就完成全平台修复，和另一个拖了两周的，你选哪个？这是选商家时一个非常实在的衡量标准。希望你读完这篇文章后，不只是知道了一个 CVE 编号，而是能对 VPS 安全有个更深的认识。（全文完）
Grok Build 把你的整个代码仓库上传到了云端——自建AI编程服务器，才是正经事
老实说，这篇文章可能会被一些人觉得是在制造焦虑。但我把事实摆在这里，你自己判断。目录 一、发生了什么？一场让所有人后背发凉的安全测试 二、为什么这件事比Claude Code后门更值得警惕 三、AI编程工具的「云原生陷阱」 四、私有化AI编程，你需要什么样的服务器 五、三套配置方案，丰俭由己 六、写在最后：别把「数据主权」交给别人 一、发生了什么？一场让所有人后背发凉的安全测试如果你是开发者，最近一定被这条消息刷了屏。Grok Build——马斯克旗下xAI推出的AI编程智能体——被安全研究人员发现，会在用户毫不知情的情况下，把整个Git代码仓库打包上传到Google Cloud Storage。不是只传当前修改的文件，不是只传被AI读取的上下文。是整个代码仓库。包括完整的Git提交历史。包括几个月前已经删除、但仍然留在Git历史里的密钥和.env文件。研究人员cereblab做了一组非常直观的测试。他让Grok Build执行一条完全无害的指令——只回复"OK"，不打开任何文件。按理说，这条指令不应该触发任何数据外传。结果呢？Grok Build依然向 /v1/storage 发了一个POST请求，上传了一份完整的git bundle。你信不信？一个12GB的代码仓库，Grok Build传给模型接口的数据大约是192KB，而上传到存储接口的数据——5.10 GiB。是实际需要量的 27,800倍。 Grok Build的数据上传量是AI模型实际读取量的27,800倍——已经不是"误差"能解释的了更离谱的是，研究人员事先在代码仓库里放了一个标记为"请不要打开"的文件，里面写了一个唯一标记。上传后把数据取回来一查，这个文件的内容一字不差地躺在里面。这不叫后门。这叫设计缺陷。马斯克事后在X上承诺会删除所有上传的数据，也连夜把Grok Build开源了（84万行Rust代码，20小时破万星）。但你去看看开源的代码库——上传相关的代码还在里面，只是被一个服务端开关 disable_codebase_upload: true 临时关掉了。这意味着什么？xAI不需要更新你的客户端，只需要在服务器上改一个配置，你的代码就又开始上传了。（全文完？不，这才是开始。）二、为什么这件事比Claude Code后门更值得警惕你可能会说：前阵子Claude Code不是也被曝出检测中国用户的后门了吗？这事有什么区别？区别太大了。Claude Code那个事，是被植入的恶意行为——检测到特定条件（中国用户）后触发。属于"攻击"，能防，能骂，能告。Grok Build这个事，是产品设计本身就这么干的。它不是一个被偷偷塞进去的坏东西，而是AI编程工具在架构上就决定了：你的代码默认属于云端。我给你们算笔账： 对比维度 Claude Code后门事件 Grok Build代码上传事件 行为性质 被动触发（检测用户地域） 主动上传（每次都会执行） 数据量 定向收集 整仓全量上传（27,800倍冗余） 关闭方式 官方否认后移除功能 服务端开关控制，随时可恢复 用户知情 隐蔽行为 完全静默，无任何提示 你看，哪个更可怕？而且这不是一家公司的事。现在所有主流的Coding Agent——Codex、Claude Code、Grok Build、Cline、OpenCode——本质上都是云端产品。它们都会上传你打开的文件，只是Grok Build做得最极端，整仓打包。但问题是：把文件传到云端这件事本身，就是AI编程工具的默认架构。 你今天躲过了Grok Build，明天用Codex，后天用Copilot，你的代码还是在别人的服务器上。 你的代码在云端AI服务器上跑了一圈，就像把你的源代码在陌生人面前摊开——没人知道它被复制了多少份三、AI编程工具的「云原生陷阱」来，让我把这件事的底层逻辑拆开来讲。2026年的今天，几乎所有Coding Agent都走了同一条路：你写代码 → Agent在云端理解 → Agent在云端生成 → 结果返回本地。这种架构的好处很明显：不需要你的机器有GPU，不需要你装大模型，开个浏览器就能用。但代价呢？代价就是你的代码从来没有真正离开过别人的硬盘。你看Grok Build的架构设计——它有一条独立的、与模型调用并行的数据通道。模型调用走 /v1/responses，数据上传走 /v1/storage。两者互不干扰，互不通知。这意味着什么？意味着你的代码在AI处理完之后，还会额外被复制一份到云端存储。至于这份副本什么时候删、有没有被拿去训练、有没有被内部员工看到——你没有任何办法验证。马斯克承诺删除历史数据是吧？好，就算他真的删了。但你怎么验证？你没法验证。因为数据不在你手上。这就是整个AI编程行业目前的根本性问题：你用AI的效率，换来的是数据主权的丧失。试想一下，如果你的代码里包含客户的隐私信息、包含核心算法的实现、包含还没申请的专利——这些东西被AI工具"不经意"地复制了一份到云端，后果是什么？（供你参考，Grok Build测试案例中，研究人员在代码仓库里放的.env文件包含了API_KEY和DB_PASSWORD，这些内容未经任何脱敏就被上传了。）四、私有化AI编程，你需要什么样的服务器好，问题说完了。现在聊解决方案。如果你不想把自己的代码当成AI公司的训练数据，如果你想保留数据主权，那你只有一条路：自建私有化的AI编程环境。别担心，这个方案没有你想的那么贵，也没有你想的那么复杂。所谓的"私有化AI编程"，本质上是三样东西： 本地或私有的LLM推理服务（用来跑代码补全和Agent能力） 私有的代码上下文索引（用来替代云端代码图谱） 一个可靠的VPS或服务器（把上面两样跑起来） 这里面最关键的，不是模型多强，而是你的代码只在你的机器上流动。我来给你们拆一下，跑一个私有化AI编程环境，对服务器的核心要求是什么：CPU：不是核心越多越好，而是要单核性能强、支持AVX-512指令集。因为模型推理的量化计算很吃CPU向量指令。内存：这是最大的吃钱大户。跑一个7B参数的量化模型，至少需要8GB内存。跑13B的，16GB起步。如果你还要同时跑代码索引和构建，32GB是舒适区间。存储：建议上NVMe SSD。AI编程工具对文件读写IOPS的要求，比传统Web应用高一个数量级——它要频繁读取代码库做索引、做Embedding。GPU（可选）：如果你想让代码补全延迟低于500ms，上一块消费级GPU（RTX 3060 12GB起步）会好很多。纯用CPU跑也不是不行，只是补全速度会慢到让你怀疑人生。网络：这个经常被忽视。如果你用云服务器跑私有化AI编程，带宽至少要5Mbps以上。因为你要把AI生成的代码流实时推回本地IDE，网络延迟大了体验很难受。五、三套配置方案，丰俭由己下面是我根据目前的硬件市场情况，整理的三套方案。供你参考。方案一：入门级（预算：¥200-400/月）适合个人开发者、学生、独立自由开发者。 配置项 推荐规格 CPU 4核 (AMD EPYC或Intel Xeon) 内存 8GB 硬盘 80GB NVMe SSD 带宽 5Mbps GPU 无（纯CPU推理） 推荐用途 跑Qwen2.5-Coder-7B量化版、Continue + Ollama 这个方案跑代码补全完全够用，但别指望秒级响应。用Ollama + Continue插件，在VSCode里接入本地LLM，代码补全延迟大约2-3秒。重要的是：你的代码永远不会离开这台VPS。方案二：进阶级（预算：¥600-1200/月）适合小型团队（2-5人）、独立工作室、技术合伙人。 配置项 推荐规格 CPU 8核 内存 32GB 硬盘 200GB NVMe SSD 带宽 10Mbps GPU RTX 4060 12GB 或 A10 （云GPU） 推荐用途 跑DeepSeek-Coder-33B量化版、多用户共享推理服务 这个配置就能跑出比较好的体验了。用vLLM或TGI做推理服务端，配合OpenAI-compatible API，整个团队共用一个私有AI编程后端。33B模型的代码理解和生成质量，已经接近Claude Code的水准。方案三：专业级（预算：¥2000-5000/月）适合10人以上的技术团队、有代码合规要求的企业。 配置项 推荐规格 CPU 16核+ 内存 64GB+ 硬盘 500GB NVMe SSD 带宽 20Mbps+ GPU RTX 4090 24GB 或 A100 40GB 推荐用途 跑CodeLlama-70B或Qwen2.5-Coder-72B、全量代码库Embedding索引 到了这个级别，你就可以部署完整的私有化AI编程平台了。包括代码补全、代码审查、Agent模式、代码搜索，全部跑在自己的服务器上。体验上已经能接近Codex和Claude Code的水平。 私有化AI编程服务器的核心架构：一切都在你的控制之下六、写在最后：别把「数据主权」交给别人回到开头的问题。Grok Build这个事，表面上看是一起"安全事件"，本质上暴露的是整个AI编程行业的架构性问题——你的数据在别人的机器上跑，你就永远不能真正控制它。我不是在否定AI编程工具的价值。恰恰相反，我自己天天都在用AI写代码，效率确实提升了很多。但我选择把自己的AI编程环境搭在自己的VPS上。不是因为我有被害妄想症。而是因为——如果"不上传代码"这个最基本的承诺都不能保证，那我凭什么相信"不会用你的数据训练模型"？你可能会说：大公司都有自己的合规流程，不会乱来的。你看，Grok Build的 disable_codebase_upload 开关，只是一个配置项。今天马斯克心情好把它关了，明天新来的PM说"我们需要更好的数据来优化模型"，一键就能打开。你的客户端甚至不需要更新。这就是架构层面的问题，不是信任能解决的。所以，如果你手上有客户数据、有核心代码、有还没申请专利的算法——认真考虑一下私有化AI编程这件事。租一台VPS，装一个Ollama，配一个Continue插件，一个小时就能搭起来。成本不高，图个安心。（全文完）
Suno 源码被扒了个精光！AI 公司的服务器安全，谁来买单？
今天技术圈最炸裂的消息——Suno 源码遭泄露，被曝大规模抓取音乐数据训练 AI 模型。内部源代码、数据采集信息，甚至连怎么从 YouTube Music 和 Deezer 上扒数据的自动化脚本，全被捅了出来。老实说，看到这条新闻我第一反应不是"Suno 完了"，而是——这事迟早会发生在你身上，只是时间问题。你信不信？今天被扒的是 Suno，明天可能就是你的项目、你的公司、你的服务器。这篇文章我不打算只聊 Suno 的八卦，我想跟你聊聊比这更本质的问题：在 AI 时代，你的服务器/VPS 真的安全吗？ 你以为藏在机柜里的服务器很安全？Suno 的教训告诉我们：安全漏洞从来不来自硬件，而来自你对"安全"的定义目录 一、Suno 到底发生了什么？ 二、三个致命细节——每个都跟你有关 三、AI 公司的三个安全盲区 四、从源码泄露看云服务器/VPS 选型的五个关键点 五、给创业团队的一条建议——别等出事了再买保险 六、写在最后 一、Suno 到底发生了什么？先来捋一捋今天的事。Suno，这个生成式 AI 音乐平台，在圈内也算小有名气。用户输入一段文字描述，它就能生成一段音乐——技术上确实有两把刷子。但今天曝出来的事，跟它的技术能力没什么关系。安全研究人员发现，Suno 的内部系统存在严重的安全配置缺陷，导致完整的源代码仓库、数据采集架构、以及训练数据的来源信息全部暴露在公网上。泄露的文件显示，Suno 通过自动化程序大规模从 YouTube Music、Deezer 等平台抓取音乐数据，用于训练自家的 AI 模型。说白了就是：Suno 的服务器裸奔在互联网上，内裤都被看光了。这不是一个复杂的攻击——没有 0day 漏洞，没有社会工程学，没有高级持续性威胁（APT）。就是一个最基础的安全配置不到位。你看，安全这件事其实特别讽刺：99% 的数据泄露，不是因为攻击者有多厉害，而是因为你自己把门开着了。二、三个致命细节——每个都跟你有关Suno 事件里有三个细节，值得每一个运行服务器的人深思。细节一：暴露的不是"数据"，而是"基础设施"很多人的认知还停留在"泄露几万条用户数据"那个层面。但 Suno 这次泄露的是源码+架构+数据采集管道。这意味着什么？意味着竞争对手可以把 Suno 的整个技术栈复制一遍，意味着安全研究员可以找到它所有的漏洞，意味着——这台服务器上的所有秘密，都不再是秘密。这不是几十万用户的隐私数据被泄露那么简单，这是整家公司的技术家底被抄了。细节二：自动化采集脚本暴露了法律风险泄露文件中包含了 Suno 从 YouTube Music 等平台抓取数据的自动化脚本。这不仅仅是安全问题，这是法律问题。音乐版权这个话题有多敏感，不用我多说吧？Suno 一下就把自己的"罪证"拱手交给了全世界。你可能会说："我又不做音乐 AI，这跟我有什么关系？"关系大了。你的服务器上有没有跑一些"灰色地带"的自动化脚本？ SEO 采集、电商爬虫、社交媒体监控——这些脚本要是随着一次安全泄露全部曝光，你面临的就不只是技术损失，而是法律风险。细节三：小公司的安全投入几乎为零Suno 不是 Google，不是 Microsoft，它是一家创业公司。创业公司的特点是什么？996 拼产品、融资抢市场、安全往后放。我见过太多创业团队了，几万块一月的服务器说买就买，几千块一年的安全服务舍不得掏。他们的逻辑是："先跑起来，安全后面再说。"结果呢？"后面"永远不来，直到出事。三、AI 公司的三个安全盲区这年头，不管你是做 AI、做 SaaS、还是做传统 Web 应用，你的服务器上跑的东西越来越复杂了。我总结了一下 AI 时代最常见的三个安全盲区，你看看自己踩了几个。盲区一：代码即资产，但代码没上锁十年前，一家公司的核心资产是数据库里的客户信息。今天，一家 AI 公司的核心资产是代码——训练脚本、模型架构、数据处理管道。这些代码的价值，有时候比数据本身还高。但有多少 AI 公司的代码仓库是裸奔在服务器上的？Git 仓库直接可读、API Key 硬编码在配置文件里、SSH 密钥随手丢在 /home/user/.ssh/ 目录下——这些事情每天都在发生，就在你隔壁那栋写字楼里。盲区二：数据采集管道的"灰产化"做 AI 需要数据，这是共识。但为了抢时间、抢市场，很多公司在数据采集上选择了"先做再说"的方式。自动化爬虫、无授权抓取、绕过 robots.txt——这些操作本身就在灰色地带。更危险的是：这些操作往往写死在服务器上的自动化脚本里。一旦服务器被突破，你就没有任何辩解空间——证据摆在那。盲区三：多云、多工具带来的攻击面爆炸典型的 AI 创业公司服务器架构长什么样？一台云服务器跑训练，一台 VPS 跑推理服务，一台对象存储存数据，再加几个第三方 API 服务做中间件。这还没完，开发人员还会装一堆 AI 工具——Claude Code、Copilot、各种 Agent 框架。每个工具都是一个潜在的攻击入口。攻击面呈指数级增长，但安全团队还是那一个人——或者根本没有。 代码安全的本质不是写多好的代码，而是让你的代码待在什么样的服务器上——这是 Suno 事件给我们最大的启示四、从源码泄露看云服务器/VPS 选型的五个关键点好，骂完了，得给点干货。如果你正在选购一台云服务器或 VPS，以下五个维度请认真对待。 这些都是我从 Suno 这类事件中总结出来的教训。1. 安全基线配置——开箱即用不等于安全很多云服务器厂商给你的是一个"纯净版"操作系统，装完系统甚至连防火墙都没开。你问客服，客服说"默认是开放的，方便您配置"。我建议你关注以下几点： 默认防火墙规则：购买的云服务器是否默认开启防火墙？是否只开放必要端口？ 安全组管理：是否支持细粒度的安全组规则配置？ 初始账号安全：是否强制修改默认密码？是否支持 SSH Key 登录？ 供你参考：一台连防火墙都没开的服务器，放在公网上活不过 24 小时——不是我危言耸听，这是安全界的常识。2. 网络安全隔离——你的服务器是不是"透明"的Suno 的问题之一就是内部网络没有做好隔离。你可以通过一个暴露的端口，顺藤摸瓜找到整片内网。选型时关注： 私有网络（VPC）支持：是否支持创建独立的虚拟网络环境 子网隔离：是否可以将公网服务、内部服务、数据库部署在不同子网 访问控制策略：是否支持基于 IP、端口、协议的多层访问控制 3. 日志与审计——你至少要知道谁来过很多中小团队从不看服务器日志。我问过一些创业者："你们的服务器日志保留多久？" 回答从"1 天"到"没配置过"不等。选型时关注： 操作审计日志：是否记录所有 API 调用和管理操作 日志持久化：日志是否支持长期存储，而不是 7 天自动清理 异常告警：是否支持基于规则的自动化告警 4. 数据加密——不止是传输层很多人的"加密"概念停留在 HTTPS。但数据传输安全不代表存储安全。选型时关注： 存储加密：云硬盘是否支持 AES-256 加密 密钥管理服务（KMS）：是否提供托管的密钥管理 快照加密：备份快照是否也加密存储 5. 安全合规认证——别买到"三无"服务器这一点很多人会忽略。你选购的云服务商，有没有经过第三方的安全审计和认证？关注这些认证： 等保认证：国内云厂商的等保 2.0 级别 ISO 27001：国际信息安全管理体系认证 SOC 2：服务组织控制审计报告 你看，这几个维度都不需要你多花钱，更多是选对厂商、配对参数。但就是这些"免费"的安全选项，能帮你挡掉 90% 的初级攻击。五、给创业团队的一条建议——别等出事了再买保险我见过太多这样的场景了： 项目初期：安全？不用管，先把功能跑起来 快速增长：安全？等融到 A 轮再搞 出事之后：早知如此... 这话你可能觉得是老生常谈，但我还是要说——安全不是一个可选项，它是一个必选项。 它不是成本，是投资。尤其对于 AI 创业团队来说，你的代码就是你的核心竞争壁垒。代码泄露跟配方泄露对一家药企来说是一个级别的灾难。具体怎么做？ 第一天就配好防火墙，这件事花不了 10 分钟 永远不要把 API Key / Token 硬编码，用环境变量或密钥管理服务 定期做权限审计，看看谁还在用 root 账号 日志至少保留 90 天，不是为了看，是为了哪天出了问题有迹可循 选择一家靠谱的云服务商，安全能力是选型的第一优先级，不是价格 六、写在最后Suno 这次的事，说到底是创业公司安全意识的又一次集体破产。不是它一家的问题，是整个行业的问题。每一次重大泄露事件，都在提醒我们同一件事：安全不是装个杀毒软件就完事的，它是一个需要持续投入、持续关注的系统工程。但我也不建议你因此恐慌。我的建议很简单：先看自己现在有什么漏洞，先把能补的补上。不用一步到位，但每天进步一点点，也比什么都不做要强。就像我在酷壳上写过的——"以不变应万变"。安全的基本功，永远是那些最朴素的东西：防火墙、权限、日志、加密。把这些做好了，你就比 95% 的人安全了。希望对你有帮助。（全文完）
云电脑和VPS到底有什么区别？2026年选哪个更划算？
这两天技术圈里讨论最热烈的话题之一，就是"云电脑"。阿里云无影在2026年势如破竹，华为云桌面、腾讯云电脑全面铺开，连三大运营商都在推自己的云电脑产品。老实说，我后台收到最多的私信之一就是——"耗子叔，云电脑和VPS到底有什么区别？我该买哪个？"这个问题看起来简单，但回答起来还真没那么容易。因为云电脑和VPS本质上是两种完全不同的产品，只是"云"这个字把它们凑到了一起。今天我就把这两个东西拆开揉碎了讲清楚，看完你就知道自己的场景该选什么了。目录 从一个真实的翻车案例说起 云电脑到底是什么？不是什么？ VPS又是什么？不是什么？ 一张表看懂区别 四个场景，告诉你选哪个 云电脑的致命短板 VPS的隐藏成本 2026年的趋势：云电脑会取代VPS吗？ 总结：选择没有对错，只有适合不适合 从一个真实的翻车案例说起去年有个朋友来找我，说想搞一个"云上办公环境"，公司要远程办公，让员工能在任何地方访问桌面。他听人说云电脑好，直接冲了一台阿里云无影云电脑，8核16G、256G SSD，年付四千多。用了一周，他来找我诉苦："耗子叔，这玩意儿装不了我们公司的定制软件啊，系统是精简版的Windows Server，缺一堆运行库。"我说你为什么不买个VPS自己搭？他愣了半天："VPS？那不是开发用的吗？"你看，这就是问题所在。很多人根本分不清云电脑和VPS的定位，买错了东西，花了冤枉钱。下面这张图可以直观地感受到云数据中心和云计算的整体架构：云电脑和VPS的虚拟化层次完全不同——它们的基因决定了它们的天赋技能点完全不同。云电脑到底是什么？不是什么？先说清楚，云电脑 = 远程桌面 + 云主机 + 桌面OS。云电脑本质上是一个桌面即服务（DaaS）产品。它在云端跑一个完整的 Windows 或 Linux 桌面环境，你通过客户端远程连接使用。它的核心使用场景是： 远程办公：员工在任何设备上访问公司桌面 图形设计、视频剪辑：对算力要求高但不想买昂贵工作站 教育、培训：统一标准的实验环境 替代传统PC：降本增效，集中管理 但它不是： - 一个你可以自由装软件、改配置的通用服务器 - 一个有公网IP、可以对外提供服务的"主机" - 一个可以跑 Docker、Nginx、数据库的"开发环境"你看，把它当服务器用的人，从一开始就走错了方向。VPS又是什么？不是什么？VPS（Virtual Private Server），虚拟专用服务器。这个名字就很直白——它是一台"服务器"的虚拟化分身。你买一台VPS，本质上得到的是： - 一个独立、隔离的虚拟服务器环境 - 通常跑 Linux（CentOS、Ubuntu、Debian 等），也可以选 Windows Server - 完整的 root / administrator 权限，你想怎么折腾就怎么折腾 - 一个公网 IP，可以用来对外提供服务 - 可以装 Nginx、MySQL、Docker、Node.js、Python……只要是 Linux 能跑的，它都能跑VPS的核心使用场景是： 建站：个人博客、企业官网、电商平台 开发环境：API服务、数据库、测试环境 代理、翻墙（你懂的） 挖矿、跑脚本、挂机任务 部署AI模型、跑自动化流程 作为基础设施搭建任何东西 但它不是： - 一个开箱即用的"桌面"（虽然有桌面环境，但体验远不如云电脑） - 一个适合非技术人员的"傻瓜式产品"一张表看懂区别 对比维度 云电脑 VPS 本质 桌面即服务（DaaS） 虚拟专用服务器 操作系统 Windows 10/11 桌面版、精简版 Windows Server Linux 服务器版、Windows Server 使用方式 远程桌面客户端连接 SSH 命令行 / 远程桌面 目标用户 普通白领、设计师、教育从业者 开发者、运维、站长、技术爱好者 公网 IP 通常没有独立公网 IP 标配独立公网 IP 自由度 受限，很多系统级操作被禁止 完全 root 权限，随便折腾 图形界面 强（完整的桌面体验） 弱（可以用但体验差） 性能 中等，虚拟化开销较大 高，KVM等虚拟化技术成熟 价格 相对较贵（因为是桌面授权+云资源） 便宜，丰俭由人 适合干的事 办公、设计、视频剪辑 建站、开发、部署服务 不适合干的事 做服务器、跑服务、部署应用 当桌面办公用（除非你爱折腾） 你看，它们的定位完全不同，根本不存在"谁取代谁"的问题。四个场景，告诉你选哪个场景一：我要在家办公，公司配个云桌面选云电脑。公司给员工配云电脑，统一管理、数据不落地、任何设备都能接入。这是云电脑的主场。你让员工用VPS自己搭远程桌面？那就是给自己找麻烦。场景二：我要搭一个个人博客选VPS。博客需要 Nginx + PHP/Python + MySQL，这些是服务器的活儿。一台 1核1G 的VPS，月付三四十块钱，就能跑一个挺流畅的 WordPress 博客。云电脑干这个事——典型的"大炮打蚊子"，还打不准。场景三：我是设计师，用 Mac/PC 跑图太慢选云电脑。云电脑的高配 GPU 机型，可以做渲染、视频剪辑。你让设计师去用 VPS + 命令行？我保证你会被骂到怀疑人生。场景四：我要部署一个 AI 应用选VPS，有预算上 GPU VPS。AI 应用需要装 Python、CUDA、Docker，这些是服务器的工作。云电脑能跑，但性能和价格都不划算。而且你要对外提供服务，必须有公网 IP 和端口控制能力，这才是 VPS 的强项。云电脑的致命短板说完了云电脑的好话，咱们也得说说它的坑。第一，对高端软件的兼容性堪忧。很多专业软件（CAD、某些工业设计软件、定制化的企业ERP）在云电脑上跑不起来，或者需要特殊配置。我那个朋友的翻车经历不是个例。第二，性能开箱不够。云电脑的 CPU 性能通常不如同价位的 VPS。因为云电脑要额外跑桌面环境、远程桌面协议、图形渲染，这些开销不小。第三，收费体系复杂。基础套餐 + 存储费 + 流量费 + GPU 租赁费……一个月下来，你可能发现自己付的钱是标价的1.5倍。不信？去看看阿里云无影的计费详情页，一般人看三遍都算不明白。第四，网络延迟决定体验。云电脑对网络要求极高。你离服务器远、网络抖动大，那体验就是"画面卡成PPT，操作延迟半秒"。试想一下，你拖动一个窗口，半秒后窗口才动——这种感觉，你信不信你三分钟就想砸键盘？VPS的隐藏成本VPS就完美吗？当然不是。门槛是最大的问题。VPS 默认给的是纯命令行环境，你必须懂 Linux 基本操作。不懂 SSH、不会配防火墙、没见过 systemctl 的新手，买 VPS 简直是买了一张"自虐体验卡"。不过，好消息是——现在有很多面板工具降低了这个门槛。宝塔面板（BT Panel）一键安装 LNMP 环境、一键部署网站，让完全不懂命令行的用户也能用 VPS 搭网站。你看看，工具的进步让原本的技术壁垒逐渐消融，这就是为什么 VPS 现在越来越"大众化"的原因。2026年的趋势：云电脑会取代VPS吗？云计算网络正在以前所未有的速度覆盖全球：这是个好问题。老实说，它们会互相渗透，但不会互相取代。云电脑厂商在尝试增加"云电脑变服务器"的功能——比如给云电脑开端口、允许装 Docker。VPS 厂商也在做"桌面版 VPS"——比如直接带 GUI 的预装镜像。但你要明白，基因决定了它们的天花板： 云电脑的使命是"让你远程用上好电脑"，它不是也永远不会是"服务器" VPS 的使命是"给你一台虚拟的专用服务器"，它也不会变成"桌面办公套装" 就像你不能让跑车去拉货，也不能让卡车去飙车——工具就是工具，选对工具比用好工具更重要。总结：选择没有对错，只有适合不适合到这儿，我把云电脑和VPS的区别、各自的优劣势、适用场景都讲清楚了。如果你问我个人推荐，我的建议是： 普通办公、远程桌面 → 云电脑（多花点钱，省心） 建站、跑服务、做开发 → VPS（省钱、灵活、可控） 你是一个技术小白，又想搭建自己的网站 → VPS + 宝塔面板（最佳入门组合） 你同时需要办公环境和服务器 → 云电脑 + VPS 搭配使用（不冲突，不矛盾） 最后送你一句话：别让概念限制你的想象力，也别让预算限制了你的选择。搞清楚自己到底要什么，再做选择。这样不香吗？希望对你有用！（全文完）
云服务器配置怎么选？2026年最硬核的选购指南，别再交智商税了
这两天技术圈里热议的一件事，就是 SK 海力士的股票一天暴涨了 27%。什么概念？一家做内存的韩国公司，一天涨出了半个小米的市值。背后的原因其实不复杂——HBM（高带宽内存）被 AI 芯片吃到断货了。GPT-5.6 全量开放，DeepSeek 在自研 AI 芯片，各大云厂商的 GPU 服务器被抢到排期三个月起步。然后问题就来了。我后台收到一堆私信，几乎全是同一个问题："耗子叔，我想买个云服务器跑 AI / 搭网站 / 做数据库，配置到底怎么选？"老实说，这个问题我回答了不下上百次。但每次回答的时候我都会发现，大多数人不是不知道配置是什么，而是根本不知道自己的场景需要什么。今天这篇文章，我就把这个话题彻底讲透。不管你买云服务器是建站、跑 AI 还是搞数据库，看完你就知道该怎么选了。目录 先搞明白一个最本质的问题 误区篇：你以为对的，其实全是坑 核心指标：五个维度，逐个击破 CPU：不是核越多越快 内存：这里藏着一个大陷阱 硬盘：IOPS 比容量重要 10 倍 带宽：很多人在这里被坑了 GPU：AI 时代的硬通货 场景配置：八种常见场景，直接抄作业 避坑指南：云厂商不会告诉你的 5 个秘密 写在最后 先搞明白一个最本质的问题你信不信，大部分人买云服务器配置选错，不是因为不懂技术，而是不知道自己想要什么。我见过一个做电商的朋友，花五千块一个月买了台 32 核 64G 内存的高配服务器，结果跑了一个 WordPress 博客。CPU 利用率常年 3%，内存用了不到 8GB。我也见过一个搞 AI 的哥们，图便宜买了台 4 核 8G 的轻量云，想跑 LLaMA 大模型，结果模型加载到一半直接 OOM（Out of Memory）了。你看，两个极端，都是问题。选配置这件事，本质上是在回答三个问题： 你的应用是什么类型？（计算密集型？内存密集型？IO 密集型？） 你的用户规模有多大？（日活 100 还是 10 万？） 你的预算是多少？（不是越低越好，是性价比最优） 这三个问题搞清楚了，配置单自然就出来了。反之，你就是在碰运气。误区篇：你以为对的，其实全是坑误区一：CPU 核数越多越好这是最大的误区，没有之一。很多人一听说"服务器"，第一反应就是"多核"。"16 核总比 4 核强吧？"不一定。拿一个典型的 Web 应用来说。Nginx 作为反向代理，它的事件驱动模型本身就不吃多核——你给它 16 个核，它也只用了 2-3 个。剩下的那些核，除了让你的账单更贵，什么用都没有。正确的做法是：先搞清楚你的应用能不能利用多核。 Node.js / Python Web 应用：大部分单线程，4 核顶天了 Java / Go 应用：能利用多核，但 8 核就够了 数据库（MySQL / PostgreSQL）：4-8 核足够了，关键是单核性能 AI 训练：你需要的不是 CPU，是 GPU 视频转码 / 科学计算：多多益善，这里才是真的需要多核 误区二：内存越大越好内存大当然好，但问题是——你的应用根本用不上那么多内存。我见过最离谱的案例：有人买 128G 内存跑一个静态博客。问他为什么，他说"万一以后要用呢？"这个"万一"，每个月多花一两千块。内存的正确姿势是：够用 + 留 20% 余量。 普通的 Web 应用（WordPress / 静态站）：1-2GB 中型 CMS 或论坛：4-8GB 带缓存的业务系统（Redis + MySQL）：16-32GB AI 推理（7B 模型量化版）：16-32GB AI 训练：越大越好，但注意——内存 ≠ 显存 误区三：SSD 都差不多这可差太多了。同样是 SSD，普通 SATA SSD 和 NVMe SSD 的性能差距能到 10 倍。而 NVMe 里面还有 PCIe 3.0、4.0、5.0 的区别。更坑爹的是，有些云厂商的低价套餐给的是"共享存储"，同机房其他用户的 IO 一高，你的磁盘延迟就跟着飙升——他们管这叫"邻居效应"（Noisy Neighbor）。MySQL 这类数据库对磁盘 IO 极其敏感。 你如果拿一块共享 SATA SSD 跑数据库，分分钟被教做人。核心指标：五个维度，逐个击破1. CPU：不是核越多越快判断 CPU 好不好，看三个指标： 指标 说明 怎么看 主频 单核性能天花板 越高越好，数据库首选 核数 并行处理能力 看应用能否利用多核 架构 Intel vs AMD vs ARM AMD 性价比高，ARM 省电 一个重要提醒： 注意云厂商的"共享 CPU"和"独享 CPU"的区别。共享 CPU 的意思是，你的实例用的 CPU 时间片是一台物理机上所有人一起分的。夜深人静的时候跑得飞快，一到晚高峰就卡成幻灯片。这个问题在阿里云的"突发性能实例"、AWS 的 T 系列上表现得尤为明显。如果你跑的是生产环境，老老实实选独享 CPU。别省那点钱，不值得。2. 内存：这里藏着一个大陷阱内存这块，我最想说的是——看清楚是 DDR4 还是 DDR5，以及频率。DDR5 4800MHz 和 DDR4 3200MHz，带宽差距 50% 以上。如果你跑的是内存密集型应用（比如 Redis 全量缓存、大型数据库），这个差距是实打实的。另外还有一个坑：Swap（交换分区）。很多低价云服务器为了显得"配置高"，给个 4GB 内存配 8GB Swap。表面看起来是 12GB 内存，实际上 Swap 速度比物理内存慢两个数量级。一旦内存溢出开始用 Swap，你的应用响应时间直接从毫秒级掉到秒级。供你参考： 我个人的底线是，生产环境的内存利用率不要超过 70%，超过就扩容。不要相信 Swap。3. 硬盘：IOPS 比容量重要 10 倍你说你买了 500GB 的 SSD，听起来很牛对吧？但如果我告诉你，这块盘的 IOPS（每秒读写次数）只有 3000，而一块好的 NVMe SSD IOPS 能到 10 万+——差距是 30 倍。这就是为什么很多人说"我硬盘空间还够啊，为什么数据库这么慢"。你的文件存得下不代表你读得快。关于硬盘选型，我给个简单的优先级排序： NVMe PCIe 4.0/5.0 → 数据库、AI 训练首选 NVMe PCIe 3.0 → 普通业务系统 SATA SSD → 备份、日志存储 HDD → 冷数据归档（几乎不推荐） 4. 带宽：很多人在这里被坑了带宽是云服务器选购中最容易被低估的指标。你配置再高，带宽只有 1Mbps，用户访问你的网站还是慢。但很多人只看配置不看带宽，买完才发现根本没法用。带宽计费方式主要有两种： 固定带宽：按月付费，用不用都花这么多钱。适合流量稳定的业务。 按量计费：按实际流量付费。适合流量波动大的业务。 一个实用的判断方法： 个人博客 / 小站：3-5Mbps 固定带宽就够了 图片 / 视频站：建议 10Mbps 起步，最好配 CDN API 服务：看接口响应大小和 QPS。一个请求 10KB，一秒 100 个请求就是 8Mbps AI 推理服务：模型加载大，建议 100Mbps+ 或按量计费 5. GPU：AI 时代的硬通货这一块我单独拿出来讲，因为它太重要了。如果你是做 AI 相关的工作，GPU 就是你最该关注的核心配置。但 GPU 的坑比 CPU 还多。首先是显存。很多人以为显存只是用来存画面的——那是游戏显卡的思维。在 AI 推理里，显存放的是模型参数。一个 7B 参数的模型用 FP16（半精度浮点数）需要约 14GB 显存，INT8 量化后需要约 7GB。你显存不够，模型根本跑不起来。其次是算力。NVIDIA 的 GPU 算力用 TFLOPS 衡量。一块 RTX 4090 大概 82 TFLOPS（FP16），一张 H100 大概 2000 TFLOPS。差距不是一个数量级——是好几个。对于 AI 场景，我的建议是： 跑推理（用现成模型）：RTX 4090 / A100 40G 就够 微调（Fine-tuning）：A100 80G / H100 起步 从头训练（Pre-training）：H100 / B200，而且你不是买一张，是买一集群 场景配置：八种常见场景，直接抄作业下面是我实测下来，各场景推荐的配置（价格参考 2026 年 7 月国内主流云厂商）： 场景 CPU 内存 硬盘 带宽 月预算参考 个人博客/静态站 2 核 2-4GB 40GB NVMe 3Mbps 50-100 元 WordPress / CMS 2-4 核 4-8GB 80GB NVMe 5Mbps 100-200 元 电商网站（中小型） 4-8 核 16-32GB 200GB NVMe 10Mbps 500-1500 元 数据库服务器 4-8 核(高主频) 16-32GB 500GB NVMe 5Mbps 800-2000 元 游戏服务器(MC/小游戏) 4 核 8-16GB 100GB NVMe 10Mbps 200-500 元 视频转码 8-16 核 16-32GB 500GB NVMe 按量计费 500-2000 元 AI 推理 (7B 模型) 4-8 核 16-32GB 100GB NVMe 100Mbps 3000-8000 元 (含 GPU) AI 微调/训练 16-32 核 64-256GB 1TB+ NVMe 按量计费 2 万+ (含 H100 级 GPU) 注意： 以上只是起步配置。线上业务一定要预留 20-30% 的余量，流量高峰期随时可以垂直扩容。避坑指南：云厂商不会告诉你的 5 个秘密1. "免费额度"的真相几乎所有云厂商都有免费试用。但你要看清楚：免费额度通常是"共享资源"。一台物理机卖给几十上百个人，IO 和网络完全不可控。试用可以，跑生产算了吧。2. "弹性伸缩"不是你想的那样云厂商都在吹 Auto Scaling（自动伸缩）。但实际的坑是——冷启动时间。你的实例从"没有"到"启动完成"可能需要 1-5 分钟。流量高峰到了才扩容，等扩完了用户也跑了。正确的做法是：预留 30% 的基线实例，再配合 Auto Scaling 做弹性。3. "按量计费"不一定省钱按量计费的单位通常是"每小时"。你说我闲时缩容、忙时扩容，很省钱吧？试想一下，如果一天 24 小时你的实例都在跑，按量计费的费用是包月费的 2-3 倍。按量计费只适合弹性需求，不适合常驻负载。4. "同城双活"是伪需求很多云厂商推"同城双活"容灾方案，听起来很美好——两个机房同时提供服务，一个挂了另一个顶上。但问题是，同城的两个机房共享同一条光缆、同一个电网。 真出了大事，大概率两个一起挂。真正的容灾是"异地多活"，但成本高得多。你要想清楚自己需不需要。5. "数据不丢"是骗人的云厂商的 SLA 里写了"数据持久性 99.9999999%"，听起来很牛对吧？但注意，这个数据是基于他们的底层存储架构，不是基于你的操作行为。你自己 rm -rf / 删了数据，神仙也救不了你。 做好快照备份，多 Region 同步，比什么 SLA 都管用。写在最后回到开头的那个问题：云服务器配置到底怎么选？我的答案是：先搞清楚你要干什么，再根据场景倒推配置，而不是反过来。这就跟买车一样——你买跑车还是 SUV，取决于你是要飙车还是越野。没有人会因为"这辆车配置高"就买一辆 F1 赛车代步，对吧？但不巧的是，在买服务器这件事上，很多人就是这么干的。供你参考的几个原则： CPU 够用就好，多出来的核数只会让你多花钱 内存宁多勿少，但不要浪费（20% 余量就够了） 硬盘看 IOPS 不看容量，NVMe 是底线 带宽是隐形指标，比 CPU 重要得多 GPU 先确定需求，推理和训练完全不是一个量级 最后再啰嗦一句：不要被云厂商的营销话术带着走。 什么"AI 就绪""企业级""全托管"，听起来很高端，但你要问自己一句：我需要吗？希望你下次买云服务器的时候，能想起这篇文章里的内容。不要再为用不到的配置买单——你的钱，值得花在更对的地方。（全文完）
纽约州叫停超大规模数据中心，云服务器/VPS会涨价吗？
2026年7月14日，纽约州州长霍楚尔签署了一道行政命令——暂停新建超大规模数据中心，最长一年。美国第一个州级数据中心"限建令"，就这么来了。老实说，看到这条新闻的时候我一点都不意外。甚至可以说，这一天早晚会来。只是没想到来得这么快。 图：超大规模数据中心的服务器机房——每建一个这样的数据中心，都在跟居民抢电、抢地、抢资源目录 一、纽约州到底做了什么？ 二、数据中心为什么成了"过街老鼠" 三、这只是一个开始——全球都在收紧 四、对我们买服务器的直接影响 五、给服务器买家的一些实在建议 六、总结 一、纽约州到底做了什么？先简单说下发生了什么。7月14日，纽约州州长凯西·霍楚尔签署了一项行政命令：功率超过50兆瓦（MW）的新建数据中心，暂停获得环境许可，最长持续一年。50兆瓦是什么概念？我给大家换算一下。一台中高端GPU服务器的功耗大概在1-2kW。50兆瓦，相当于同时运行2.5万到5万台服务器。这还不算制冷和辅助设施。一个标准的超大规模数据中心，功率通常在100MW以上，Google、Meta、Amazon建的那些，动辄300-500MW甚至更高。所以这条命令的门槛设得很"巧妙"——小型的、给医院用的数据中心不受影响，但真正吃电的那些"庞然大物"，全部被按住了。霍楚尔的原话是这么说的："随着数据中心建设可能推高居民电费、消耗自然资源，并给纽约州居民带来更多不确定性，我有责任采取行动并发挥领导作用。"翻译一下就是：AI这波算力需求太猛了，数据中心建得太多太快，老百姓的电费扛不住了，环境也扛不住了，先停一停，把规矩立好再说。二、数据中心为什么成了"过街老鼠"你可能会问：数据中心不是好东西吗？带动就业、促进数字化，政府不应该欢迎吗？理论上是的。但现实远比理论复杂。首先是电。 国际能源署（IEA）的数据显示，全球数据中心的用电量在2026年预计将达到1000太瓦时——这已经超过了整个日本的用电量。而AI训练和推理是背后的主要推手。一个GPT-5.6级别的模型训练，耗电量可以抵得上一个小型城市一年的用电量。 图：全球数据中心用电量持续攀升——AI算力需求是背后的主要推手试想一下，当数据中心把电网吃到饱和，高峰时段你家空调都得限流，居民电价蹭蹭往上涨——你会不会也想让这些"电老虎"停一停？其次是地。 数据中心不仅要电，还要地。而且不是随便一块地——要靠近电网枢纽、要光纤通达、要远离地震带、还要有足够的水源做冷却。Meta在路易斯安那州新建的数据中心，投资超过500亿美元，规划容量5GW。你知道5GW是什么水平吗？差不多是五个核电机组的发电量。一个数据中心吃掉半个核电站的产能。你细品。第三是居民反弹。 美国得克萨斯州的农民捐地给政府建公园，结果政府转头就把地卖给数据中心开发商。缅因州本来也要搞暂停令，州长4月份否决了——但社区的不满情绪已经压不住了。你看，这不是简单的"NIMBY（别在我后院）"问题。这是算力需求和民生利益之间的结构性矛盾。三、这只是一个开始——全球都在收紧如果你以为这只是纽约州的一地之举，那你就太小看这个趋势了。美国层面： 除了纽约，缅因、弗吉尼亚（全球数据中心密度最高的地区之一）等多个州都在酝酿类似的监管。弗吉尼亚北部的"数据中心走廊"，已经出现了严重的电网瓶颈。欧洲层面： 荷兰、爱尔兰、新加坡早就对新建数据中心实施了不同程度的限制。阿姆斯特丹从2019年就开始暂停新建。爱尔兰因为担心占到全国30%以上的用电量，也开始收紧审批。中国呢？ 北上广深等一线城市对新建数据中心的PUE（能效比）要求逐年收紧，北京已禁止新建和扩建数据中心，上海要求新建项目PUE必须低于1.25。东数西算战略很大程度上就是为了缓解东部地区的用地用电压力。你会发现，这不是某一个国家的问题——这是全球性的矛盾。AI的发展速度和基础设施的承载能力之间，出现了一条巨大的鸿沟。四、对我们买服务器的直接影响好了，前面讲了很多背景。现在聊聊你最关心的问题：这跟我买VPS、买云服务器有什么关系？关系大了。 我不是在吓你，我说几点底层逻辑。第一，数据中心供应增速放缓，云资源会变贵。 这是个简单的供需关系。当全球主要地区的超大规模数据中心建设受限，新机房投产放缓，而AI算力需求还在指数级增长——你觉得云厂商会怎么做？降价讨好你？别天真了。AWS、Azure、Google Cloud、阿里云们的成本压力只会越来越大，价格下调空间越来越小。 甚至，部分合约到期续费的时候，你可能发现账单上多了一位数。第二，稀缺资源会分层，便宜VPS越来越少。 那些价格低得离谱的特价VPS，背后往往是超卖严重的老机房。当新建数据中心受限，老机房的扩容空间又有限，IDC运营商会更加谨慎。你会发现"便宜大碗"的VPS越来越难找，而那些强调"不限流量"、"无限带宽"的套餐，可能悄悄改了条款。第三，GPU云服务器的价格"地板"可能还没到。 如果你关注过英伟达的股价波动——前段时间市值蒸发的新闻你应该看过——就知道GPU市场本身就是个过山车。当数据中心建设受限，算力供给无法快速扩张，GPU云服务器的租金大概率会维持高位，甚至进一步上涨。我前阵子跟几个做AI inferencing的朋友聊天，他们已经在考虑把部分推理任务从AWS迁移到自建机房——但自建也有成本和审批的问题。你看，两头堵。五、给服务器买家的一些实在建议说了这么多，总得给点值钱的东西。供你参考。1. 锁定长期合约如果你的业务相对稳定，建议签6个月到1年的长期合约。在当前这个供应趋紧的大环境下，短期按需付费的成本只会越来越高。很多云厂商对长期合约有折扣——现在不仅是薅羊毛，更是对冲未来涨价的风险。2. 关注非受限区域纽约被限制了，但美国中部、南部的一些州（得克萨斯、俄亥俄、印第安纳等）还没有类似的限制。如果不需要低延迟覆盖美东用户，可以考虑把业务部署在这些地方的机房，成本可能会低不少。3. 别盲目追"超低价"那些99元一年的VPS，你看着心动，我劝你冷静。在数据中心用地和电力成本都在上涨的背景下，过低的价格往往意味着不稳定的服务质量、过高的超卖比例、或者随时可能跑路的风险。不是说不能买便宜货，而是要用平常心对待——重要的业务别放上去了。4. 考虑国内云厂商如果你主要服务中国用户，国内云厂商（阿里云、腾讯云、华为云等）受到美国政策变化的直接影响相对较小。而且国内"东数西算"战略下，西部地区的算力资源正在大规模释放，价格上有竞争优势。我之前写过一篇国产云服务器自研芯片崛起——国产方案已经不是几年前的水平了。5. 关注能效比，别为算力过剩买单在选择服务器配置时，别一把梭——用多少买多少。现在的趋势是，云厂商越来越倾向于把资源打包给高价值客户。如果你长期闲置资源，不仅浪费钱，还可能在续约时遇到"配置下架"的尴尬。六、总结纽约州这个"暂停令"，看似只是一个州的行政命令，但背后折射出的是一张更大的图景——AI时代的算力饥渴和物理世界的承载极限之间，正在产生剧烈的碰撞。数据中心要电，要地，要水。这些东西不会因为AI需要就变出来。你可以把芯片造得越来越快，摩尔定律还没完全走到尽头，但你不能在一个周末建好一座变电站，也不能在两个月内审批完一块工业用地。所以，对于买服务器的你来说——这是一个窗口期。资源会越来越稀缺，价格可能不会永远温柔。如果你有明确的需求，早点锁定比等"更便宜"要靠谱得多。 图：云服务器市场的供需关系正在发生结构性变化——廉价资源的时代可能正在过去我个人觉得，2026年下半年到2027年，云服务器市场会经历一轮结构性的调整——廉价资源会逐步退出，优质资源会重新定价。对于真正用它来做事的人来说，这不是坏事。但对于还在观望、犹豫不决的你来说——窗口期不等人。希望对你有用。（全文完）
腾讯10亿收购Manus！AI Agent时代，你需要什么样的云服务器？
老实说，这两天的新闻让我这种做了十几年服务器导购的人都坐不住了。一条是腾讯拟以不低于20亿美元估值接盘Manus，成为这家AI Agent明星公司的最大股东。另一条是阿里云正式发布AgentTeams和AgentLoop，一个管多智能体协作，一个管智能体观测运维。两个事放在一起看，信号已经再明显不过了——AI Agent不再是PPT里的概念，而是正在催生一轮全新的服务器需求。 一、Manus 到底是个什么？为什么腾讯要花10亿？ 二、AI Agent 对服务器的需求，跟传统网站完全不一样 三、2026年，三类Agent服务器需求正在爆发 四、我给Agent玩家的服务器选型建议 五、现在上车，还来得及吗？ 一、Manus 到底是个什么？为什么腾讯要花10亿？先简单科普一下。Manus 不是大模型，它是一个 AI Agent 平台。你可以把它理解成一个"AI 数字员工公司"——你告诉它"帮我分析一下这个季度的销售数据，写一份报告，再整理出TOP10客户"，它就能自己拆解任务、调工具、查数据、写文档，一套流程走完，不需要你手把手教。2025年它就火过一波，后来被Meta盯上，投了一笔。现在腾讯要从Meta手里接盘，报价不低于20亿美元。路透社的原话是：腾讯正在洽谈成为Manus的最大股东。你想想，腾讯是什么体量的公司？它愿意在这个时间点花10个亿美金（按持股比例估算）买一家AI Agent公司，说明什么？说明AI Agent不是玩具，是下一代互联网的基础设施。与此同时，阿里云在同一天发布了AgentTeams和AgentLoop——一个帮企业管理成百上千个AI Agent的协作，一个帮企业监控Agent的运行时状态。两大云厂商，同一天出手，你品，你细品。二、AI Agent 对服务器的需求，跟传统网站完全不一样很多人以为，跑AI Agent就是跑大模型，所以无脑上GPU服务器就行了。这是2026年买服务器最大的误区。我来给你拆一下，一个生产级的AI Agent系统，工作负载分三层：1. 推理层Agent调用大模型做决策。这一层确实需要算力——但好消息是，不是每个Agent都需要独占一张H100。大部分Agent场景（文档处理、流程编排、数据分析），用小模型或者调用云端API就够了。真正需要本地跑大模型的，是那些对延迟极度敏感或者数据不能出公司的场景。2. 记忆层Agent需要记住上下文、维护长期记忆、存储知识库。这一层跟GPU半毛钱关系没有，吃的是内存和存储。你想想，一个Agent跑了一天，对话历史几百轮，中间还调了好几次工具、查了几个数据库——这些上下文全得放在内存里。Agent越多，内存需求越恐怖。3. 编排层Agent要调工具、调API、执行子任务、跟其他Agent通信。这一层吃的是CPU多核性能和网络IO。你会发现，当你的Agent数量从1个增长到50个的时候，CPU核数不够、带宽不够、内存不够——但GPU还闲置着呢。结论来了：一个生产级的Agent系统，90%的组件跑在CPU服务器上，只有10%的推理请求才需要GPU。试想一下，你买了一台4核8G的廉价VPS，兴冲冲跑了3个Agent，每个Agent都挂着一个RAG知识库。结果呢？OOM killer先把Agent进程杀了，你还在纳闷"我的Agent怎么不动了"。这不是Agent的问题，是你在硬件选型上犯了致命错误。三、2026年，三类Agent服务器需求正在爆发结合腾讯收购Manus、阿里云发AgentTeams这两个事，我看到的是三个明确的服务器需求方向：1. Agent 托管服务器说白了就是给Agent一个"家"。腾讯为什么要买Manus？因为它看到了Agent托管这个市场有多大。Agent不是跑完就散的"进程"，它是有状态的"实体"——有记忆、有知识库、有工作产物。这类服务器的要求： - 内存要大：每个Agent的上下文窗口轻松吃掉几百MB到几个GB - 存储要稳：Agent的记忆不能丢，SSD是底线 - 要7×24在线：Agent不像人，它不下班2. Agent 编排服务器当你从1个Agent变成100个Agent，没有编排层就是一团乱麻。Agent谁先执行、谁等待、结果怎么传递、出错了怎么重试——这些都是编排层的事。这类服务器的要求： - CPU核要多：编排调度是CPU密集型的活 - 网络要好：Agent之间通信频繁，延迟高了整个系统都卡3. Agent API 网关服务器Agent要对外调API、对内调工具、Agent之间还要互相调用。没有网关层，你根本管不住。鉴权、限流、日志、路由——这些传统API网关做的事，Agent场景下还得做。这类服务器的要求： - 稳定第一：网关挂了整个Agent集群就瘫了 - 带宽要够：Agent的通信量比人的交互量大一两个数量级四、我给Agent玩家的服务器选型建议做服务器导购这么多年，我给各位Agent玩家三个场景的配置建议：场景一：个人开发者，跑1-3个Agent做自动化CPU: 4核 内存: 8GB（推荐16GB） 存储: 50GB SSD 带宽: 5Mbps 月预算: 50-100元 这个配置可以跑通完整的Agent工作流——代码助手、自动化测试、数据采集，够用了。推荐用KVM架构的VPS，别买OpenVZ，内存限制太死。场景二：一人公司，跑5-20个Agent做业务CPU: 8核 内存: 32GB 存储: 200GB NVMe SSD 带宽: 10Mbps 月预算: 200-400元 到这个规模，你的Agent已经在处理真实业务了——客服、数据录入、报告生成。编排层推荐单独部署，跟Agent运行时分开。内存是第一优先级，别省。场景三：小团队，跑20-200个Agent做SaaS到这个规模，你已经在做Agent基础设施了。建议上云服务器集群： - 2台8核32GB做编排+网关 - N台4核16GB跑Agent运行时 - 按需扩容，用负载均衡把请求分发到各台Agent服务器月预算：1000元起步，看你Agent的实际负载。五、现在上车，还来得及吗？腾讯收购Manus、阿里云发布AgentTeams——这两件事放在2026年7月这个时间点，告诉你一件事：AI Agent不是未来，是现在。作为一个做了十几年服务器导购的人，我的建议很简单——别被"AI = GPU"这个等式绑死了思维。 Agent系统的瓶颈不在推理层，在记忆层和编排层。选一台内存大、CPU够用、网络稳定的VPS，比抢一张H100更实际，也更省钱。你看，当Manus这样的AI Agent公司被腾讯用10亿美金买下，当阿里云专门为Agent做了一套平台——你的服务器选型思路，是不是也该跟上了？（全文完）
AI数据中心投资热潮：从SK海力士265亿美元IPO说起，聊聊你的服务器该怎么买
这两天技术圈和投资圈最热闹的一件事，就是SK海力士在纳斯达克挂牌了。募资265亿美元，超过阿里巴巴，成为外企在美最大IPO。上市首日涨超20%，超额认购7倍多。老实说，这个数字把我看愣了。不是说没见过大钱，但一家做内存的公司能募到这个规模，说明资本市场的共识已经非常明确——AI时代的算力饥渴，已经到了一个前所未有的程度。SK集团会长崔泰源在接受采访时说了句话，我觉得值得每一个做技术、买服务器的人好好琢磨一下："未来内存需求将呈指数级增长。SK海力士计划在未来五年内将产能翻倍，但客户认为即使这样依然远远不够。甚至有客户提出，他们需要的供应量是目前可用水平的五到六倍。"五到六倍。这不是夸张，是客户直接报的数字。今天这篇文章，我想从这轮AI数据中心投资热潮说起，聊聊它对服务器采购这件事到底意味着什么——毕竟，这是我的老本行。目录 一、265亿美元背后的信号 二、15GW AI数据中心是什么概念 三、"内存即服务"——一个可能改变游戏规则的模式 四、这波热潮下，买服务器要注意什么 五、我的几个实操建议 一、265亿美元背后的信号先说说SK海力士这265亿美元是什么概念。对比一下就明白了：阿里巴巴2014年赴美IPO募资250亿美元，已经是外企纪录。SK海力士直接干到265亿，把阿里保持了12年的纪录给破了。而且你看这时间点——SK集团会长崔泰源前不久刚宣布，到2035年要建成15GW的AI数据中心容量，总投资1000万亿韩元，约合4.4万亿人民币。这是一个什么信号？我的理解很直接：AI的底层基础设施，正在经历人类历史上最大规模的投资周期。过去几年大家谈AI，更多是谈模型——GPT出来了、文心一言发布了、LLaMA开源了。但到了2025、2026年，风向变了。大家发现，模型可以开源、算法可以优化，但算力和存力，是硬约束。你要跑大模型，就得有GPU。你要做推理，就得有高带宽内存（HBM）。你要存数据，就得有数据中心。这些东西，靠"优化"是省不出来的。二、15GW AI数据中心是什么概念崔泰源说SK集团要到2035年建设15GW的AI数据中心。15GW是什么概念？我给你算笔账。一个典型的大型数据中心，功率在50-100MW（0.05-0.1GW）。15GW大概相当于150-300个大型数据中心。全球目前所有数据中心的电力消耗加起来，大约是460TWh（2024年数据），占全球电力消耗的1-2%。而一个15GW的数据中心群，如果满负荷运行一年就是131TWh——差不多是全球现有数据中心总耗电的三分之一。一家公司，投一个相当于全球现有总量三分之一的算力基础设施。这还不算三星、台积电、Intel、AMD这些也在疯狂扩产。试想一下，如果每家公司都在建数据中心，服务器会怎样？供不应求，价格走高，交货周期拉长。这不是推测，是正在发生的事。三、"内存即服务"——一个可能改变游戏规则的模式在这波浪潮里，最让我感兴趣的除了SK海力士的IPO规模，还有他们同时提出的一个新模式——"内存即服务"（Memory as a Service，MaaS）。崔泰源的原话是："我们其实可以推出其他商业模式。我们可以成为存储器服务商，提供存储即服务的模式。"什么意思？就是你以后不用买内存芯片了，可以租。按使用量付费，像用水用电一样。你看，云服务器的IaaS模式已经改变了大家买算力的方式——从买机器变成租机器。现在连内存也要走这条路了。这对服务器导购来说，意味着一件事：未来的服务器选型，可能会从"配什么硬件"变成"买什么服务"。你信不信，再过两三年，你去买一台AI服务器，销售可能会问你："您是要买断HBM还是按月租？"这不香吗？对于中小企业和个人开发者来说，按需付费可以大幅降低前期投入。但对于大批量采购的企业来说，长期租和买断的成本差异，是需要精算的。供你参考。四、这波热潮下，买服务器要注意什么说了这么多行业大势，回到你的实际需求——这波投资热潮让服务器怎么买？我直接说几个关键判断：1. 内存和存储的价格波动会更大SK海力士募资后的一个直接结果就是——HBM3e、DDR5这些高端内存的产能会加速扩张，但短期来看，供不应求的局面不会改变。我的建议：如果你近期有计划买服务器，不要等。内存价格在AI需求的拉动下，大概率还会往上走。2. GPU服务器依然抢手英伟达的H100/B200、AMD的MI300系列，交货周期普遍在12-20周。这波数据中心投资热潮只会让供需更紧张。如果你需要GPU服务器，能早订就早订，不要等到项目开始了再买。3. AI推理服务器的需求会暴增15GW的数据中心建好之后，跑的一定是推理任务——因为训练的需求已经被大厂包圆了。但推理是长尾的、分布式的。这意味着，中小型AI推理服务器会成为一个新的增长点。4. 不要忽视网络和存储的配套很多人在买服务器的时候，只盯着CPU和GPU，忽略了网络带宽和存储架构。但AI训练和推理的瓶颈，往往不在计算单元上，而是在数据和管道的吞吐能力上。五、我的几个实操建议说了这么多，总结几条实在的：第一，如果你是中小企业或个人开发者，建议优先考虑云服务器的弹性实例。 在这波硬件涨价的周期里，把资本支出（CapEx）变成运营支出（OpEx），是更安全的选择。你需要关心的不是"这台机器多少钱"，而是"这个算力每小时多少钱"。第二，如果你不得不买物理服务器，重点关注内存扩展能力和GPU插槽数。 未来两三年，AI应用对内存的需求只增不减。你买的服务器至少要有足够的内存插槽，方便后续扩容。第三，关注"内存即服务"这类新模式。 如果各大云厂商开始提供HBM按需实例，那对于需要大量显存但不想买整台GPU服务器的人来说，是一个非常好的选择。第四，也是最重要的——别被"AI焦虑"绑架。 不是每个人都需要AI服务器，不是每个业务都需要大模型。买服务器之前，先想清楚你的业务到底是什么、需要什么样的计算资源。以不变应万变。技术会变，热点会换，但底层原理——你的业务需要什么、你愿意花多少钱、你希望跑多快——这些东西，什么时候都不会变。希望对你有帮助。（全文完）
台风巴威登陆！云服务器容灾备份，你真的准备好了吗？
老实说，这篇文章我犹豫了一下要不要写。因为我一向不太喜欢"蹭热点"——但这次不一样。2026年7月11日，中央气象台发布了时隔两年的首个暴雨红色预警，台风"巴威"携14级风力正面袭击浙江沿海，上海紧急撤离3.4万人。而我在跟几个做运维的朋友聊完天后发现，大多数人的服务器压根没有正经的灾备方案。这就不是蹭热点的问题了，这是真·要命的问题。目录 你以为服务器在云上就安全了？ 数据中心真的"坚不可摧"吗？ 三个级别的灾备，你在哪一级？ 实战：一个低成本的多区域容灾方案 台风季，你现在就该做的三件事 你以为服务器在云上就安全了？这是我这几年听到最多的一句话。"耗子叔，我们业务全上云了，阿里云/腾讯云/AWS，大厂的数据中心，稳得很。"每当我听到这句话，我就想起2017年AWS S3的那次宕机——就因为一个操作员的typo，整个US-EAST-1区域挂了4个小时，无数公司的业务全面瘫痪。你信不信，那次事故影响的业务量，比过去十年所有自然灾害加起来还多。云计算不是保险箱，它只是把风险从你的机房租到了别人的机房。云服务商确实有灾备方案——但你得买。而且，大多数中小客户根本不会配置。很多人觉得"买了云服务器 = 数据自动安全"，这是2026年最危险的认知之一。数据中心真的"坚不可摧"吗？先来看几个真实案例： 时间 事件 影响 2021年3月 欧洲OVH数据中心火灾 350万个网站宕机，部分客户数据永久丢失 2022年7月 英国极端高温导致谷歌/甲骨文数据中心冷却失效 多区域服务降级 2024年10月 中国某云厂商机房火灾 服务中断超24小时 2025年8月 台风"格美"导致福建多地数据中心断电 数十家企业业务中断 你会发现，不管是"云"还是"本地"，数据中心终究是物理存在的建筑。台风来了，它会断电；洪水来了，它会进水；极端高温来了，冷却系统会失效。这次台风"巴威"的路径很有意思——直接穿过中国数据中心最密集的华东地区。上海、杭州、宁波，这些地方集中了中国超过40%的云资源。你说，万一某个数据中心正好在台风路径上，你的业务扛得住吗？（全文完）等等，还没完。上面那是给你提个醒，下面是干货。三个级别的灾备，你在哪一级？我见过的服务器用户，基本上可以分为三个级别：L1：本地备份（最低限度，聊胜于无）# 至少要做到这个级别：定时备份数据库 mysqldump -u root -p --all-databases > /data/backup/db_$(date +%Y%m%d).sql # 同步到另一台服务器或对象存储 rsync -avz /data/backup/ user@backup-server:/backup/ # 或者上传到OSS/S3 aws s3 cp /data/backup/ s3://my-backup-bucket/ --recursive 特点：数据能恢复，但恢复时间不可控。适用于个人博客、小型展示站。L2：多区域部署（推荐，性价比最高）在同一云厂商的不同区域（比如阿里云的华东1和华南1），或者不同云厂商之间，部署两套完全一样的环境，前端用DNS智能解析做流量分发。Pros： - 一个区域挂了，DNS自动切换到另一个区域 - 成本可控，备机可以用低配，流量来了再扩容Cons： - 数据实时同步需要额外方案 - DNS切换有TTL延迟（通常1-5分钟）L3：Active-Active 双活（企业级，成本高）两个数据中心同时在线，数据库多主同步，流量自动分配。任何一个数据中心挂掉，另一个直接承接全部流量，用户无感知。特点：RTO（恢复时间目标）趋近于零，但成本翻倍不止。适合金融、电商等不能停的业务。实战：一个低成本的多区域容灾方案如果你是一个中小型业务，一个月几千块的服务器预算，怎么做灾备？这是我的建议：第一步：选云厂商时，就考虑多区域买服务器的时候不要把所有鸡蛋放在一个篮子里。比如你有两台服务器： - 主站：阿里云华东1（杭州） - 备站：腾讯云华南1（广州）即便台风把华东的数据中心掀了，你的业务在华南照样跑。第二步：数据库做主从同步# 主库配置（my.cnf） [mysqld] log-bin=mysql-bin server-id=1 binlog-do-db=your_database # 从库配置 [mysqld] server-id=2 relay-log=mysql-relay-bin 然后用 CHANGE MASTER TO 配置主从关系。看不懂？用云厂商自带的数据库跨区域同步功能，一键配置。第三步：文件存储用对象存储不要把所有文件存在服务器本地。用阿里云OSS、腾讯云COS、AWS S3这类对象存储，数据天然多副本、跨区域可用。# 定时同步文件到OSS ossutil sync /data/www/ oss://my-bucket/www/ --delete 第四步：DNS智能解析cloudflare、阿里云DNS、腾讯云DNS都支持智能解析。配置两条A记录，一条指向主站IP，一条指向备站IP，开启健康检查。主站挂了，自动切到备站。台风季，你现在就该做的三件事别等台风真的来了再动手。你现在就可以做：1. 检查你的备份是否真的可用这是最容易被忽视的一点。很多人天天做备份，从来没有恢复过。没有验证过的备份，等于没有备份。建议：每个月做一次恢复演练。在测试环境把备份数据完整恢复一遍，看看能不能跑起来。2. 建立"跑路文档"如果明天你的服务器全挂了，你能在几小时内重建整个环境？把所有配置、部署步骤、环境变量写成一个文档，放进Git仓库。真出事的时候照着文档来，不会手忙脚乱。3. 至少买一台跨区域的低配备机成本不高。比如你主站是200元/月的配置，买一台50元/月的同配置备机放到另一个区域。平时跑跑测试，台风来了直接顶上，这不香吗？写在最后这次台风"巴威"给我最大的感触不是风有多大、雨有多强，而是一个很简单的道理——你永远不知道意外和明天哪个先来。但作为技术人，你不能用"不知道"来当借口。供你参考。希望你的数据，永远安然无恙。（全文完）