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现在出现了一种奇怪的现象，人们对自己时间的价值评估远远低于其真正价值。这种情况在某种程度上一直存在，但人工智能似乎将其推向了极致。 我经常遇到这样的问题：“我为什么不能用 Claude 自己构建这个东西呢？” 然后我就想… 是的，你可能可以？我已经投入了大约 100 个小时来开发一个 MVP（最小可行产品），并尝试以每月 30-50 美元的价格进行推广。 然后我会和那些时薪 100 美元的人聊天，他们会说：“嗯，这主意不错，但我可以用 Claude 和 n8n 在几周内自己搞定。” 假设在他们特定的使用场景下，他们花了大约 10 个小时。这就相当于花费了 1000 美元的时间来避免每月支付 30 美元。 从纸面上看，这毫无道理。但这种情况一直在发生。Claude 的订阅已经付了钱，所以输出感觉是免费的。与此同时，为产品付费，即使是便宜的产品，也感觉像是一个真正的决定。 所以你会得到这种奇怪的结果，人们会心甘情愿地花费更多的时间来避免花一点点钱。 每个人都告诉我专注于真正的痛点。问题是，我正在解决的痛点是真实的。人们只是想自己解决它。这在企业级 B2B 领域一直是有道理的，因为你有一个工程团队，并且构建与购买之间的权衡不仅仅是时间和金钱。但现在我看到创始人、消费者也在做同样的事情，我从未见过人们如此随意地对待自己的时间。 还不确定该怎么处理这个问题。好奇其他人是否也看到了同样的情况。

The standard GPU utilization metric reported by nvidia-smi, nvtop, Weights &amp; Biases, Amazon CloudWatch, Google Cloud Monitoring, and Azure Monitor is highly misleading. It reports the fraction of time that any kernel is running on the GPU, which means a GPU can report 100% utilization even if only a small portion of its compute capacity is actually being used. In practice, we&#x27;ve seen workloads with ~1–10% real compute throughput while dashboards show 100%.<p>This becomes a problem when teams rely on that metric for capacity planning or optimization decisions, it can make underutilized systems look saturated.<p>We&#x27;re releasing an open-source (Apache 2.0) tool, Utilyze, to measure GPU utilization differently. It samples hardware performance counters and reports compute and memory throughput relative to the hardware&#x27;s theoretical limits. It also estimates an attainable utilization ceiling for a given workload.<p>GitHub link: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;systalyze&#x2F;utilyze" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;systalyze&#x2F;utilyze</a><p>We&#x27;d love to hear your thoughts!