第六十九章下載量激增

“阿爾法礦工”群里幾位大v的背書，如同在干燥草原上投下了幾顆火星。

短短一周內，“發現一個堪比專業數據引擎的低延遲ai框架”的消息，以驚人的速度在量化交易、高頻套利、程序化交易等硬核小眾圈層中蔓延開來。

從少數核心的技術討論群，擴散到更多付費知識星球、行業論壇的隱秘板塊，甚至傳到了幾家小型私募和自營團隊技術負責人的耳朵里。

“螃蟹”的下載量曲線，從之前那令人心灰意冷的平緩直線，陡然變成了近乎垂直的飆升線。

每日新增用戶從兩位數飆升至四位數，并且還在加速。

后臺數據顯示，超過70%的新用戶注冊信息或設備特征與金融、編程、數據分析強相關。

更可怕的是用戶活躍度。

股市開盤即在線，海量的、細碎的實時行情數據通過api端口洶涌而入，每秒處理的請求數達到了令人頭皮發麻的量級。

然而，喜悅只持續了不到半天，就被巨大的壓力取代。

“秦總！華東節點服務器cpu負載95%！網絡io快要炸了！”

“秦總，華南區響應延遲已經突破500ms，還在漲！”

“有用戶反饋信號丟失！報警系統顯示003號數據處理服務剛剛重啟了一次！”

辦公室里，報警提示音和工程師急促的匯報聲交織在一起。

秦悅盯著監控大屏上那一片刺眼的紅色和不斷跳動的驚悚數字，臉色凝重。

她精心設計的、用于處理相對平緩ai任務的云端服務器集群，在這股突如其來的、猶如海嘯般的高頻金融數據流面前，脆弱得像個孩子。

用戶論壇和幾個核心交流群里，抱怨聲開始出現，并且迅速升級：

“搞什么？上午還好好的，下午延遲上到2秒了？我策略廢了！”

“關鍵時刻給我掉鏈子？剛剛一波行情，‘螃蟹’卡了，手動都沒跟上！虧的錢誰賠？”

“開發者呢？出來挨打！好不容易找到個神器，這就拉胯了？”

“求求了，趕緊擴容吧！我愿意付費！只要別卡！”

這些抱怨不同于之前的“功能單一”，而是直指核心體驗。

延遲速度！

對于這些將“螃蟹”視為交易利器的用戶來說，速度就是生命，延遲就是金錢。

口碑建立起來難，崩塌卻可能只需要一次糟糕的體驗。

秦悅比誰都清楚這一點。

這是生死存亡的時刻。

必須立刻、不惜一切代價擴容！

穩住這來之不易的、用“毫秒級響應”換來的第一批種子用戶。

“立刻評估，臨時租賃公有云頂級配置服務器，最快多久能上線？成本多少？”秦悅問技術總監。

技術總監臉色發苦：“秦總，公有云臨時擴容，走流程、配置、調試，最快也要大半天，而且未必能達到我們需要的極致低延遲和穩定性。

成本……按現在的流量估算，如果要滿足需求，日消耗可能接近六位數，這還只是初步……”