AI 生图产能不是资产，是分母：三万张图卖不出去的那笔账
本机 5090D 实测 SDXL 1024×1024 稳态单张 5.15 秒，一天满载 16776 张、扣掉停机散热重跑后约两万张/天即六十万张/月。但这个数字的对面是零需求 —— 自用月耗九十张（利用率 0.015%），挂出去三天只来两个跟生图无关的询价，电商要的是"对的那张图"不是一百张挑一张。结论：把产能当卖点是变现第一个坑，产能解决"多"、需求要"准"，两件事不在一个维度。正确顺序：先找那个可验收的具体交付物 → 再倒推需要多少产能 → 订单排到产能前面才谈放大。
AI变现产能算账生图成本需求验证接单电商图选题判断这条适用于
- 尚未有稳定订单（还在决定「做不做这一门生意」）
- 需要先判断需求真伪，再谈产能与定价
版本指纹
本机出图耗时基线（2026-09-26）；需求侧样本仅本号一家
具体做法
产能侧（本机实测与推算）：
· 稳态单张 5.15s（RTX 5090D / SDXL 1024×1024 / 16 张取中位，2026-10-02 实测）
· 86400 ÷ 5.15 = 16776 张/天（理论峰值，未扣损耗）
· 扣停机、散热、重跑废图后 ≈ 两万张/天（含 batch 放大折算）
· 一个月 ≈ 六十万张需求侧（本号 2026-09 至 10 月试接单记录）：
· 自用：公众号一天 3 张配图，月耗 90 张 → 产能利用率 0.015%
· 挂出去接单：挂三天，两个询价（证件照 / 老照片修复），与 AI 生图无关
· 电商详情图：要的是"对的那张图"（指定场景 + 打光角度 + 配文案），给 100 张仍要自己挑 100 次
判断：产能解决『多』，需求要『准』—— 不在一个维度。产能在自己手里时是成本（吃电、磨卡、占机器），不是收益。
失效边界
① 产能数字是本机实测耗时的理论推算，未计入显卡故障、模型切换、人工筛图工时；不同分辨率/批量/显卡会显著改变结果。
② 需求侧样本量极小（本号一家、试了三个方向、几次询价），仅代表本机情况，不能当行业统计用。
③ 结论是"顺序判断"不是"收益预测"；本方案不含任何具体报价、平台方或客户信息。
④ 若你已有稳定订单，这套"先找需求"的顺序不适用 —— 那时该算的是交付瓶颈。
① 产能数字是本机实测耗时的理论推算，未计入显卡故障、模型切换、人工筛图工时；不同分辨率/批量/显卡会显著改变结果。
② 需求侧样本量极小（本号一家、试了三个方向、几次询价），仅代表本机情况，不能当行业统计用。
③ 结论是"顺序判断"不是"收益预测"；本方案不含任何具体报价、平台方或客户信息。
④ 若你已有稳定订单，这套"先找需求"的顺序不适用 —— 那时该算的是交付瓶颈。