智算多多
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京公网安备11010602202532号 先看总量。截至2026年6月,中国在用智算中心超500个,另有在建及规划项目近400个,总数可达1000个左右,算力总规模达245万PFLOPS,位居全球第二。工信部数据,智能算力总规模已增长至2185 EFLOPS。
再看利用率。中国信通院数据,2025年国内智算总算量约38亿卡时,实际用算量仅14亿卡时,用算占比只有36.8%。浪潮旗下研究院测算,全国智算中心平均算力使用率仅约30%。覆盖29个省份超300个智算中心的统计显示,全行业平均算力利用率不足45%,通用GPU平均利用率只有20%到30%。
翻译过来就是,每投100块钱建算力,大约70块在空转。
很多人以为是需求不足,错了,真相是结构错配。
紧的和松的不是同一种卡。高端算力比如H100这类芯片依然紧缺,租赁价稳定在5.5到6万元每月,交付排期排到2027年上半年。但中低端通用算力、地方非标准化智算节点供给严重过剩,平均出租率只有28%,价格较2025年下跌超过40%。
结果是,最缺的卡买不到,没人要的卡堆成山。A100单卡时租从近1.35美元回落到1.04美元左右,较历史高峰期的三到四美元跌了不少。
根子在地方政府的考核逻辑和企业的运营逻辑不是一回事。智算中心作为新质生产力的代表,成了地方锦标赛的优选标的,投资额算得出、机架数得清,便于向上汇报。
建设用的是基建逻辑,先定规模、买设备、建中心,再等需求自己走进来。可算力不像公路,建好不会自动有车来。有调研发现,某中部省份规划3个智算中心总规模1200 PFLOPS,当地数字经济企业不足百家,实际需求不到200 PFLOPS。
早在2024年全国就出现458个智算相关招标项目,还持续下沉到县域。山东某县规划了15亿元的算力中心,这类项目建成后的客户在哪,是个很现实的问题。
就算上架了,也不等于能用满。腾讯云拆解过一个公式,算力生产力等于标称算力乘以效能系数再乘以满载系数。
现实是效能系数平均只有0.6,满载系数平均只有0.5。两个一乘,100%的标称算力真正用上的只剩30%。效能系数低是因为集群适配和网络瓶颈,0.1%的丢包就能导致约50%的算力衰减。满载系数低是因为调度匹配不上,客户跑的任务填不满集群。
这部分损耗比空置更隐蔽。账面看卡都在跑,实际产出远低于标称,这才是真正的浪费。
头部云厂商和专业算力运营平台活得不错。并行科技2026年上半年算力服务收入8.95亿元,企业客户算力服务收入7.05亿元,同比增长168.07%。它的核心不是靠一个机房卖卡,而是整合不同地域不同集群的算力资源再做调度交付。
深圳一些小型算力租赁公司反而活得滋润。它们没有万卡集群,却愿意接几张几十张卡的小单,离客户更近,更清楚客户跑什么模型、要用多久。
反差很清楚,专业平台能做到90%以上的利用率,大量缺乏客户资源和调优能力的地方智算中心利用率普遍在20%到30%。行业核心瓶颈已经从硬件制造转向算力调优和场景匹配。
很多企业不是不想用AI,是不知道该用什么模型、买多少算力、数据怎么处理、系统怎么部署,更不知道这笔投入究竟能不能带来收入或降本。算力和企业需求之间缺一层连接。
南京江宁上线的算力超市提供了一个样本。试运营阶段只有20家企业接入,却累计调用模型130.8万次,消耗510亿Token。有企业想用大模型做招投标文件评审和代码评审,一直被算力价格和模型选型卡住,接入后可以直接选GPU和主流大模型按需使用。
企业不是没需求,是过去购买算力的方式太重。现在越来越多平台可以按卡时、核时甚至Token收费,门槛降下来需求就出来了。
国内卷不动,企业往外走。在马来西亚柔佛州,算力总投资已达490亿美元,其中三分之一为中资背景,仅字节跳动一家投资额就超21亿美元。
阿里、腾讯、万国数据也在印尼、泰国、菲律宾持续布局。整个东南亚已有290个在运营数据中心,另有135个处于规划或建设阶段,跟中国企业的大举投入直接相关。
国内这边,乌兰察布、庆阳、中卫在吸引科技巨头入驻。高盛亚洲称乌兰察布已崛起为亚太规模最大增长最快的AI算力集群之一,截至2026年6月当地数据中心已投运及规划容量合计约12.5GW,较2025年约1.2GW的在线产能实现十倍以上扩张。
智算中心这波的问题不是建多了,是建错了。高端算力依然紧缺,低端算力严重过剩,这是结构性错配不是总量过剩,判断错了就会开错药方。
地方锦标赛式的建设该降温了。投资额和机架数不该是考核指标,利用率和客户满意度才是。否则继续建下去,吃灰的会从一半变成更多。
我的看法是这行正在从堆卡规模转向效率比拼。过去两年追捧谁囤卡多谁集群大,现在定价锚点变成了实际产出效率、盈利兑现能力和场景变现价值。这个转向对行业是好事,对靠讲故事拿项目的玩家是坏消息。
