最新调研:中国智算设备空置率几乎为零

算力百科最新调研结论：

1.这里只阐述公网可调用的算力中心，很多私有化特别是政务外网部署的算力中心不在调范围内。公网算力基本上都用满了，不管是 GPU 还是 CPU；

2.目前喊中国算力空置率高的人基本上是两拨人。

一波是被坑过，早早退出的人，一朝被蛇咬，十年怕井绳，他们一直还在喊智算中心空置率高；

另一波是纯YY的，从来没有下过场做过算力中心项目，甚至都不是从业者，他们竟然在喊“智算中心空置率高”，而且很多是公司中高管。

算力市场正在经历一场静悄悄但惊心动魄的逆转。当部分场外人士仍停留在“智算中心遍地是坑、空置率极高”的刻板印象中时，

2026年初的算力百科调研数据显示：中国公网智算中心的实际空置率已逼近零点。

从大模型的推理爆发到智能体（Agent）的全面落地，中国算力产业已彻底消化了历史库存，进入了全栈满载的新周期。

历史的阵痛（2019-2023）

我们的先行者，空置率高和被坑杀的垫资方

曾几何时，“智算中心空置率高”、“算力泡沫”“坑杀垫资方”是行业内挥之不去的阴霾。这种认知的形成基于一段惨痛的行业发展史，这是实际情况，并不是凭空捏造，在特定历史时期内发生。

在2019年至2023年间，由于政策导向和资本热潮，国内建设了大量智算中心。彼时的算力建设存在显著的“供需时空错配”，大多数都是超前建设，空置率极高：

基础设施超前，应用生态滞后：当时国产大模型尚未觉醒，杀手级应用匮乏，导致建好的算力中心缺乏实际负载。

资本惨败与认知固化：大量资方、从业者和平台公司在这一时期遭遇了严重的现金流断裂，最终及时止损、黯然退场。

这就造成了一个巨大的“幸存者偏差”效应。这批在黎明前倒下的从业者，成为了历史的牺牲者，我们称之为算力产业先行者。

不怪他们，他们“一朝被蛇咬，十年怕井绳”，即使在退出行业后，仍基于当年的惨痛经历，在市场上大声疾呼“国内智算中心空置率很高”。

他们没有勇气再次进入算力产业，只能望算兴叹：他们只是历史长河的见证者，而非当下产业巨变的参与者，因此参与时期的不对，绝大多数都是亏本止损、离场。

拐点时刻（2024）

国产模型爆发，存量算力的“大迁徙”

转折点发生在2024年。这一年，中国AI大模型产业完成了从“追赶”到“对齐”的关键跨越。

随着DeepSeek、Qwen（通义千问）、豆包等国产头部大模型的强势爆发，中国大模型与世界一流水平（如GPT-4系列、Claude系列）的代际差迅速缩小至6-12个月。这一技术突破引发了连锁反应，彻底改变了算力市场的格局：

从“训练为王”到“推理为先”：大模型在生产、生活场景中的渗透率呈指数级上升，企业端和消费端对推理（Inference）算力的需求呈现井喷态势。

存量盘活逻辑：过去那些被诟病“落后”的智算算力找到了最佳出口。虽然旧型号GPU或非顶尖国产卡无法胜任万亿参数模型的训练任务，但在推理场景下，它们只要肯降价租赁，依然具备极高的性价比。没有租不出去的算力，只有不合适的租赁价格，正如没有卖不出去的房子，只有不合适的房子报价！

调研中发现一种特殊情况，资产持有方，宁愿空置有不降价租赁，他们是平台公司投资，与原来上会材料不符，所以无法降价，被迫空置！这种我们调研是极个别情况。

市场扫货：各大模型厂商和MaaS（Model as a Service）运营公司开始疯狂采购公网智算中心的空置资源。只要能跑通推理，只要成本可控，曾经闲置的服务器被迅速填满。

2024年的这一波“推理狂潮”，直接将公网智算中心的主流GPU资源利用率拉升至高位，空置率开始大幅下降。

智能体时代（2025下半年）

OpenManus与OpenClaw引领的CPU利用率复兴

如果说2024年消化了GPU库存，那么2025年下半年则是对算力中心剩余资源的“地毯式收割”。

随着OpenManus和OpenClaw等先进智能体（Agent）框架的横空出世，AI的应用范式从单纯的“对话生成”进化为“自主任务执行”。这一变化对底层算力结构产生了意想不到的积极影响：

逻辑处理需求激增：智能体需要处理大量的规划（Planning）、记忆（Memory）和工具调用（Tool Use）任务。这些任务属于复杂的逻辑控制流，而非单纯的矩阵运算。

CPU算力被抢：对于智能体业务而言，昂贵的GPU并非唯一解。大量的逻辑判断、环境交互任务完全可以在低成本的CPU算力上高效运行。

异构算力的完美分工：

至此，国内公网算力中心实现了“物尽其用”。无论是有GPU的高性能节点，还是纯CPU的通用计算节点，都在这波智能体浪潮中找到了自己的生态位。

公网算力，基本上空置了，最次的也部署worker智能体，当CPU云使用啦。

空置率为零，背后的产业真相

关于“中国智算中心空置率高”的言论，本质上是滞后信息与刻板印象的产物。

真实的现状是：

需求侧：大模型推理与智能体业务的双轮驱动，制造了史无前例的算力缺口。

供给侧：无论是高端算力还是长尾算力（Legacy Hardware），均已进入满负荷运转状态。

对于仍在场内的算力从业者而言，当下的挑战不再是“如何寻找客户填补空置”，而是“如何优化异构算力调度，以满足客户对大模型推理与智能体部署的混合需求”。

目前从业者分两派：

1.正在的在建设和运营算力中心的从业者，对国内算力持积极乐观太多，正在大量的投资和建设；

2.被伤过或者从未真正下场过的人，大多停留在国内算力中心大面积空置的印象中，他们持悲观态度；

中国公网智算中心，已彻底告别了“鬼城”时代，正在成为支撑数字经济全速奔跑的最繁忙枢纽。

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