为什么会出现“巨头缺算力”和“地方算力闲置”同时发生？
大模型训练需要高性能芯片、高速互联、存储、集群稳定性和成熟软件生态，工业、金融等场景还对时延、数据安全和私有化有不同要求。地方已建成的空闲GPU未必接得住头部模型公司的训练任务，而普通企业又缺少模型选型、数据处理和部署能力。
50%都在赔钱 算力中心大量吃灰
资讯摘要
人工智能,50%都在赔钱 算力中心大量吃灰 金色财经,半年卖出近9亿元算力服务，净利润增长7倍。
AI 摘要
文章聚焦AI算力的供需错配：并行科技2026年上半年算力服务收入8.95亿元、毛利率仅16.97%，而部分地方智算中心上架率不足50%、实际利用率不足30%，行业估算全国智算中心利用率约20%—30%。作者认为单纯转卖GPU利润有限，按卡时、Token计费的弹性推理，以及算力调度、模型部署等应用层服务，才是提升利用率与盈利的关键。
AI 问答
智算中心目前的亏损与利用率情况如何？
文章称行业人士估算全国智算中心利用率约20%—30%，而一家智算中心通常要达四成左右上架水平才能跨过盈亏平衡线。结合全国在用智算中心超500个，粗略推算可能有250—350座处于亏损或难以覆盖完整成本的状态。
算力行业下一阶段的机会在哪里？
作者认为机会属于让同一批GPU产出更多可计费Token的一方：第一层是GPU调度、弹性推理、推理加速、多模型路由与成本优化；再往下是模型部署、私有化、企业知识库、Agent和垂直行业应用，后者离客户付费更近。
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