【算力到底是不是过剩的？】 从去年下半年开始，我在说算力是过剩的，根本不存在大量缺少算力，需要大规模建设智算中心这件事情。当然这个也连带了对于英伟达的判断，一个制造的企业利润达到了70%以上，这肯定是有违基本规律。 我做这样的判断是基于两个角度，第一，我去年下半年转了中国若干个智算中心，问问他们智算中心的利用率，没有一个达到30%，甚至有不少是10%。也就是说智算中心建设了，并没有真正的在使用。这是实地调查的结果。 浪潮人工智能研究院测算，我国智算中心平均算力使用率仅为30%，三四线城市部分项目利用率甚至不足三成。大量服务器通电却闲置，造成资源浪费。 西部某城2022年建成的千卡规模智算中心，年运营成本超3000万元，已上架服务器实际利用率仍不足30%，成为当地沉重的运维负担。 某地投资12亿元打造的智算中心，规划算力300P，可本地仅3家人工智能企业，年需求不足20P，超90%算力长期处于闲置状态。 2023-2024年建设热潮中，部分投机者夸大需求套取补贴，导致部分智算中心空置率高达80%，如今这些项目因缺乏应用支撑纷纷停摆。 2024年上半年，全国智算中心可运用算力达17亿卡时，实际使用量仅5.6亿卡时，不及三分之一的利用率印证了算力过剩的现状。 英伟达2025年财报显示净利润率55%，虽未达70%，但远超苹果25%、微软34%的水平，在制造业中实属罕见。 摩根士丹利报告显示，英伟达GB200 NVL72利润率近78%，靠CUDA生态壁垒形成垄断，这种高利润难以长期持续。 传统制造业平均利润率普遍在5%-15%之间，即便是科技制造企业，长期维持30%以上利润率都属特例，英伟达的盈利水平已偏离行业常态。 部分观点认为算力是“数字时代的电力”，需超前布局，就像高速公路建设初期也曾被质疑车流量不足，但最终激活了经济。 AI技术迭代中，DeepSeek等高效大模型降低了训练算力需求，企业更倾向微调模型而非自建集群，算力需求结构已发生变化。 2025年推理算力需求预计占比达67%，成为新引擎，低质量智算中心被淘汰，高质量项目仍有广阔发展空间。 河南、粤港澳等地区推进的高质量智算中心，聚焦国产化算力升级，通过精准对接需求提升利用率，走出差异化路线。 简单以短期利用率判定算力过剩不够全面，真正的问题是盲目扩张导致的结构失衡，优质算力仍有缺口。 理性规划、聚焦实际需求、推动技术创新，才能让算力资源真正服务于产业发展，避免重蹈“建得起、用不起”的覆辙。算力发展 中国算力产业 算力规模翻番 麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持! 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
