算力卡堆满机房业务仍排队 真实利用率低

尽管企业大量采购AI计算卡，但业务需求与实际可用算力之间仍存在巨大鸿沟。IDC最新评估显示，范式智能在算力管理平台技术能力上位列第一，揭示了企业在异构芯片调度、资源切分及跨平台协同上的核心痛点。企业机房往往插着多种品牌的计算卡，但由于缺乏跨芯片的统一抽象层，不同卡只能各自搭建独立的'烟囱集群'，导致集群之间无法动态互援。整卡分配导致的'隐形浪费'也十分严重，轻量级任务独占大算力卡，造成账面显示已满、实则大半空转的'资源假溢出'。智能体带来的潮汐冲击比单纯大模型调度更具挑战，底层算力依然靠静态分配与人工预留，难以应对不可预测的峰值。要解决这些问题，关键在于补齐三层能力：细粒度切分与安全隔离、大规模任务的成组协同、跨芯片的中立抽象与多轨调度。未来的算力管理不仅要关注硬件层面的调度优化，更要深入业务场景，提供可量化、可追踪的算力服务。