随着国内智算基础设施建设进入深水区，行业竞争的核心正在从算力规模扩张转向算力使用效率的比拼。近期，全国一体化算力调度体系完成新一轮技术升级，通过异构算力池化、精细化任务调度与全链路词元生产优化，全网大模型推理场景的词元产能利用率正式突破 75%，相较于行业平均水平实现翻倍提升，标志着我国算力产业正式从 "堆卡时代" 迈入 "精耕时代"。

一、算力闲置困局倒逼调度技术革新

过去几年，国内智算中心建设速度持续加快，各地万卡级集群相继落地，算力总规模跃居全球前列。但与之形成鲜明对比的是，算力资源的实际使用效率长期处于低位。行业调研数据显示，此前国内多数智算中心的 GPU 平均利用率不足 30%，部分中小规模节点甚至低于 15%，大量昂贵的算力资源处于闲置状态。

造成这一局面的原因是多方面的。一方面，异构算力壁垒突出，不同厂商、不同架构的芯片之间难以统一调度，形成一个个算力孤岛；另一方面，传统的资源分配模式采用静态绑定方式，业务独占算力资源，闲时无法释放，忙时又容易出现资源争抢。与此同时，大模型推理负载本身具有极强的波动性，高峰与低谷的算力需求相差数倍，传统调度体系难以应对这种潮汐效应，最终导致整体利用率始终在低位徘徊。

更关键的是，随着大模型应用走向普及，产业对算力的需求已经从 "有没有" 转向 "贵不贵"。词元作为 AI 服务的核心产出单位，其生产成本直接决定了大模型商业化的可行性。在硬件成本下降空间有限的背景下，通过软件调度提升算力利用率，成为降低词元生产成本的核心路径。

二、池化调度升级的四大技术支柱

本次算力调度体系升级，核心是构建一套覆盖硬件抽象、资源池化、智能调度到词元生产优化的全链路技术体系，从四个维度系统性提升算力产出效率。

首先是异构算力的统一抽象与池化。通过硬件抽象层技术屏蔽不同架构芯片的底层差异，将 GPU、NPU、FPGA 等各类算力资源统一抽象为标准化的算力单元。无论是大型智算中心的万卡集群，还是分散的边缘算力节点，都可以接入统一的算力池，成为可全局调度的资源。这一设计打破了厂商绑定与设备壁垒，让全国范围内分散的闲置算力能够被纳入统一调度体系，根据任务特性与节点状态进行最优分配。比如将延迟不敏感的批量推理任务调度到电力成本更低的西部节点，将实时交互任务分配到靠近用户的边缘节点，通过全局统筹实现资源配置最优化。

其次是精细化算力切分与弹性调度。突破传统 "一卡一模型" 的限制，将单张加速卡按细粒度切分为多个虚拟算力单元，最小调度粒度可达 1% 算力与 MB 级显存。不同业务负载可以按需分配相应比例的算力资源，在不新增硬件的前提下大幅提升单卡利用率。同时，调度系统能够实时感知业务负载波动，动态调整算力分配。当业务高峰期到来时，自动从低优先级任务中回收算力，保障核心业务的服务等级；当业务进入低谷时，将空闲资源分配给离线训练、批量推理等后台任务，通过削峰填谷提升整体资源使用效率。

第三是 Prefill 与 Decode 分离调度与 KV Cache 池化。针对大模型推理的两阶段特性，将提示词处理与逐词生成拆解为两个独立的计算过程，分别调度到最适合的算力资源上执行。Prefill 阶段计算密集、耗时短，分配高性能计算单元；Decode 阶段访存密集、耗时长，调度到显存带宽更优的节点。同时，构建全局共享的 KV Cache 池，将已经计算过的上下文缓存起来，在多轮对话与长文本场景中避免重复计算。配合基于缓存局部性与负载均衡的智能调度算法，缓存命中率稳定在 90% 以上，大幅减少重复计算带来的算力损耗。

第四是超卖资源池与闲时填充机制。通过资源画像技术精准识别业务实际资源使用量，回收已分配但未使用的冗余资源，构建超卖资源池供离线业务使用。系统通过实时监控资源水位，当在线业务出现流量峰值时，自动驱逐低优先级任务，将资源快速归还核心业务。这种机制在保障在线服务质量的前提下，充分挖掘了资源的时间复用价值，让闲时的算力空窗得到有效填充。

三、75% 利用率背后的产业价值

全网词元产能利用率突破 75%，不仅仅是一个技术指标的提升，更对整个 AI 产业发展具有深远的结构性意义。

最直接的影响是单位算力的词元产出大幅提升。同样规模的算力基础设施，能够产出的词元数量相比此前提升一倍以上，相当于在不增加硬件投入的情况下，算力供给能力实现翻倍。这对于缓解当前算力供需矛盾、支撑大模型应用规模化落地具有重要作用。

更深层的价值在于算力成本的结构性下降。词元生产成本中，算力折旧与电力成本占比超过七成。利用率的提升直接摊薄了单位词元的固定成本，结合电力调度优化带来的能耗下降，词元综合生产成本可降低 40% 以上。成本的下降将推动大模型服务价格下探，让更多中小企业与开发者能够用得起 AI 能力，加速 AI 技术的普惠化进程。

同时，这也标志着算力产业的价值评估体系正在发生转变。过去行业衡量算力实力主要看卡数、看理论峰值，而现在越来越关注有效产出、关注词元产能。从 "卖算力" 向 "卖词元" 转型，正在成为云厂商与智算运营商的共识。算力基础设施的竞争重心，正在从硬件堆砌转向系统工程能力的比拼，软件调度、工程优化、全链路协同能力的重要性持续上升。

四、迈向更高效率的算力网络

75% 的利用率突破是一个重要的里程碑，但并非终点。从技术发展趋势看，算力调度的优化还有很大的提升空间。未来，随着液冷散热、高压直流供电等基础设施技术的进步，以及模型压缩、量化推理等算法层面的持续优化，算力与电力的转换效率还将进一步提升。

更长周期来看，全国一体化算力网络的建成，将实现更大范围的算力统筹与调度。跨区域、跨层级的算力池化，配合绿电消纳与分时调度，能够在更广的时空维度内优化资源配置。届时，算力将真正成为像水电一样的公共基础设施，按需取用、按量计费，为千行百业的智能化转型提供坚实的底座支撑。