陸智算中心 傳七成算力空轉

近幾年中國地方政府紛紛頒布政策，補貼扶持智算中心項目，形成兆元（人民幣，下同）等級的投資規模。但多個消息來源表明，各類智算中心算力的平均利用率不足30%。業內人士指出，算力市場最大的泡沫是供需錯配形成的高溢價和高槓桿的算力地產模式。據公開報導，不少企業級的算力項目已經爛尾。

據「C114通信網」日前報導，騰訊雲營運商解決方案總經理張晉在「2026年世界移動通信大會」上海站的「智能數據中心峰會」上發表演講時表示，中國國內智算中心GPU（圖形處理器）平均利用率不足30%，主要原因是效能係數和滿載係數過低。

效能係數是衡量GPU單位時間內算力的實際發揮程度，也就是GPU跑得快不快，目前這項數據平均只有0.6。滿載係數是衡量GPU在時間維度上的利用密度，平均數據僅為0.5。根據騰訊雲提出的「算力生產力=標稱算力×效能係數×滿載係數」的公式，標稱算力因效能衰減、滿載損耗，最終僅剩30%的利用率，70%在空轉。

「C114通信網」創立於1999年4月，擁有中國最大的通訊專業社區「通信人家園」，業務涵蓋數據通訊、無線通訊、光通訊等18個技術領域，2001年成為五大電信營運商指定合作夥伴。

據《證券時報》7月10日報導，中國大量智算中心的機櫃平均利用率僅徘徊在20%~30%，部分企業級中心甚至低於10%。一邊是算力租賃價格因晶片緊缺居高不下，另一邊是昂貴的GPU在機房空轉——「擁有算力不等於擁有生產力」，正成為懸在行業頭頂的警報。

路透社曾報導，四個不同來源的數據表明，中國數據中心的利用率約為20%~30%。需要指出的是，傳統數據中心是包含伺服器、儲存和網路等IT設備的物理空間，而智算中心則是為大語言模型訓練、圖像識別、語言處理等AI應用提供強大的計算、數據和算法服務的新型數據中心。

北京亦莊人工智能研究院執行院長房超曾對財聯社記者表示：「規劃層面，早期建設偏重傳統數據中心，未充分預見AI算力需求爆發，存在結構性錯配問題；市場機制層面，算力資源分散、標準不統一、跨區域調度機制不完善，導致已有算力難以高效利用。」

中國算力市場最大泡沫和風險

儘管中國智算中心平均算力利用率僅為30%，但在大模型訓練和推理的高端領域仍是供不應求，供需錯配形成的高溢價成為算力市場的最大泡沫。

據「經濟觀察網」6月2日報導，蕪湖市大數據建設投資營運有限公司董事長胡蓉表示，算力市場最大的泡沫在於「供需錯配下的非理性溢價」與「重資產金融化」。B300伺服器價格一度飆升到700萬元、租賃價暴漲40%，其核心驅動力並非單純的技術需求，而是疊加了海外出口管制、合規管道受阻及灰色市場炒作等多重因素。部分企業甚至將GPU作為抵押物進行高槓桿融資，形成類似「貸款炒房」的算力地產模式，導致資產估值嚴重脫離實際商業回報。

胡蓉還表示，算力市場最大的風險是「技術疊代（替代）引發的資產貶值風險」與「下游商業化變現受阻」。一旦人工智能（AI）應用無法實現規模化盈利，高昂的算力成本將直接壓垮下游客戶。屆時，高價囤積的舊款GPU將面臨租金暴跌和流動性枯竭的雙重打擊，前期盲目擴張的重資產極易淪為不良債務，引發產業鏈的系統性出清。

據中信證券股份有限公司2025年6月發布的〈關於摩爾線程智能科技（北京）股份有限公司首次公開發行股票並在科創板上市之發行保薦書〉，近年來，GPU計算能力持續增強，更新週期顯著縮短。很多算力中心可能還沒收回成本，新一代晶片就已上市，使其在經濟上被直接「淘汰」。這類算力中心風險很大。

智算中心蓋太多 部分已爛尾

作為AI基礎設施，智算中心被視為人工智慧時代如同水電一般的新基建，各地紛紛頒布政策，補貼扶持智算中心項目。中國從事人工智慧數據中心行業的何雲（化名）曾告訴《大紀元》，算力中心已經數量過剩，更多的是給一些大模型企業使用，但「因為政府鼓勵做算力中心。所以算力中心建得太多了。」

從過往案例來看，凡是中共以政策推進、「舉國之力」發展的事物，都逃不脫「爛尾」的命運。中國在光電、新能源車和鋰電池上都走過類似的路徑：結構性過剩、一輪又一輪整合出清，最終少數企業得以存活，但更多的企業被市場淘汰，更多的項目爛尾。地方政府的投資打了水漂，背上沉重債務，最終會分攤到每個納稅人身上。

「新華財經」梳理了A股99家算力租賃概念上市公司的業績：2025年第三季，毛利率同比下滑的企業有59家，占比達56.6%。一半以上的算力概念上市公司，生意越做越不賺錢。◇