国产算力利用率分化调查：GPU采购量增长背后，重硬轻软成新瓶颈

9月15日，21世纪经济报道刊文指出，国产算力产业正来到分水岭：GPU采购量持续增长，但真正稳定输出的Token未必同步增加。IDC与中国信通院今年面向250家企业的调研显示，近半数受访企业的智算资源利用率处于51%至70%区间，另有6.7%处于31%至50%；制造、政务等行业中利用率达到70%以上的企业占比不足35%。部分自建项目虽完成服务器与GPU部署，但统一调度、资源池化、软件适配和动态分配系统仍有缺口，这一现象被业内概括为"重硬轻软"。

文章分析称，大模型部署需要驱动、算子库、通信组件、推理引擎、存储与网络等整套软件链配合，任何一环出问题GPU都可能跑不满。目前业内常用vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等推理引擎，华为昇腾则拥有MindIE等自有组件；国产GPU厂商众多，硬件架构与工具链各不相同。GPUStack联合创始人梁胜将行业难题概括为"多对多"——上层多个模型对下层多个GPU，组合数量持续扩大，逐个适配成本越来越高。中国信通院已启动大模型国产化适配测评，覆盖工具链易用性、适配成本与性能表现。

【AICOR 点评】利用率数据揭开了国产算力繁荣的另一面：买卡不等于有算力，有算力不等于有产出。对企业CIO的警示非常直接——评估算力投资时，必须把软件栈适配成本和调度能力一起算进TCO，否则账面FLOPS与实际Token产出之间可能差出一倍以上。中长期看，跨芯片统一调度层会成为国产算力生态里最有投资价值的软件环节。