搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻【覆盖行业】信保 ｜出口 ｜金融 制造 ｜农业 ｜建筑 ｜地产 零售 ｜物流 ｜数智【访问入口】hangyexinwen.com【新闻分享】点击发布时间即可分享【联系我们】xinbaoren.com（微信内打开提交表单）https://shuzhi.hangyexinwen.comhttps://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/20525https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/20525Mon, 29 Jun 2026 06:29:39 GMT⁣<br /><b><i><b>📰</b></i> 都在说缺算力，90% 的 AI 芯片却被「浪费」了？</b><br /><br />全球AI竞争的核心正在从简单的算力堆积转向“用好算力”的结构性提升。文章通过多方数据揭示：全球顶尖实验室的GPU采购规模庞大，但实际有效利用率长期偏低，存在大量闲置与空转现象，甚至在数据准备不足时也会继续耗电。MFU（模型浮点运算利用率）若只有10%，等同于花费数亿美元买来却只发挥少量算力，造成巨大浪费。原因并非单一，而是数据准备滞后、存储IO跟不上、监控指标误导等综合因素，形成“<mark>数据饥饿</mark>”和深层空转的双重困境。类似历史上的“暗光纤”现象，AI业界面临供需均在，关键在于如何打破结构性瓶颈，实现从10%到60-70%的利用率跃升，仿效云计算由服务器虚拟化、容器化带来的效率革命。文章提出“产出最大化”的理念，强调以使用量计费、改进数据管线、提升调度与协同能力，以及把已购算力真正用起来，才是长期竞争力的核心。<br /><br />未来AI算力的胜负，或许不在于谁买得最多，而在于谁能把同一批算力训练出更多有意义的智能。<br /><br /><i><b>🏷️</b></i> <a href="/search/%23%E7%AE%97%E5%8A%9B%E6%B5%AA%E8%B4%B9">#算力浪费</a> <a href="/search/%23MFU">#MFU</a> <a href="/search/%23%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A5%A5%E9%A5%BF">#数据饥饿</a> <a href="/search/%23%E4%BA%A7%E5%87%BA%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%8C%96">#产出最大化</a> <a href="/search/%23AI%E6%95%88%E7%8E%87">#AI效率</a><br /><br /><i><b>🔗</b></i> <a href="https://news.pedaily.cn/202606/565643.shtml" target="_blank">原文链接</a>