[头豹研究院]：行业简报：算力调度平台规模化发展-尊龙凯时人生就博
ai智能总结算力调度平台：用于统一管理、智能调度和优化来自不同提供商或地域的异构计算资源，如cpu、gpu等，旨在提升资源利用率、降低成本并简化用户操作。 vgpu：一种将物理gpu的图形处理能力进行虚拟化的技术，允许多个虚拟机或用户共享同一块物理gpu卡，为虚拟桌面和应用提供硬件加速。 kubernetes：一个开源的容器编排系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用，在算力平台中常用于管理承载计算任务的节点和容器资源。 异构算力：指由多种不同类型处理器，如cpu、gpu、npu、fpga等组成的计算资源环境，能够为不同特性的计算任务提供最优的硬件支持。 任务调度：算力调度平台的核心功能之一，指根据任务需求、资源状态、预设策略如优先级、成本等，将计算任务分配至最合适计算节点的过程。 资源池化：将分散的物理或虚拟计算资源，如cpu、gpu、内存、存储，聚合成逻辑上的共享资源池，进行统一管理、分配与监控，提高利用率与效率。 弹性计算：指计算资源如算力、存储等可根据业务负载或用户需求自动或手动扩展或缩减，常与按需付费模式结合，提升资源灵活性与成本效益。 智能调度：区别于固定规则调度，指使用复杂算法如ai、机器学习分析任务特性与资源状态，实现最优化的资源分配与任务调度决策。 资源利用率：衡量计算资源在一定时间内被有效使用的程度，通常以百分比表示，是评估算力调度平台效率的重要指标。 细粒度切片：指将计算资源尤其是gpu精细拆分为可独立调度的小单元，更精准地匹配不同任务需求，提高资源共享与并发处理能力。 在ai大模型驱动下，中国智能算力需求与供给同步高速攀升，超大规模、高性能算力中心加速布局，带动整体算力基础设施快速扩容；在此背景下，具备高效资源整合与调度能力的平台，将具备突出的规模化发展价值 算力调度中心的盈利高度依赖政府补贴，该补贴旨在通过结构化机制确保本地资源充分利用并控制风险。成功的关键在于企业需战略性地早期介入以影响决策，同时其方案必须精准契合政府经济、社会及政绩等多维核心价值 平台必须具备高效整合和调度各地异构算力的技术能力，这为实现低成本、规模化和市场化变现奠定了基础。平台应具备的核心技术能力包括资源虚拟化、切片、实时监控和潮汐调度等，确保同一资源能够低成本、多次高效利用 算力平台规模化价值变现的核心在于庞大且多元的客户基础，这决定了盈利速度与定价潜力。同时，结合高效的生态合作与增值服务策略是进一步提升毛利、控制风险并最大化客户价值的关键手段 算力调度平台的规模化路径——算力需求增长迅速 在ai大模型驱动下，中国智能算力需求与供给同步高速攀升，超大规模、高性能算力中心加速布局，带动整体算力基础设施快速扩容；在此背景下，具备高效资源整合与调度能力的平台，将具备突出的规模化发展价值 中国智能算力发展及预测（2019-2026e） 单位：百亿亿次浮点运算/秒(eflops) cagr：68.97% 1,271 923 725 451 268 155 75 32 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025e 2026e 城市|智能算力规模（eflops） 广东 贵州 北京 河北 45 38 上海30 深圳25 35 80 智能算力需求的激增，特别是在大模型应用领域，显示了ai技术快速发展和未来算力市场的巨大潜力 伴随着人工智能大模型及其相关应用的爆发式发展，智能算力的需求正在经历前所未有的激增。当前，智能计算已经成为中国算力结构中增速最快的类型，尤其在大规模语言模型、图像识别、自动驾驶等前沿领域，对高性能计算资源的需求尤为迫切。据统计，大模型作为智能算力的最大需求方，其需求占比接近60%，这不仅反映了ai技术的快速发展，也揭示了未来算力市场的巨大潜力。 中国智能算力需求及预测（2023-2028e） 单位：mw 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 cagr：68.97% 22,087 18,831 15,528 12,197 8,535 6,334 2023 2024e 2025e 2026e 2027e 2028e 为了抢占ai市场份额，互联网巨头和超大规模云服务提供商持续扩展其超大规模、高性能的算力中心。预计至2028年，中国智能算力整体需求将超20,000mw。 算力调度平台的规模化路径——算力调度平台的价值 算力调度平台通过统一的技术架构智能整合异构且碎片化的资源，其核心价值在于显著提升资源利用率，降低用户获取算力的成本与门槛，并简化管理与匹配流程，实现高效、经济、便捷的算力服务供给 算力调度平台的价值 算力调度平台 gpu客户端 客户端 为ai应用提供编程接口提供实时编译工具链 镜像与算法管理 数据管理 任务调度 将对gpu的调用发送给中枢 大数据计算api接入中间件 计算管理（cpu、gpu、vgpu） 控制中枢 gpu控制中枢 管理ai硬件资源池 基于大数据技术调度虚拟gpu资源 kubernetes 资源管理与监控 node1 node2 node3 服务端 运行在物理卡之上 cpu/mem cpu/mem cpu/mem disk gpu disk 接收来自客户端的调用并返回结果 gpu disk gpu 解决资源“碎片化”与“利用率低”痛点 降低用户“成本”并提升“灵活性” 简化算力“获取与管理复杂度” 汇聚碎片化、异构算力，通过智能调度提升整体资源利用率与可及性。 提供弹性、按需、高性价比的算力使用模式，显著降低用户成本和获取门槛。 统一管理并智能匹配算力与任务需求，简化用户操作，优化资源分配效率。 算力调度平台通过统一架构智能整合异构资源，核心价值在于提升利用率、降低使用门槛，并简化算力获取流程，实现高效便捷的服务供给 算力调度平台的核心价值，在于其扮演了一个智能化的资源整合与调度中枢的角色。它通过运用虚拟化（如vgpu）、容器化（如图中kubernetes所示）、任务调度、数据及镜像管理等一系列技术手段，将底层分散、异构的计算资源（cpu、gpu等）进行池化管理和细粒度切分。这种模式旨在根本性地解决传统算力使用中存在的资源碎片化导致利用率低下、用户（尤其是gpu需求者）获取成本高且缺乏弹性、以及跨多种资源类型进行统一管理和高效匹配任务极其复杂这三大核心痛点。最终，该平台致力于为用户提供按需、弹性、高性价比且易于管理的算力服务，同时最大化底层硬件资源的整体利用效益。 算力调度平台的规模化路径——政府补贴是核心来源 算力调度中心的盈利高度依赖政府补贴，该补贴旨在通过结构化机制确保本地资源充分利用并控制风险。成功的关键在于企业需战略性地早期介入以影响决策，同时其方案必须精准契合政府经济、社会及政绩等多维核心价值 政府补贴是算力调度中心盈利的核心来源 提前铺垫干预政府决策 赢得政府订单重在投标前的早期介入与战略布局。通过对接关键决策者，企业能洞察真实需求并影响标准制定，从而塑造有利竞争格局，提高中标概率。 切实满足政府的核心价值点 赢下政府订单的关键 政府决策高度关注经济、社会及政绩等多维核心价值，超越技术与价格考量。企业方案需精准回应这些诉求，清晰展示对本地发展目标的具体贡献，以此赢得政府信任。 政府的首要目标是确保本地已建算力资源得到充分消纳 地方政府为保障本地算力投资回报，常通过引入头部云厂商并配套财税、能源优惠。核心在于实施“算力券”等用户侧退坡式补贴，显著降低初期使用成本，提升本地算力相对公有云的定价优势，加速资源消纳进程。 政府客户的核心需求 补贴机制设计规避项目风险 政府倾向于“先承诺补贴、后启动建设”模式以锁定政策支持，降低平台投资风险。补贴兑现机制明确，或通过用户直接抵扣，或基于平台 达成算力消纳kpi后的政府结算支付，确保财政激励与使用效果强关联。 政府多元目标塑造合作模式 政府推动算力建设的目标超越单纯营收，涵盖本地就业、产业升级及数字基建政绩等多重维度。因此，要求平台本地化运营成常态，政府亦会其资源网络导入本地客户，形成互利合作加速目标达成。 战略性政府关系是合作前提 企业欲参与政府算力项目，需进行前瞻性的战略布局。构建专业的政府关系团队，主动对接决策层以洞察政策深层意图至关重要，旨在通过早期介入影响规划，实现与政府目标的战略协同。 政府补贴是驱动算力调度中心商业模式及盈利的关键。政府的核心诉求在于确保本地已建算力资源得到充分利用（消纳），并通过结构化的补贴机制（如算力券、退坡机制、kpi挂钩）来激励用户、降低平台风险。要成功赢得政府订单，企业不仅需要提供技术上可行的方案，更关键的是要进行战略性的早期介入以影响决策，并精准把握、满足政府在经济、社会效益及政绩等多维度的核心价值诉求。 算力调度平台的规模化路径——优质算力调度平台技术特征 平台必须具备高效整合和调度各地异构算力的技术能力，这为实现低成本、规模化和市场化变现奠定了基础。平台应具备的核心技术能力包括资源虚拟化、切片、实时监控和潮汐调度等，确保同一资源能够低成本、多次高效利用 优质算力平台需具备精细化资源切片/异构兼容/动态调度能力 细粒度切片 异构算力兼容能力 将整块算力资源精准拆分为小单元，以满足多样化需求，最大化资源复用。 支持多种芯片架构（如英伟达gpu、华为昇腾等），通过虚拟化技术统一调度，确保用户体验不受影响。 跨地区调度能力 实时监控与动态调整能力 整合各地区算力，实现跨区域调度，确保资源稳定供应，降低风险。 实时跟踪资源使用状态，动态调整闲置算力，提高资源利用率和收入。 潮汐调度能力 根据需求波动合理安排任务，提升资源高效变现。 平台需要具备精细化资源切片、异构算力兼容、跨地区调度、实时监控与动态调度等能力，以实现算力资源的高效复用和低成本变现 细粒度切片：平台需要将整块算力资源精准拆分为细小单元，以满足不同客户的多样化需求，实现闲置资源的充分复用。就像一套房子整租租5,000，把其切分成4个空间，每个空间可以租2,000块一样，实现增值。 异构算力兼容能力：面对英伟达gpu、华为昇腾以及国产天数智芯等不同芯片架构，平台必须具备兼容性，通过资源虚拟化技术将这些异构硬件统一调度，确保用户体验不受硬件差异影响。这种能力能够使平台构建更大规模的算力池，为不同应用场景提供定制化服务。 跨地区调度能力：平台应能整合各地区的算力资源，实现资源跨区域调度，降低单一地区资源不足或故障的风险。例如，当某一地区（如上海）的算力需求激增时，平台可以快速调用邻近城市（如苏州、内蒙古等）的闲置资源，确保整体供给稳定、成本均衡。 实时监控与动态调度能力：平台须建立完善的监控系统，实时跟踪各客户的算力使用状态，精准捕捉闲置或低利用率的资源。通过动态调整和打包复用这些闲置算力，平台可以将同一客户的冗余资二次打包出售，提升资源利用率和收入。 潮汐调度能力：平台应能根据客户需求的波动和使用高峰低谷，合理安排任务分配，将部分离线或对实时性要求不高的任务放在夜间等低峰时段执行，进一步实现资源高效变现。 算力调度平台的规模化路径——算力调度中心规模化的核心 算力平台规模化价值变现的核心在于庞大且多元的客户基础，这决定了盈利速度与定价潜力。同时，结合高效的生态合作与增值服务策略是进一步提升毛利、控制风险并最大化客户价值的关键手段 客户类型的规模与丰富性是算力调度规模化关键 规模：快速变现与达标关键 大客户：高价值稳定核心 大规模客户是平台快速盈利和完成业绩目标（如对赌）的基础，有助于降本增效。 需求稳定、价值高的大客户是当前算力平台的理想目标。因此，平台选址常优先考虑靠近大客户群，以减少延迟、降低风险，实现高效服务。 丰富的客户类型是实现算力调度规模化的关键 多样性：分层定价促溢价 客户群多样化带