算力四年翻倍，为什么"调度"才是AI时代的操作系统？
中国算力规模四年翻倍、智能算力占比32%、数据量同比增40.95%……但你知道吗，算力最大的浪费，恰恰发生在”买得起、用不满”之间。
一、一个被忽视的真相：算力不缺，缺的是调度
2020年，中国算力总规模135 EFLOPS；2024年底，280 EFLOPS——四年翻倍。
但翻倍的只是规模。真正决定算力价值的，是利用率。业内一个常见的痛点是：GPU买回来了，利用率却上不去。原因很简单——异构算力（CPU、GPU、FPGA、ASIC）并存，软件环境碎片化，缺乏统一调度标准，跨架构迁移成本高。
更隐蔽的是：A100在持续高负载下性能会衰减20%。传统调度模型根本预测不了这种动态变化。
算力调度平台，就是解决”哪里有资源、如何调用、如何让资源发挥最大效能”的”资源管家+性能调优师”。
二、万亿级机遇背后的商业逻辑
头豹研究院将算力调度定义为 AI 时代的”操作系统”级赛道。
为什么是万亿级？因为供需矛盾。供给端快速增长，需求端却受限于利用率。调度平台通过五大关键技术——算力感知、算力度量、算力路由、算网编排、算力交易——释放存量算力价值。
格局上，国家-省-市三级平台加速落地：东数西算一体化算力交易平台、甘肃”1+N+X”、天津”通智超”一体……运营商（电信”息壤”、移动”星罗”）与厂商（阿里震旦、百度百舸、华为、浪潮）双轨并行。
三、openFuyao：国产化的关键变量
2025年Q3，华为、中国移动、联通主导的openFuyao正式开源，瞄准国产化适配，计划孵化全球算力互联网标准。
这意味着什么？算力调度的底层标准，正在从美国主导走向中国参与定义。
四、对银行的三点启示
作为银行科技条线的一员，我看到的启示更具体：
- 采购算力，先看调度能力。异构调度能力决定GPU利用率，避免”买回来用不满”。
- AI中台可借鉴算网融合架构。统一纳管、智能编排、资源池化——这套思路同样适用于银行AI算力治理。
- 信创合规提前布局。openFuyao等国产调度栈，是银行私有化算力集群的中长期趋势。
结语
算力规模翻倍只是起点。真正决定AI产业天花板的，是那张看不见的”调度网络”。
正如操作系统之于电脑，算力调度平台，就是AI时代的新操作系统。
谁掌握了调度，谁就掌握了算力的话语权。
参考资料：头豹研究院《2025年算力调度平台行业》 本文仅代表个人观点，与所在机构无关