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企业GPU集群利用率仅5%，巨额投入为何难解低效难题？

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05-26 11:48

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马斯克55万块GPU，利用率才11%？AI竞赛进入下半场了#马斯克55万块英伟达 GPU# 马斯克的 xAI，最近被曝出了一个很夸张的数据：手里大概有 55万块英伟达 GPU，但模型算力利用率只有 11%。什么意思？简单说就是，显卡买了一大堆，数据中心也建起来了，但真正跑出有效训练算力的部分，可能只相当于几万块 GPU 在干活。这件事听起来像是在吐槽 xAI “买卡不会用”，但我觉得它背后反映的是整个 AI 行业的新问题。过去两年，AI 公司拼的是什么？拼融资，拼数据中心，拼谁能抢到更多 H100、H200。好像谁手里的显卡越多，谁就离 AGI 越近。但现在大家慢慢发现，买到 GPU 只是第一步。真正难的是：你能不能把这些 GPU 高效调度起来。大模型训练不是把显卡插上就完事了。它背后要看网络通信、数据管道、内存带宽、任务调度、训练框架、工程团队协作。任何一个环节拖后腿，GPU 就可能在等数据、等指令、等同步。你花大价钱买来的算力，最后可能不是在训练模型，而是在“挂机”。所以这次 xAI 的 11% 利用率，真正值得看的不是数字有多低，而是它提醒了所有 AI 公司：AI 军备竞赛已经从“谁能买到卡”，变成了“谁能用好卡”。硬件是门票，但不是胜利本身。像 Meta、谷歌这种公司为什么更有优势？不是因为它们只会买显卡，而是它们长期积累了超大规模基础设施能力。调度系统、网络架构、数据中心运维、软件栈优化，这些看不见的工程能力，才是真正拉开差距的地方。而对马斯克来说，xAI 的问题也不是没有机会解决。它有钱、有卡、有数据中心，也有足够强的执行力。问题是，当集群规模来到几十万块 GPU 以后，难度已经不是简单堆人堆钱能解决的。规模越大，浪费也可能越大。算力越贵，效率就越值钱。所以我觉得，这件事给 AI 行业提了一个醒：未来真正强的 AI 公司，不一定是账面 GPU 数量最多的公司，而是能把每一块 GPU 都压榨出最大价值的公司。一句话总结：AI 上半场比的是谁抢到更多显卡，下半场比的是谁能让显卡少挂机。

根据《The Information》的一份报告，xAI 规模宏大的孟菲斯（Memphis）和 Colossus GPU 集群虽然配备了大量 H100 和 H200（包括液冷配置），但其利用率仅为 11% 左右。这意味着在已安装的 55 万颗 GPU 中，只有约 6 万颗处于活跃状态。这一问题并非 xAI 所独有。高效运行数十万颗 GPU 是当今人工智能领域面临的最严峻挑战之一。随着集群规模的扩大，闲置时间会迅速累积，软件栈也难以跟上硬件扩展的步伐。Meta 和谷歌在软件优化方面投入了巨资，利用率分别达到了 43% 和 46%。而 xAI 的分布式训练网络和软件栈仍处于成熟期，导致了更长的闲置时间和数据流水线瓶颈。xAI 的目标是通过未来的基础设施和软件升级，将利用率提高到 50%。随着公司将工作负载转向更适合“智能体 AI”（agentic AI）任务的硬件，xAI 也可能开始出租其 GPU 阵列。此外，马斯克正加倍投入 Terafab 项目，自主研发芯片并采用英特尔的 14A 技术，以支持 xAI、SpaceX 和特斯拉下一代的计算需求。#马斯克##人工智能#

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1. 马斯克55万块GPU，利用率才11%？AI竞赛进入下半场了#马斯克55万块英伟达 GPU# 马斯克的 xAI，最近被曝出了一个很夸张的数据：手里大概有 55万块英伟达 GPU，但模型算力利用率只有 11%。什么意思？简单说就是，显卡买了一大堆，数据中心也建起来了，但真正跑出有效训练算力的部分，可能只相当于几万块 GPU 在干活。这件事听起来像是在吐槽 xAI “买卡不会用”，但我觉得它背后反映的是整个 AI 行业的新问题。过去两年，AI 公司拼的是什么？拼融资，拼数据中心，拼谁能抢到更多 H100、H200。好像谁手里的显卡越多，谁就离 AGI 越近。但现在大家慢慢发现，买到 GPU 只是第一步。真正难的是：你能不能把这些 GPU 高效调度起来。大模型训练不是把显卡插上就完事了。它背后要看网络通信、数据管道、内存带宽、任务调度、训练框架、工程团队协作。任何一个环节拖后腿，GPU 就可能在等数据、等指令、等同步。你花大价钱买来的算力，最后可能不是在训练模型，而是在“挂机”。所以这次 xAI 的 11% 利用率，真正值得看的不是数字有多低，而是它提醒了所有 AI 公司：AI 军备竞赛已经从“谁能买到卡”，变成了“谁能用好卡”。硬件是门票，但不是胜利本身。像 Meta、谷歌这种公司为什么更有优势？不是因为它们只会买显卡，而是它们长期积累了超大规模基础设施能力。调度系统、网络架构、数据中心运维、软件栈优化，这些看不见的工程能力，才是真正拉开差距的地方。而对马斯克来说，xAI 的问题也不是没有机会解决。它有钱、有卡、有数据中心，也有足够强的执行力。问题是，当集群规模来到几十万块 GPU 以后，难度已经不是简单堆人堆钱能解决的。规模越大，浪费也可能越大。算力越贵，效率就越值钱。所以我觉得，这件事给 AI 行业提了一个醒：未来真正强的 AI 公司，不一定是账面 GPU 数量最多的公司，而是能把每一块 GPU 都压榨出最大价值的公司。一句话总结：AI 上半场比的是谁抢到更多显卡，下半场比的是谁能让显卡少挂机。

2. 根据《The Information》的一份报告，xAI 规模宏大的孟菲斯（Memphis）和 Colossus GPU 集群虽然配备了大量 H100 和 H200（包括液冷配置），但其利用率仅为 11% 左右。这意味着在已安装的 55 万颗 GPU 中，只有约 6 万颗处于活跃状态。这一问题并非 xAI 所独有。高效运行数十万颗 GPU 是当今人工智能领域面临的最严峻挑战之一。随着集群规模的扩大，闲置时间会迅速累积，软件栈也难以跟上硬件扩展的步伐。Meta 和谷歌在软件优化方面投入了巨资，利用率分别达到了 43% 和 46%。而 xAI 的分布式训练网络和软件栈仍处于成熟期，导致了更长的闲置时间和数据流水线瓶颈。xAI 的目标是通过未来的基础设施和软件升级，将利用率提高到 50%。随着公司将工作负载转向更适合“智能体 AI”（agentic AI）任务的硬件，xAI 也可能开始出租其 GPU 阵列。此外，马斯克正加倍投入 Terafab 项目，自主研发芯片并采用英特尔的 14A 技术，以支持 xAI、SpaceX 和特斯拉下一代的计算需求。#马斯克##人工智能#

3. 为什么现在科技热点是GPU，不是CPU了？

4. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

5. GPU真是旱的旱死，涝的涝死The Information爆料，xAI的GPU利用率大概只有11%。当然一般能到40%利用率就算很高了。可11% 的利用率还是低得惊人。另外该文中还爆料：“另一家大型实验室的一位研究人员告诉我们，他的同事会一遍又一遍地重复运行训练实验，好让自己看起来比实际更充分地利用了 GPU。AI 研究人员玩这种把戏，不仅是为了避免被老板责备，也为了确保自己的 GPU 不会被重新分配给其他团队。这些“霸占 GPU”的研究人员可能会辩称，芯片只是暂时闲置，因为他们正在分析上一轮训练实验的结果并决定下一步怎么做；一旦分析结束，他们马上就会需要这些芯片，因此不想把它们交出去。”#AI创造营#

6. 摩尔线程发布新一代GPU架构“花港”：能效提升10倍，支持十万卡以上智算集群

7. 中国团队突破瓶颈！不加GPU，万卡集群算力暴涨15%

8. 都在问泡沫何时破，老黄直接下了更大的赌注 #英伟达#黄仁勋#ces2026#GPU#AI新星计划

9. 英特尔掌门人警告：AI内存危机彻底爆发！别再盯着算力了，这才是真卡点。#大咖观察 #红衣聊AI #内存 #算力 #英特尔

10. AI最烧钱的战场：数据中心的真实账单【硅谷101】

11. 如果明天算力不再决定胜负，你觉得你手里的哪张牌能赢？ #大咖观察 #红衣聊AI #ChatGPT #算力 #AI

12. AI在太空觉醒：人类算力正在离开地球 Al在太空“觉醒”：人类算力走出地球！战略级科技计划发布 #人工智能 #太空算力 #超算 #英伟达 #马斯克

13. GPU利用率不到15%，AI产业最大的浪费正在被这家公司改写｜甲子光年

14. 斯坦福人均≈0.1张GPU！学术界算力遭「屠杀」，LeCun急了

15. GPU时代落幕？硅谷巨头集体「叛逃」，英伟达1500亿疯狂自救

16. 苏姿丰今日在中国台北出席论坛活动时直言，过去两三年全球AI投资的重心都在大规模模型训练上，但实际上没有企业能从人工智能训练业务中盈利。苏姿丰认为，真正能产生投资回报的环节只有一个——推理。她指出，真正能看到投资回报的环节并非训练，而是使用者实际使用技术，也就是推理。她表示，训练虽是AI技术发展的基础，但高昂的计算成本与持续的资源投入，使训练本身无法转化为商业利润。只有当AI从"训练出模型"进入"让模型为用户执行任务"的推理阶段，企业才能从每一次推理调用中实现商业回报。在推理阶段的核心支撑硬件上，苏姿丰也给出了明确判断，伴随智能体AI的爆发式普及，算力格局正在发生结构性转变，CPU与GPU的配比正加速向1:1演进。

17. 中国移动把Token玩明白了！10亿用户轻松接入AI算力新时代

18. 国产GPU，拐点已现

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25. AI数据中心GPU大规模闲置｜显卡日报5月5日

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27. 在AI推理领域，谷歌TPU正以4倍于英伟达GPU的性价比，掀起一场技术革命。曾经主导机器学习训练的英伟达，正面临从训练到推理转型的严峻挑战。训练是一次性重投入，推理却是持续的“马拉松”——2024年OpenAI推理成本高达23亿美元，是训练费用的15倍。预计到2030年，推理将占据75%的AI算力需求，市场规模达2550亿美元。谷歌TPU专为推理优化，采用流水线阵列架构，显著降低延迟和能耗（比GPU节能60%-65%），并且单价低于英伟达H100。在Midjourney切换到TPU后，推理成本降低65%，吞吐量提升3倍。Anthropic计划部署百万TPU，Meta也在推动数十亿美元TPU采购，表明顶级AI公司正加速从GPU向TPU迁移。ASIC（应用专用芯片）如TPU以专精取胜，摆脱了GPU的多功能设计带来的资源浪费，适合海量、稳定的推理服务。尽管TPU生态依赖谷歌云及TensorFlow/JAX，对灵活性有一定限制，但面向推理的高效能和成本优势不可逆转。未来AI基础设施将是GPU负责研究训练，TPU主导大规模推理的混合格局。这场变革对创业公司尤为重要，TPU降低推理门槛，助力中小团队与巨头竞争。对于企业CTO，推理成本的爆发性增长迫使其重新审视硬件策略，提前布局TPU可节省40%-60%预算，同时降低碳排放压力。英伟达虽然推出Blackwell架构试图提升推理效率，但仍难撼动TPU的成本优势，投资者已开始大规模减持英伟达股票，预示其市场统治力将被蚕食。总结来看，AI算力的未来属于针对推理的专用芯片。TPU的强势崛起标志着AI基础设施进入“推理时代”，企业不抓紧转型，势必被成本压力和竞争力拉开差距。合理利用TPU和GPU各自优势，灵活部署混合方案，将是稳健的应对之策。原文：ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

28. NVIDIA 近日宣布与 Meta 达成一项多年、跨世代的战略合作伙伴关系。根据协议，Meta 将在旗下超大规模 AI 数据中心中部署数百万颗NVIDIA Blackwell GPU，以及专为智能体 AI 推理设计的下一代 Rubin 架构 GPU。除了GPU，Meta还将大规模采用英伟Arm架构的 Grace CPU，这将是 Grace 系列处理器首次实现如此规模的独立部署。目前双方工程团队已启动联合优化工作，针对 Meta 核心生产级 AI 工作负载完成全栈加速，推动英伟达 CPU、GPU、网络及软件工具链与 Meta 超大规模生产环境的深度融合，此次合作的规模预计达千亿美元级别。不过这种级别的企业级订单对DIY玩家来说并不算是好消息！它意味着在未来1-2年内，高性能算力资源将进一步向 AI 巨头倾斜，愈发挤压消费级DRAM以及RTX系列显卡的产能。而事实上，NVIDIA已经不会再2026年发布任何新款消费级RTX GPU。

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30. 两个200亿美元：OpenAI和英伟达在打一场“推理之战”

31. 算力革命的总设计师！英伟达未来10年的AI蓝图！如何重构全栈生态？「超极氪」

32. #算力银行要来了#算力银行是能将分散、闲置的 GPU、CPU 等算力整合池化，通过跨区域、跨周期智能调度，实现算力灵活存取与价值变现。盘活存量资源，将社会算力利用率从不足 30% 提升至 60% 以上，减少数据中心重复建设。，对企业而言，降低数字化门槛，中小企业无需重金购置硬件，按需租用算力，成本可降 50% 以上。催生新型产业分工，带动算力调度、优化、经纪等新业态，完善数字经济产业链。更能普惠创新能力，让算力像水电一样普及，为智能制造、智慧医疗、数字孪生等领域提供低成本动力，加速新质生产力形成。

33. 【大语言模型训练与推理核心优化路径】快速阅读：本文梳理了大语言模型在训练与推理阶段的核心优化路径。通过对内存管理、计算效率、并行策略及推理加速的系统性回顾，揭示了如何在有限的硬件资源下实现模型规模的极限扩张。训练和部署大模型，本质上是在跟硬件的物理极限做交易。当参数量迈向千亿级，传统的管理方式会迅速崩溃。内存是第一个崩塌的层级。Attention 机制的二次方复杂度像一个吞噬资源的黑洞。Flash Attention 的聪明之处在于它不再试图一次性吞下整个矩阵，而是通过 Tiling 技术把任务拆解成小块，利用 Shared Memory 进行局部计算；同时配合 Recomputation，用计算换空间，只存线性长度的归一化因子，把内存压力降了下来。推理阶段的成本则主要卡在 KV Cache 上。为了不让模型在生成每个新 token 时都去重算一遍历史，我们必须把之前的 Key 和 Value 存起来。有网友提到，通过 GQA 或 MQA 这种共享机制，可以大幅削减缓存的体积。如果想更进一步，Speculative Decoding 这种“小模型先探路，大模型再校验”的策略，能让推理速度实现翻倍。而在训练的分布式架构里，并行策略的组合拳才是核心。ZeRO 优化器通过对参数、梯度和优化器状态进行分片，把原本冗余的内存消耗降到了极低。Pipeline Parallelism 试图解决 GPU 闲置的“气泡”问题，像 GPipe 或 PipeDream 都在尝试通过微批次调度来填满流水线。至于 Tensor Parallelism，它通过行列拆分矩阵，把巨大的计算量分摊到不同设备上。如果模型还是太大，MoE（混合专家模型）提供了一种思路：不再让每个 token 都经过整个网络，而是通过 Router 路由到特定的“专家”那里。这虽然带来了负载均衡的挑战，但确实让计算效率有了质的飞跃。优化从来不是单一维度的胜利，而是内存、计算与通信之间的一场精密平衡。x.com/gauri__gupta/status/2051882947758993815

34. #微博声浪计划##听见微博# 2026年以来，算力价格因供需失衡持续飙升，从基建成本变为战略资源。头部云厂商密集调价，腾讯云部分AI模型价格涨幅超400%，英伟达H100租赁价格涨近40%。需求侧AI应用Token调用量暴增1000多倍，供给侧高端GPU交货周期长、HBM产能受限。行业转向付费模式，国家构建算力网，芝商所将推算力期货，破局之路正在探索。 shijin1的微博音频

35. 下一个“AI卖铲人”：算力调度是推理盈利关键，向量数据库成刚需

36. 科技巨头集体押注自研芯，AI芯片战场正加速向推理端迁移

37. 华为放出「准万亿级MoE推理」大招，两大杀手级优化技术直接开源

38. 推翻二十年组网逻辑，智谱落地ZCube，让同样的GPU多干15%的活

39. #一条音频告别2025##微博声浪计划# 华为悬赏300万元求解AI难题，第六届奥林帕斯奖启动，聚焦AI存储核心技术。公众热议题目晦涩、奖金争议，实则直击行业痛点：当前AI算力利用率仅30%-40%，存储成本占企业支出30%以上。此举与华为近期AI突破协同，推动产学研突破AI基础设施瓶颈。科技晓鑫的微博音频

40. 需求太火爆！智谱AI因算力告急“限购”：GLM编程计划每日仅售20%，老用户优先

41. 黄仁勋可能真的开始疯狂自救了，AI算力的游戏规则变了！对中国来说，这反而是一个窗口期。#红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #芯片 #大有学问

42. 智能体爆发后，中国AI真正的底牌是什么？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体

43. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

44. “AI弃子”CPU逆风翻盘：英特尔、AMD与ARM意料之外的一场胜利【硅谷101】

45. 黄仁勋最新访谈：AI时代，软件没有价值了吗？很多企业在用AI上都踩了大坑#黄仁勋 #软件 #智能体 #Openclaw #龙虾

46. #华为芯片##中国芯片走出不同于西方的路#为什么AI越强，数据中心越像“堵车现场”？很多人以为： AI算力中心就像超级大脑。但实际上，它更像一个超级拥堵的大城市。 GPU就是工厂。而数据，就是高速公路上的车流。问题来了：现在AI模型越来越大，数据量爆炸增长，于是： “路”开始不够用了。结果就是： * 网络堵塞 * 数据排队 * GPU等待 * 集群同步变慢很多GPU看起来很强，但真正有效工作的时间并不高。所以现在全球科技公司都在疯狂投入： * 光互连 * 高速交换机 * HBM * CPO封装 * 低延迟网络因为未来AI竞争，本质上是： “谁能更快搬运数据”。华为提出的“τ定律”，其实正是围绕这个核心问题：降低时间常数，压缩数据流动时延。未来芯片行业，可能真正决定胜负的，已经不是晶体管数量，而是： “信息流效率”。

47. 7万亿投资！超级大基建，来了

48. 算力告急！SemiAnalysis深度解读：从GPU到内存再到光纤，AI供应链全线紧绷价格齐头并进

49. 【#马斯克自研GPU#】据报道，SpaceX秘密提交的S-1招股书文件被披露，这份估值高达1.75万亿美元的IPO文件中，列出了一项出人意料的业务计划，SpaceX将自行设计和制造GPU。招股书将“制造自有GPU”列为未来巨额资本支出的原因之一，文件指出，SpaceX目前与多数直接芯片供应商之间缺乏长期供应合同，这一供应链隐患促使公司决定将部分关键芯片的生产内部化。值得注意的是，文件中使用的措辞是GPU而非AI专用加速器（ASIC），这一命名选择引发了业内广泛讨论。各大科技公司对AI加速器的命名各不相同：NVIDIA和AMD直接称GPU，Google叫TPU，Microsoft叫Maia加速器，SambaNova叫RDU。 SpaceX选择GPU这一称谓，究竟是命名策略还是技术路线的真实信号，仍有待进一步信息验证。另外自造GPU这一表述仍存在歧义，马斯克在Tesla财报电话会上曾将AI5处理器称为GPU，“我们删掉了AI4里的传统GPU，但AI5本身就是一个GPU。” 实际上，Tesla的AI系列芯片是面向自动驾驶等特定工作负载的专用处理器，并不具备传统图形处理能力。 SpaceX在招股书中刻意使用GPU而非AI ASIC，是否意味着其计划设计一款与Tesla AI系列不同的通用型芯片，目前尚无法确认。（快科技）

50. SpaceX招股书被忽视的细节：Anthropic每年砸150亿美元租马斯克的GPU

51. 7250亿美元！科技巨头AI军备竞赛白热化刚看到一个让我震惊的数字，谷歌、亚马逊、微软、Meta四大科技巨头宣布2026年AI基础设施投入将达到7250亿美元，同比增长77%！这简直是在烧钱搞AI军备竞赛啊。这笔钱主要用来建数据中心、买算力芯片和研发大模型。现在AI发展真的离不开算力，谁有更强的算力，谁就能在大模型竞赛中占得先机。英伟达最近股价暴涨，就是因为这些巨头都在疯狂采购他们的GPU。不过这也意味着AI技术会加速迭代，我们普通人很快就能用到更强大的AI工具。比如更智能的语音助手、更逼真的虚拟人、更精准的个性化推荐。但同时也有隐忧，这么大的投入会不会造成资源浪费？而且AI发展这么快，监管能跟上吗？不管怎样，这场AI竞赛已经停不下来了，我们就等着看2026年AI会给我们带来什么惊喜吧。

52. 马斯克解散xAI，22万张GPU算力给Anthropic！Claude取消高峰期限制

53. 推理需求暴增，SRAM 如何解决 GPU 不够用的问题？

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55. 企业级GPU集群平均利用率仅为5%

56. Cloudflare CEO 撂狠话

57. 全球砸了1万亿美元买GPU 95%在闲置

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63. xAI 55万张GPU利用率仅11%，AI行业效率黑洞有多深？

64. 算力泡沫下的理性思考

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67. GPU利用率仅40%-60%？云基础设施落地大模型，关键在基础设施协同而非算力堆砌

68. AI算力项目实践 | GPU利用率不到40%，不是卡不行，是存储IO饿死GPU了

69. GPU利用率不足15%！天云数据以 “卖铲人” 角色破局

70. 显卡堆成山也没用！99%人不懂，算力核心居然是调度算法？

71. GPU高吞吐训练任务中的PPO调度

72. 速读顶会论文

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74. 混合云的尽头不是Kubernetes，而是AI调度？

75. GPU集群部署与运维管理

76. AI基础设施瓶颈

77. 元脑KOS推出“GPU黑匣子”功能

78. K8s + GPU 调度实战

79. 55万块GPU利用率仅11%，存储如何破解AI算力空转难题？

80. 专治GPU“空转病”！国产存储黑科技，让万元算力不等廉价数据

81. 亿万克R322A7+技术解析

82. 告别 GPU 独占时代

83. 每小时几百美金的 GPU，为什么总在“空转”等待？

84. 一文读懂AI推理工作负载

85. AI推理和训练

86. AI推理负载

87. AI算力冷知识 | No.50

88. 别让昂贵的GPU在“发呆”中烧掉你的钱！英伟达的抠门艺术

89. 程序员还在卷算力？DeepSeek新论文

90. GPU 刚补上，CPU 又告急！企业 Agent 落地卡壳怎么破

91. GPU空转砍半 DeepSeek推双路径架构解锁智能体算力新局

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93. AI算力冷知识 | No.56

94. SiliconFlow 弹性 GPU 服务

95. GPU租赁适合弹性需求吗

96. 弹性GPU云主机怎么按需扩容？适合哪些AI业务场景？

97. GPU 开放调度时代来临，HAMi 如何重塑 AI 基础设施？

98. 当 GPU 走向开放调度

99. 2000 人研发团队月省 20 万算力费

100. HAMi vGPU 方案

101. 从GPU虚拟化到池化

102. GPU 算力管理平台开源！模型管理、算法微调、资产管理、服务管理……

103. 蔚来基于 HAMi 提升自动驾驶工作负载 GPU 利用率

104. 【中文配音】别再分配GPU了，开始交付智能

105. AI算力项目实践 | GPU利用率不高，存储IO饿死GPU了

106. 如何提升万卡集群大模型训练GPU使用率

107. xAI 55万卡集群利用率仅11%？从底层调度看超大规模算力集群的软实力鸿沟

108. GPU利用率低于15%：软硬协同如何实现80%以上提升

109. 如何提升GPU的使用率？

110. 马斯克55万英伟达GPU利用率仅11%，大型挂机现场？

111. 大型挂机现场：马斯克的55万英伟达GPU，利用率才11%

112. GPU算力利用率从42%到73.6%：如何实现企业毛利率跃升70%以上？

113. vivo GPU容器与 AI 训练平台探索与实践

114. 马斯克 xAI 坐拥 55 万张英伟达 GPU 但算力利用率仅 11%，Meta 和谷歌可达 43~46%

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116. GPU显存不足时的分配策略：渲染与仿真的显存争夺战

117. 为什么你总觉得卡不够？真相是：你的算力被“吃掉了”

118. 算力租赁+算力调度运营 5家相关公司名单

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120. GPU算力租赁成本优化指南：企业级省钱策略详解

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127. 企业级AI基础设施的科学落地路径

128. K8s容器资源优化：告别盲猜，构建精细化规范

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