AI泡沫新观察：79%的公司称其GPU至少半数时间闲置，但多数……

调查显示近八成企业的GPU至少一半时间处于闲置状态，但同一批企业中的大多数仍计划在未来一年新增或更换AI算力平台。VentureBeat Intelligence在7月至9月连续三个月进行的VB Pulse调查覆盖了218名能报告GPU利用率的受访者，其中79%表示其GPU忙碌时间不超过一半，这一比例在三个月中稳定维持在77%至81%之间。更值得注意的是，这些GPU闲置的企业里有70%表示将在12个月内采用新的、额外的或替代性的AI算力平台。这组数据之所以关键，是因为华尔街正在激烈争论AI是否存在泡沫——10月13日国际货币基金组织刚刚警告，AI相关股价大幅下跌可能威胁全球金融稳定，而争论焦点多集中在英伟达、微软、谷歌、亚马逊云科技及CoreWeave等算力卖方是否产能过剩。这项调查则把镜头对准了买方：企业客户到底在怎么用算力。 表面看这是个矛盾：GPU大量闲置，为什么还要加购或更换平台？答案在于企业同时为两种无法互相替代的AI付费。第一种是算力储备。2024至2025年GPU短缺的报道让不少公司担心关键时刻拿不到卡，于是提前锁定GPU容量，这部分资源大量处于空转状态。第二种是前沿模型。工程师和员工更青睐Anthropic、OpenAI和谷歌能力最强的模型，按token通过API付费、按月订阅或经由大型云厂商采购，思路是先靠最强智能抢跑、经济账以后再算。问题在于OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude均为闭源模型，只能由模型方或云厂商在自己的基础设施上运行并按token或预留容量计费，企业无法把它们直接部署到自家已有的GPU上；要把工作负载迁回自有GPU，就必须换成开源权重模型自行部署，这是实打实的工程改造。成本压力已经显现：Uber首席技术官Praven Neppalli Naga在8月表示"所谓的tokenmaxxing（疯狂烧token）时代正在结束"，据《财富》报道该公司几个月就花完了2026年的AI预算；一位财富500强企业的AI负责人10月也透露AI成本持续攀升，虽然预期生产力提升最终能抵消，但目前尚无把握。对跨境卖家和出海团队而言，这意味着在选择AI工具时要区分"囤算力"和"买模型"两笔账：闭源前沿模型按token付费灵活但成本随用量上涨，开源自部署前期投入高但边际成本可控，VentureBeat自家10月测试中，五款开源模型里来自中国实验室的DeepSeek成本最低，对预算敏感的中小团队是值得评估的选项。