《从GPT-4到“东数西算”：AI算力的全球格局与技术趋势》

AI算力分配模式对比

技术对比

GPU集群调度与框架差异：

资本主义模式下，私营巨头依赖自研或开源框架优化 GPU 集群利用率。例如 OpenAI 开源的 Triton 框架，通过自动优化 GPU 内核调度来逼近硬件峰值性能。企业云通常采用容器编排（如 Kubernetes/Borg）实现弹性调度，优先满足付费业务需求，支持抢占式调度以确保高价值任务占用足够算力资源。相比之下，我国模式下的国家超算中心多使用集中式调度（如 Slurm、华为MindCluster等）和国产框架（如华为昇腾的 MindSpore）。MindSpore 集成了华为自研的集体通信库 HCCL，用于Ascend芯片上的并行训练，同步模式下所有设备同步更新参数。国家算力调度更强调计划性和公平性，通常采用任务队列机制：按科研或国家任务的优先级安排作业，而非纯粹逐利的即时算力分配。

资源争夺与分布式训练策略：

在企业数据中心，资源争夺主要通过优先级和配额来管理——内部重要项目（如GPT-4训练）会预留上万 GPU，低优先级任务可能被延期或缩减。调度算法注重吞吐和利用率，例如按作业的收益权重进行分配，以最大化算力的ROI（投资回报）。而公共算力中心则采用配给制的策略，设定不同用户（高校、科研院所、政府项目）的作业配额，紧急任务可插队。分布式训练中，私营模式常使用数据/模型混合并行、弹性训练等手段，在峰值时占满集群闲置算力；公共模式则倾向于使用固定槽位提交作业，确保每个项目都能获得基本的算力时间片，哪怕这会导致部分算力闲置等待，不会随意抢占他人资源。

关键技术指标对比：

下表汇总了资本主义 vs 社会主义算力模式在技术层面的差异：

指标	私营巨头主导	国家超算主导
调度算法	企业级容器调度（如 Kubernetes/Borg），支持优先级抢占；OpenAI等使用自研优化框架（Triton）提升GPU效率。	批处理调度（如 Slurm/华为MindCluster），队列管理作业顺序；国产框架（MindSpore）
资源分配策略	按盈利/重要度分配算力，内部项目优先；支持动态伸缩，最大化集群利用。	按计划与急迫性分配算力，国家任务优先；资源相对固定切分，强调公平共享。
硬件生态	倚重商业GPU/TPU（如NVIDIA A100/H100、Google TPU），快速迭代升级。	国家主导建设本土超算（如国产加速卡、Phytium/飞腾CPU、昇腾AI芯片），注重自主可控。
典型利用率 >80%	（企业云尽可能让GPU不闲置），通过多租户提高平均负载。	~60%或以下（超算中心存在闲置时段）​；部分中心因软件开发滞后仅用到少量核心。
调度优先级	商业优先：付费客户和自家大模型训练作业最高优先级，可中断低优先任务。	公共优先：国防、天气预报等关乎民生的任务最高优先，商业项目需排队等待许可。
表：私营 vs 公共 算力中心在调度和利用上的比较。

数据支撑

GPT-4训练算力成本：

OpenAI 的 GPT-4 模型训练体现了私营模式下算力投入之巨大。据报道，GPT-4拥