一卡难求与算力闲置并存：AI下半场，谁来重新“组织”算力？

当AI产业迈入2026年，一个新的变化正在发生。

过去两年，行业讨论最多的是GPU、智算中心和大模型训练。谁拥有更多高端GPU，谁就拥有更强的竞争优势。

但当AI逐渐进入更广泛的企业应用场景，一个略显矛盾的现象开始变得突出：一边是高端算力依然紧张，另一边却沉淀着大量未被充分利用的上一代GPU、国产算力卡、消费级显卡以及分散在不同智算中心的存量资源。

日前，天罡智算创始人杨旭颖在接受采访时，明确指出了这个问题：“当AI产业从传统粗放式增长迈向高质量发展阶段，算力资源存在的结构性错配是产业必须直面和解决的重点和难/点。”

对于越来越多的AI应用企业而言，底层使用哪一种GPU并不是他们最关心的，他们真正关心的是模型是否好用、API是否稳定、推理是否高效，以及每百万Token需要付出多少成本。

下游市场的需求影响着算力的供给。对于算力产业链上中游而言，需要重新思考一个命题：如何提升算力资源的利用效率，将有限的资源转化为稳定、可计量、可持续交付的AI服务？

三次业务迭代，背后都是同一件事：让算力离真实需求更近

“提升算力资源利用效率，打通AI应用企业最后一公里”，是天罡智算平台自成立以来就持续思考并不断践行的使命。对于如何回应市场之需、助力产业链高质量发展，平台以持续迭代优化的产品和“冗余算力价值化、技术赋能全产业链”的产业实践，给出了自己的思考和探索。

2024年，天罡智算最早从裸金属租赁切入。当时客户最迫切的问题是“有没有算力”，平台所做的，是把市场中分散、闲置的算力资源与企业需求连接起来，让客户先获得可用资源。

到了2025年，问题变成了“算力好不好用”。平台看到了大量中小企业无法充分消耗整机柜与大集群的算力服务器的新痛点。由此上线弹性GPU，通过虚拟化、容器化和资源调度进一步缩小GPU颗粒度，把交付和计费细化到GPU卡时。

2026年，随着AI应用加速进入生产场景，客户关注的重点进一步从底层资源转向模型产出。天罡智算推出Token工厂，把底层算力、模型部署、推理优化和运行调度封装起来，通过统一API交付模型能力。算力的交付单位由“整机”变成“卡时”，再进一步缩小到Token。

“学习让我们跟得上时代，客户需求让我们走对方向。”杨旭颖在采访中表示，“我们始终以冗余算力的价值最大化为方向，变化的是卖算力的方法，以及围绕客户需求不断升级的配套服务。”

天罡智算作为国内知名的第三方产业开放生态市场，让供给更接近企业真正消耗算力的需求，让用户真正用好、用优AI。

算力平台：从“Token工厂”到全产业链赋能

把算力交付颗粒度进一步缩小到Token之后，平台进一步聚焦Token的产出和单位Token成本，以实现把不同来源、不同架构的算力转化为稳定、高质量的模型服务。

天罡智算通过三大自研技术全面打通算力资源层、算力编排层、推理引擎层和模型API层。其中神经中枢智能路由系统技术，根据任务精度、性能和成本要求智能匹配模型与算力，60%-80%日常业务自动分配至冗余闲置算力，高精度业务路由至高端算力；异构算力编排与实例调度技术，运用异构算力编排技术等，系统优化算力、运行环境与模型适配度，盘活迭代旧算力与国产闲置算力，实现冗余算力商用价值再生；推理引擎优化与Token生成技术，基于用户请求，通过推理优化和跨芯片适配提升了Token生成效率，实现高吞吐量、低延迟、高性价比。

在此基础上，天罡智算的平台价值也正在从单一的算力盘活向产业链上下游延伸——正如互联网时代的平台重新组织商品与运力，AI时代同样需要平台重新组织算力资源、模型能力和应用需求。

对上游，平台通过持续的真实业务流量帮助芯片厂商验证和迭代产品，通过规模化需求聚合帮助智算中心与资产方盘活存量算力、提升资产利用效率，并为模型厂商提供更具性价比的推理资源与直达应用侧的商业化渠道；

对下游，平台则为Agent应用与用户方提供稳定、低成本的多模型基座与用户连接能力，为终端行业客户提供开箱即用的场景化解决方案，使其无需自建复杂技术栈，即可一站式调用Token开展业务。

从资源到场景、从供给到需求，天罡智算正在将单点的算力交易升级为对全产业链的双向赋能。

把资源效率放到全球市场，算力出海有了另一种逻辑

杨旭颖认为，Token作为一种可计量、可标准化交付的产品，其流转天然不受物理边界和地域限制，这为算力资源的匹配范围从区域市场进一步推向全球创造了新机遇。

对于海外开发者和AI创业公司而言，模型调用成本高、接口分散、服务稳定性不一同样是现实问题。相比直接输出服务器或硬件，以API形式交付Token更高效、便捷。

此外，不同国家和地区的业务高峰并不同步，如果能够把海外AI应用请求与国内可用算力进行匹配，就有机会利用跨时区的负载差异，提高算力资源全天候的利用效率。

天罡智算的出海逻辑并不只是“把Token卖到海外”，而是将国内具有成本优势的模型和算力能力与海外应用需求重新匹配。对于一家从冗余算力价值再生起步的平台，这与国内业务其实是同一个命题：扩大需求半径，让更多闲置资源找到有效负载。

让每一份算力都被“组织”起来：平台成为AI产业效率的新底座

当AI从基础资源建设进入规模化应用阶段，算力产业的价值重心也在从单纯的“资源供给”向“资源运营与智能交付”延伸。上游芯片、算力中心和模型能力需要更高效地进入真实业务，下游开发者、Agent和企业则需要以更低门槛获得稳定的AI能力。在这一变化中，连接供需两端的平台层，正在成为影响产业效率的重要变量。

“未来真正决定AI产业发展的，不是谁拥有最多GPU，而是谁能够让每一份算力创造更大的产业价值。”杨旭颖说。

天罡智算所处的正是这一连接层。它不生产芯片和基础大模型，而是从冗余算力的高效利用切入，通过深刻市场洞察和前沿产品赋能，把分散的算力和模型能力转化为应用可直接消费的服务。由此看，其未来的想象空间或许不只在于卖出多少算力或Token，而在于能否持续提升产业链上下游的资源流转与供需匹配效率，成长为AI产业中的平台型角色。