当前全球人工智能技术进入规模化应用阶段，但算力资源管理面临新的挑战。Nutanix公司产品战略负责人近日在技术峰会上表示，AI推理过程中Token生成需求常出现突发变化，导致GPU利用率呈“脉冲式”波动，传统按虚拟机计费的云服务模式因此难以匹配。第三方研究数据显示，典型AI模型的Token处理量日内波动可达300%，企业在成本预测与管控上承受更大压力。
大模型应用从试验走向生产，竞争分水岭正在显现：硬件规模依然重要，但更关键的是将算力转化为可预测的业务产出，并在合规与成本约束下实现持续运营；围绕Token计量、吞吐效率与治理编排的控制层竞争，可能重塑云服务商格局，也将推动企业在“算力获取”之外，更系统地回答“如何使用、如何负责”的问题。