叶海
GPU算力
人力资源管理
截至2026年年中，全国已投运和在建的智算中心超过200个，算力规模快速增长。然而，一个尴尬的现实摆在眼前：大量智算中心的GPU平均利用率不到30%，部分西部节点甚至低于10%。一边是纸面上的算力规模不断膨胀，一边是视频生成、大模型微调等创业团队仍在为租不到适配的高端卡而排队数月。地方政府开始追问上架率和真实营收，“盖完就行”的时代已经过去。国产算力不是卡不够，而是“卡躺在那儿没人用明白”。当地方政府开始盯上架率和真实营收，纸面P数不再好使，人才需求也从“堆人盖机房”转向“把硬件变成生产力”。第一类：国产栈迁移与算子工程师。CUDA经验在昇腾CANN、寒武纪BANG、海光DCU上不能直接复用，能把PyTorch模型迁到国产卡且跑到80%以上利用率的人，头部AI公司全国不过百位量级。这类人懂算子重写、精度对齐、通信替代，是国产替代真正的咽喉。第二类：异构算力调度工程师。英伟达+昇腾+寒武纪混布，跨厂商驱动、容器透传、多租户隔离、统一计费——能把“昇腾卡+老机房以太网”编成可用资源池的，比单会K8s的人贵一倍。第三类：万卡级AI运维与故障诊断。传统IDC巡检员过剩，但能扛万卡集群、IB/RoCE丢包定位、训练任务秒级迁移的资深运维，3–5年才磨出来一个，年薪80万起仍抢不到。项目建成容易、跑稳难，这道坎全靠人。第四类：算电协同与能耗调度。西部绿电枢纽新增负荷大，专业电工、液冷空调技工“来一个抢一个”；再往上，能按电价峰谷错峰排训练任务的架构师几乎空白。第五类：算力运营产品经理。甲方现在要“上架率+真实营收”，能把闲置机柜打包成视频生成/微调SaaS套餐、懂定价懂SLA的人，正是空转中心最缺的“卖水人”。大白话总结：以后不缺会买卡的人，缺的是让卡别睡觉的人。
发布于 广东
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