案例背景
2026年9月15日，每日经济新闻报道，中国工程院院士邬贺铨公开表示，应建设算力调度平台，「就像提供一个美团」，让算力供给方和使用方更好地衔接。他以大众熟悉的外卖平台作类比：美团把海量餐厅与海量食客聚合在同一平台上完成实时匹配，算力调度平台则应把分散各地的算力供给与多样化的算力需求高效对接。邬贺铨同期还介绍，重点行业北斗综合应用渗透率已达90%，我国数字基础设施的应用广度与深度都在快速提升。
这一呼吁直指当前算力市场的结构性矛盾：一方面，AI大模型带动算力需求爆发式增长，部分地区高性能算力「一卡难求」；另一方面，一些已建成的智算中心利用率并不理想，算力闲置与算力紧缺并存的怪象反复出现。供给与需求之间缺乏高效的匹配机制，成为制约全社会算力资源整体效率的关键堵点。如何让算力像外卖一样「点得着、送得到、可评价」，已成为数字经济基础设施建设绕不开的核心命题。
核心分析
一、算力平台化的双边市场逻辑：聚合、匹配与网络效应
从双边市场理论看，算力调度平台与美团的结构高度同构：平台一侧聚集算力供给方（智算中心、云厂商、电信运营商），另一侧聚集算力需求方（AI企业、科研机构、转型中的传统企业），平台的价值创造来自两端规模的正反馈——供给越多，需求方的选择越丰富、价格越透明；需求越多，供给方的上架意愿与收入预期越强，这就是典型的跨边网络效应。平台还需解决双边市场的经典难题：冷启动。美团当年靠补贴与地推同时撬动餐厅与用户，算力平台则需要先撬动足够多高质量、可调度、标准化的供给，再吸引需求侧迁移。值得强调的是，算力比餐饮更「标准化」——同为GPU算力，品质差异远小于不同餐厅的菜品口味，这意味着算力平台的匹配效率理论上可以更高，规模效应的曲线也更陡峭，一旦跨过临界规模，赢者通吃的趋势可能比生活服务平台更明显。
二、算力供需错配与调度效率：闲置资源的再配置
算力供需错配的根源在于信息不对称与交易成本。需求方不知道哪里有闲置算力、性能如何、价格是否公道；供给方也不清楚潜在客户在哪里、需求何时到达。交易成本经济学的洞见是：只要交易成本足够低，资源会自发流向价值最高的用途；而交易成本居高不下时，错配便成为常态。算力调度平台的核心功能，正是系统性压缩三类交易成本：搜寻成本（聚合供需信息、建立统一目录）、议价成本（标准化定价与自动撮合）、履约成本（调度、计量、结算一体化）。此外，调度平台还能在时间与空间两个维度「削峰填谷」：把可延迟的任务调度到闲时执行，把不受地理约束的任务调度到能源成本更低的西部地区运行。当全社会的算力资源被统一调度，等效于在不新增巨额投资的条件下「凭空」释放出可观的增量算力——这正是平台经济提升资源配置效率的本质体现。
三、从「自建机房」到「平台调度」：企业IT成本结构的变革
对企业而言，算力调度平台的成熟将深刻改写IT成本结构。传统模式下，大企业自建机房、自购服务器，属于典型的重资产模式：一次性资本开支巨大，利用率却随业务波动起伏，闲置即浪费。平台化之后，企业可以按需采购算力，固定成本转为可变成本，现金流压力与经营弹性同时改善。这与制造业企业从自建厂房到租用云服务、从自建物流到使用第三方网络的演进逻辑一致。更进一步，当「用算力」变得像「点外卖」一样便捷，中小企业的AI创新门槛将大幅降低——不必自建昂贵算力，即可试验大模型应用，创新活动的试错成本显著下降，整个经济的创新密度随之提升。当然，转型也伴随新课题：对外部平台的依赖可能带来议价能力弱化与供应连续性风险，企业需要在「自建、租用、混合」之间做出与自身业务特性相匹配的架构决策，而非盲目追求全面轻资产。
管理启示
其一，平台是化解错配的通用解：当市场出现「一边短缺、一边闲置」的怪象，管理者应首先想到的不是扩大生产，而是降低匹配的交易成本，让存量资源流动起来。其二，重资产与轻资产是成本函数而非身份标签：企业应定期检视自有资产的真实利用率与外部市场化采购的机会成本，动态调整资产结构，避免为「拥有」而支付隐性成本。其三，标准化是平台化的前提：算力之所以能被「美团化」，离不开接口、计量与计费标准的统一——任何行业想建平台，先要推动供给端的标准化。其四，公共服务属性要求治理先行：算力调度具有基础设施属性，价格透明、数据安全与防止垄断是平台持续获得信任的生命线。
其他思考
- 算力调度平台由谁来建最合适——云厂商、电信运营商、电力交易平台还是第三方中立机构？各自的激励与利弊如何？
- 当算力交易高度集中于一个平台，是否会产生新的「算力垄断」？应如何设计平台治理与监管规则？
- 企业「全租不自建」之后，若遭遇平台故障或价格暴涨，业务连续性风险应如何对冲？
关键词：算力调度、双边市场、平台经济
来源：每日经济新闻 | 整理：经管大课堂
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