算力资源的动态共享：价格形成与政策分析

人工智能对算力的需求具有规模巨大且波动显著的特征，从而催生了算力资源的动态共享模式，即在需求峰值阶段租入算力，在需求谷底阶段租出算力。因此，如何设计算力市场共享交易机制，根据算力供需状况形成算力市场价格，科学配置稀缺的算力资源，并分析相关算力政策的作用途径是亟须解决的问题。本文基于马歇尔市场动态理论构建算力纯交换模型，从共享视角刻画了算力市场均衡价格的形成路径，并分析了算力补贴政策和扩大算力基础设施政策的影响机制。研究发现，算力回报构成了企业的共享动力，算力使用波动性构成了其共享压力，二者共同影响算力市场的均衡价格、均衡数量及动态演化路径。政策分析表明，以算力券为代表的补贴政策主要通过共享动力机制促进算力资源动态共享；扩大算力基础设施的效果受公共算力成本影响，仅在低公共算力成本下能够减轻共享压力，促进算力资源动态共享。本文不仅为算力资源的共享价格形成提供了理论解释，也为出台科学的算力经济政策提供了决策依据。