摘要
计算能力已成为数字密集型企业生产的重要衡量因素，但其消耗表现出明显的时间异质性——包括日内的周期性变化、每周的波动、季节性的激增以及项目驱动的机制转变——因此，单独提供的计算资源在结构上常常被低估利用。本文提出了一种园区级的计算能力共享中心（CPSC）作为制度机制，将共址企业之间的时间互补性转化为可衡量的成本节约。我们开发了一个通用的模式设计框架，将CPU核小时数与GPU卡小时数分开，通过确定性趋势和随机波动来描述需求，并利用新闻供应商类型的分位数条件得出最优的资源共享方案。参数校准协议将可观测的时间特征（如峰值与低谷比率、租户间相位差异以及剩余波动性）转化为闭合形式的多样性因子表达式，并提供蒙特卡洛置信区间。采购模型涵盖了多种合同选项（按需服务、一到三年期的预留服务、节省计划以及即时服务）、区域特定的定价、硬件类别的费用，还包括网络接入、迁移和数据主权合规性等相关成本；效益的衡量基于每个租户的最优预留资源组合，而非简单的零售采购方式。通过结合Shapley值分配、贝叶斯激励兼容性和惩罚机制的设计分析，确保了个体行为的合理性以及对误报和战略负载转移的鲁棒性。我们进一步构建了一个能源模型，考虑了利用度依赖的功率消耗、设施的PUE（能源使用效率）、嵌入式碳排放以及边际电网排放因素，表明只有当资源共享能够促进实际资源的退役而不仅仅是账单的重新分配时，财务节约才能转化为真正的减排效果。该框架应用于中国二十个具有代表性的工业园区，这些园区涵盖了七个功能类别；所有园区级别的数据均通过公开来源进行重建，并利用校准方法获得，报告的数字均为模型预测结果，而非实际测量值。模型估计，与单独最优预留资源组合相比，采购成本可节省4.6%至20.2%，其中多样性较高的园区节省幅度更大。通过对区域定价、硬件组合以及跨国利用基准（如Uptime Institute、美国能源部、欧盟委员会的数据）的敏感性分析，验证了模型的鲁棒性并明确了适用条件。本文最后提供了数据来源的分类体系及分阶段的实施路线图。
