GPU计算紧缩指数
截至2026年6月29日，综合计算紧缩指数降至43.8/100，进入宽松区间，月环比下跌13.7点。H100、B200和H200的现货折扣分别为55%、47%和31%，表明AI基础设施供应过剩，训练和推理需求不足。
GPU计算紧缩指数（Compute Tightness Index，简称CTI）是由Bargo推出的实时AI GPU容量衡量指标。截至2026年6月29日，该综合指数跌至43.8/100，标志着市场进入“宽松”区间。过去30天内，指数下降13.7点，跌破此前44至64的波动区间，表明AI基础设施出现显著供应过剩。
具体来看，各型号GPU的CTI与现货折扣反映了不同的供需状况：H100的CTI为36.8，现货折扣高达55%（现货价1.64美元/小时，按需价3.62美元/小时）；B200的CTI为46.6，折扣47%（现货价3.43美元/小时，按需价6.42美元/小时）；H200的CTI为56.9，折扣31%（现货价2.84美元/小时，按需价4.13美元/小时）。折扣扩大意味着闲置GPU正被抛售至现货市场。值得注意的是，AMD MI355X因上市数量过少而被排除在综合指数外，但其现货折扣高达100%（实际无现货报价）。
指数的计算方法基于每日GPU租赁数据，综合考虑现货价格与可用性指标。具体公式为：CTI = 100 × (0.8 × 现货均价 / 按需均价 + 0.2 × 不可用列表数 / (不可用列表数 + 按需列表数))。其中稀缺性项反映已下架容量的占比，当供应商实际下架时指数会飙升。综合指数为B200、H200、H100按按需列表数量的加权平均值。该系列数据始于2026年5月7日，阈值将随历史积累而校准。
该指数作为AI计算经济的“输入侧”指标，与衡量代币消耗与推理有效价格的“代币需求指数”（输出侧）互补。用户可通过CSV下载完整的日度序列，或通过Bargo的MCP端点查询底层数据。此外，CTI还提供了不同GPU的详细对比，帮助科研人员和工程师判断算力市场的走向。随着指数进入宽松区域，模型训练和推理成本有望进一步降低，但同时也反映出AI资本支出可能超过当前实际需求。