研究提出AI算力套利资源分配算法及经济学分析

2026年11月，相关研究将AI模型市场中的算力套利形式化为资源分配问题。研究证明该问题通常属于NP-hard难度，但在边际收益递减的条件下，最优分配可以实现高效求解。针对这一问题，研究团队提出了一种样本高效的方法，能够基于有限数据估算模型性能，从而降低识别套利策略的前期成本。此外，经济学分析表明，在最优状态下获投模型的每美元边际效用相等，该套利机制会重构市场收入，并对具备互补专长的模型进行奖励。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。