1 显卡跑分一千多不一定就是坏了。
2 显卡跑分与显卡本身的性能有关，例如型号、频率等，也与计算机的其他硬件和软件环境有关。
3 如果显卡在其他方面正常工作，那么跑分一千多不一定说明显卡坏了，但如果出现其他异常现象，如崩溃、花屏等，则可能存在故障。
建议及时对计算机进行检修或更换显卡。
显卡（GPU）在人工智能（AI）领域，尤其是深度学习中，起到了至关重要的作用。GPU能够并行处理大量数据，使得深度学习算法的训练和推理速度大大加快。因此，很多AI应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等，都需要GPU来提供强大的计算能力。
提供云服务：如果你有大量的GPU资源，你可以考虑提供AI云服务。例如，你可以建立一个云平台，为客户提供GPU加速的深度学习训练和推理服务。客户可以通过这个平台，租用你的GPU资源，来加速他们的AI项目。你可以按照使用时间或者计算量来收费。
开发AI应用：你可以利用GPU加速的深度学习技术，开发各种AI应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。然后，你可以将这些应用销售给企业或者个人用户。
参与AI竞赛：各种AI竞赛，如ImageNet、COCO等，往往需要大量的GPU资源来进行模型训练。如果你有大量的GPU资源，你可以参与这些竞赛，争取获得好的成绩，从而获得奖金或者商业合作机会。
出租GPU硬件：如果你有足够的资金购买大量的GPU硬件，你可以考虑出租这些硬件给需要进行深度学习训练的用户。这种方式类似于云计算服务，但是用户可以直接获得硬件的控制权。
培训和教育：你可以提供关于如何使用GPU进行深度学习的培训课程或者教育服务。这可以帮助更多的人了解和掌握GPU加速的深度学习技术，同时也可以为你带来收入。
需要注意的是，虽然GPU在AI领域有着重要的作用，但是要想通过GPU跑AI变现，需要具备一定的技术实力和市场需求。同时，还需要考虑如何降低成本、提高效率等问题。
1 显卡跑分一千多并不一定代表它是坏了的。
2 显卡的跑分会受到多种因素的影响，包括但不限于显卡的型号、驱动程序、显存大小、散热效果等等。
如果这些因素不理想，显卡的跑分就会较低。
3 如果您怀疑显卡出现了问题，建议您检查显卡的物理连接、清洁散热器、更新显卡驱动程序等，以排除其他问题。
如果问题仍然存在，您可以尝试使用其他测试工具进行测试，或者请专业人士进行检修。