作家｜李小东

直到当今，算力仍然被看作是制约国内AI发展的主要成分。

为了不竭这一问题，尤其是ChatGPT出现后，智算中心被视为AI时期如同水和电一般的新基建，在寰球各地落地着花。限度本年上半年，寰球建成和在建的智算中心特出250个，有媒体报谈，仅本年前七个月，就显现出了140个新的中标名目。

培植这些智算中心背后波及的公司和机构，除了城投、运营商、金融企业和一些央国企，大型的互联网云盘算公司，比如华为云、阿里云、腾讯云，致使还有些从房地产等行业跨界过来的公司。

但另一组数据一样值得温情：IDC指出，以企业为主要用户的通用算力中心诈骗率，咫尺仅为10%-15%；之前有中科院院士公开暗意，一些分量级的智算中心，当今大多致使皆处于闲置气象。

从算力不及，到所谓的算力“实足”，中枢问题内容上并莫得澈底不竭。这就意味着，动辄投资数十亿致使过百亿的大名目，不仅莫得发扬出应该有的价值，还成了这场AI飞腾中代价最高的新勤苦。

算力供给欣欣向荣

不少东谈主对“智算中心”这个词可能还感到生分。但它其实不算个新词，不错相识为更高阶的“盘算中心”。

在盘算机科学兴起之初，由于盘算开荒情愿且稀缺，许多机构和组织会建立成心的盘算中心，来汇集提供高性能的盘算资源和作事。跟着盘算机期间的无间跳动和擢升，从领先的大型机时期到如今的云盘算、边际盘算，盘算中心的格式和功能也发生了变化。

相较于传统算力中心，智算中心在硬件层面使用GPU替代CPU，GPU并行处理在濒临大边界数据集运算时盘算成果更高；另一方面，智算中心在软件层面部署了AI框架，能将盘算任务调配给不同的盘算平台，从而达成最大的成果。

按应用角度来看，传统盘算中心更多地以存储数据和提供互联网作事为主；而智算中心是成心给AI应用提供算力和数据存储。

三年前，在推进产业数字化转型的配景下，国内首个智算中心落地武汉，总投资约4.6亿元，由于这类项方针培植过程中，往往会接纳预制模块化机房和整柜寄托的方式，是以内容培植周期很短，只是6个月就八成建成。

那时一期的培植边界为100P FLOPS的AI算力，由数千颗昇腾AI处理器构成，算力峰值性能相当于5万台高性能PC机。这是个如何的倡导呢？以天文探索的场景为例，平方算力需要169天才能找到的特定星星，智算中心只用不到100秒。

新眸统计2021以来建成的智算中心，从以方位主导的名目，如武汉、合肥、南京、京津冀等，到自后以商汤、阿里云、百度云等大厂为主运行投资运营，插足资金、算力边界举座呈现出清亮逐阶高涨的趋势。

比如2022年插足运营的“商汤科技东谈主工智能智算中心”，一期插足56亿元，机柜数目5000个，峰值考研算力达到3740P FLOPS；同庚自后阿里云的张北智算中心上线，算力边界达到12000P FLOPS，总插足180亿元。

曩昔的一年里，智算中心以量出圈。

具体表当今，一些四五线城市的智算中心拔地而起，比如甘肃庆阳、安徽宿州、山东枣庄等。比较大城市，这些城市地皮资源丰富且价钱便宜，渴慕经济转型，并带动临近产业发展，因此对智算中心给以如税收优惠和资金补贴等复旧，况兼审批经由更简化，培植进程更快。

另一方面，智算中心需要达成算力的圭臬化、作事化，达到随用随取，类似于传统公有云作事。这意味着智算中心不单是是提供硬件资源，而是要转型为提供算力作事，因此好多企业，致使是传统企业皆涌入了跨界作念算力租借的赛谈。

同花顺数据夸耀，限度咫尺，算力租借倡导股照旧多达108家。举例，主营彩票印刷业务的鸿博股份，是A股首家文牍跨界算力的上市公司；莲花健康主业是作念味精的，也采购了大宗英伟达GPU开展算力租借业务。

算力租借，一个新的风口赛谈

浅易来说，算力租借等于当你在需要苍劲算力来完成某个名目时，不去我方购买情愿的盘算开荒，而是去租用。作事商字据需求，搭建好所需的盘算环境或系统，然后通过缔结公约的方式，把这套盘算才气租给你用。

客户付的是房钱，用完之后这套开荒的通盘权如故归作事提供方，也不需要我方去珍视或者买下这些开荒。往往情况下，算力租借有四种收费方式，按小时、按算力边界、按使用量和套餐计费。

具体来看，一般微型科创公司在作念一些科研名目、短期的数据处理任务等，对算力的使用时分省略情，按小时计费就不错活泼欺压资本。比如SFCompute公司提供按小时计费的作事，用户不错字据我方的需求租用H100 GPU，价钱还很便宜。

按算力边界计费，往往波及到作事器性能、GPU数目等方面的评估，性能越好、成果越高，作事房钱也更高。其次还有按照数据处理量、网罗流量的使用情况来计费的方式。针对一些大型企业或有稀奇需求的客户，提供商不错字据客户的具体条目定制个性化的套餐。

为什么要租？

无人不晓，这两年大模子考研、微调、推理需求急剧加多，但重要在于，AI应用在不同的开发阶段，对算力的需求也不同。在开发周期中，需要大宗的考研算力；当模子开发完成上线后，就不再需要考研算力而是推理算力。

当下算力租借下的伏击需求，更多是源于模子考研。至于需要几许，参考GPT-4考研过程中A100卡数目达到万张量级。磋商到作事器采购与房钱资本，以及对算力的弹性需求，调试、珍视资本，工程师研发时分资本，算力租借成为大多数大模子厂商的最好采用。

可是，在咫尺的算力租借阛阓，竞争阵势呈现户参与者繁密，但阵势分布的特色。传统的云作事提供商，高端算力资源相对充足，但对外租借的比例较少。具备IDC培植运营才气的企业，比如海潮信息、中科晨曦，以及跨行过来作念算力的企业也越来越多。

另一个问题，国内在近几年的算力插足下，与国际的差距无间松开，致使单从边界上看，照旧到了各人顶尖的水准，尤其是智算中心的储备，也远非供不应求的气象。

那么，在这种情况下，为什么还会有那么多公司争相作念租借生意？

事实上，在供需方面，国内的算力边界固然增长，但面向AI、高性能盘算的算力缺口一直存在。字据赛迪照看人的数据，2023年国内智能算力需求达123.6EFLOPS，但供给仅有57.9EFLOPS，不到一半。

另一方面，算力需求未被云盘算大厂相连住。据业内东谈主士指出，主若是因为大模子考研需高性能GPU集群，而大厂提供的多是单节点作事，败落节点间超高带宽互联基础设施，无法吹法螺需求。

再加上培植新集群资本高，现存基础设施又无法近似诈骗，况兼大厂更温情在单节点可用性与可靠性，在高性能集群业务上并无上风，要否则也不会有其他算力租借公司的发展契机。

据东吴证券研报，算力租借公司的毛利率约为40%掌握，净利率约为20%掌握，最大的一个门槛等于资金——用来硬件采购、场所租借、运维团队组建；但期间门槛并不高，企业不错通过与期间供应商合营、引进专科东谈主才等方式快速搭建和运营大边界的算力中心。

关于一些主业盘算承压、急于寻找新盈利增长点的企业来说，这个新赛谈的眩惑力苍劲。

智算中心的背后逻辑

2023年，莲花控股成立莲花紫星开展算力租借业务。公告夸耀，算力名目展望总插足约 2.9 亿元。本年前8个月，莲花紫星营业收入特出3515万元，但净利润为-398.13万元。举座仍处于亏蚀，主要原因是开荒的折旧及利息用度影响金额较大，东谈主员资本开销占比较高，尚未发扬出边界效应。

短时安分赚不到钱，并不是说这不是一门好生意。通过梳理开展算力租借的A股公司的财务数据发现，大部分真实皆处在增收不增利的气象，少许数达成盈利，但这些与“算力”倡导磋磨的企业，最径直的得益，可能等于短期内险些皆出现过澄傲气涨的股价。

如果要问算力租借还有哪些省略情趣，阛阓需求、战术变化、期间水平，以及寄托和供应链、国产替代等等，皆是紧要的影响成分。不外关于当下涉足这个赛谈的企业来说，更重要的问题是确切的know how。

智算中心并非买了一堆GPU后就能靠租售躺赚。单就硬件部署，要不竭的就包括：高性能的AI芯片、异构架构瞎想、高速低蔓延的网罗、存储系统、安全设置、监控不竭、液冷安装等等复杂治安。

除此之外，考研算力的租借对象主若是大模子公司，那么租借公司，尤其是跨行的企业，若何得到这些客户资源，得到踏实的客户复旧？这些问题在实操的过程中更难不竭。限度咫尺，照旧赓续有几家上市公司废弃了算力租借业务。

那回到开首的话题，智算中心的ROI过低，什么原因？

除了供接收需求的不匹配，地区间的经济发展水和善产业结构各异，比如东部地区算力需求重生而供给相对不及之外，最早撇下的泡沫，是那些在败落充分阛阓调研的情况下，盲目插足智算中心培植的公司。

其次，齐集算力租借阛阓当下的困境，智算中心的高效运行不仅依赖于高性能的硬件，还需要软件层面的优化和调和。智算不单是是卡的问题，而是一个软硬件调和的系统。当软件才气不够时，卡自己的发扬也会受限，导致用卡成果不高。

智算中心不景气，径直影响了算力租借阛阓的低迷，反过来，算力资源无法得到灵验诈骗，一些企业因败落应用场景而闲置算力资源，形成铺张，如斯轮回。

值得属主张是，囿于国表里期间差距以及芯片卡脖子，国产替代越发的被反复说起。但在这个过程中，最难不竭的是应用生态的问题。

打个譬如，如果国内芯片厂商在期间上遴选顽固式模式，厂商通过高价开荒销售、赞成运营作事等方式达成了生意利益的最大化，固然八成汇集力量办大事，达成端到端的欺压。

但顽固性也会导致可用的开源软件、商用软件少许，用户自有软件的迁徙适配资本极高，一些用户的软件无法适配，依此建立的智算中心只可处于闲置气象。