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作者：付静
来源：财联社
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“他们不能等（GPU），否则研究推进不下去。”上海六尺科技集团创始人张亚洲向记者透露，在各AI厂商纷纷拿出大模型“秀肌肉”的另一端，大厂训练模型使用的算力资源GPU却已陷入供应短缺，即使付款抢到订单，拿货也可能需要等上半年——这一背景下，更具性价比的“算力租赁”模式正在兴起。
6月以来A股算力租赁板块持续活跃，世纪华通（002602.SZ）、利通电子、协鑫能科等相继官宣“跨界”布局，IDC厂商润泽科技、飞利信亦新增“算力租赁”概念。
日前财联社记者多方采访获悉，当前租用计算资源的算力租赁市场需求和市场订单量呈上升趋势，主要集中在人工智能、机器学习、大数据分析等领域，未来增长空间较大，不过二级市场上不少公司有蹭热度之嫌。
近期各AI厂商纷纷拿出大模型“秀肌肉”之时，多位观察人士告诉财联社记者，大数据、人工智能等领域的快速发展推动算力需求（特别是大模型和行业应用等方面）迅速增长。据了解，GPU需求旺盛并已陷入供应短缺。
“不像消费显卡，很多商家会有库存，它本来存货就很少，整个供应链上的货不超过三四千片，GPT热度起来以后就被互联网大厂全部锁完了，今年3月后市场上基本没有存货了，部分大厂开始直接从国外渠道找一些货回来，现在50%以上的订单基本都是互联网大厂下的。”张亚洲在接受财联社记者采访时表示。
张亚洲告诉财联社记者，包括微软、英特尔等海外大厂一边自研、一边也在对外采购，他们前期订的一部分（GPU订单），可能用于大规模训练，对于推理还是不够的。基本上厂商低于一个亿的订单，也许渠道商都不愿搭理，发邮件都不回。”GPU的火爆程度由此可见一斑。
而从价格层面看，多款GPU价格从3、4月至今涨幅接近50%。张亚洲称，“4月份的时候（订单）大概还能排到10月份，现在已经到明年上半年了。”
鲸平台专家、鉴片工场创始人张鸿润告诉财联社记者，“很多企业和个人都需要用到高性能的GPU来进行深度学习的训练和应用，但自己购买服务器建设数据中心的成本又很高，所以选择租赁云算力平台是比较划算和灵活的方式。”基于这一逻辑，租用计算资源的算力租赁模式当前正在兴起。
据记者梳理，鸿博股份、青云科技-U、东方国信、中科曙光、优刻得-W、首都在线、润建股份、顺网科技、中青宝等包括传统IDC厂商在内的上市公司均已瞄准算力租赁生意，本月亦有几位“新面孔”扎堆涌入该赛道。
6月1日晚间世纪华通、利通电子同步官宣：世纪华通控股子公司世纪珑腾与利通电子签署合作框架协议，拟成立上海世纪利通数据服务有限公司，提供AI算力租赁服务。
8日，协鑫能科公告称与九州云、九州云子公司谷梵科技分别签署了战略合作框架协议、投资框架协议。据悉，九州云通过谷梵科技成功建设和运营青田·创新赋能中心（Powered by NVIDIA），该中心在NVIDIA RTX的基础上建构而成，并包含NVIDIA展示体验中心，有媒体称“协鑫能科由此间接地与英伟达攀上了关系”。
盘古智库高级研究员江瀚告诉财联社记者，算力租赁相关厂商已满足了部分需求，但还存在一些缺口。中国民协元宇宙工委副会长兼创会秘书长吴高斌同样表示：“不同的厂商根据自身技术和设备优势，能够提供不同规模和类型的算力租赁服务，但是也存在一些供给不足的情况。”
不过张亚洲这样向财联社记者描述他观察到的行业现状：“大厂产能跟不上，而‘小厂’王婆卖瓜自卖自夸，很多都在蹭热度。”
值得注意的是，前述“跨界”入局的上市公司算力租赁业务尚未正式起步。记者致电协鑫能科获悉，“首个项目应该会在8月左右（开展）。”此外利通电子证券部人士告诉财联社记者，“我们目前只是签署了一个初步合作框架，什么时候开始去运转要等领导层决定。”而相比之下，年内涨幅已超过400%的AI牛股鸿博股份进展较快，其北京AI创新赋能中心项目一期落地，与百川智能签署了1280P订单。
张亚洲表示，“判断是否炒概念要看厂商是不是真的有客户、是哪些客户在用，很多厂商都没有公布他们有什么样的客户。目前鸿博股份明确说与百川智能签了订单，但是卡也不够，已经‘透支’了。”
“另外部分数据中心厂商最近也给自己加了算力租赁概念，也是有炒热度的嫌疑，数据中心属于老旧资产，要转型就要转成智算中心。”吴高斌亦告诉记者，算力冗余、缺乏灵活性、设备维护难度等是传统的采购服务器建设数据中心的模式所面临的难题。
接受财联社记者采访的多位业内人士一致表示，算力租赁市场空间广阔。
江瀚表示：“随着AIGC的高速发展，算力租赁的全球市场份额持续扩大，未来几年将迎来快速发展期。”
张鸿润也称，“随着深度学习模型越来越复杂和庞大，对算力的需求越来越高。而且随着云计算技术的进步和普及，算力租赁也会变得更加便捷和实惠，所以我觉得算力租赁是一个很有前景和价值的领域，未来会有更多的用户和厂商涌入这个市场。”
据了解，相比传统的自建数据中心模式，算力租赁具备多种优势。
赛健尼品牌咨询创始人萧巧琼告诉财联社记者：“算力租赁相比传统的采购服务器建数据中心的模式具有灵活性强、固定成本低、专业技术支持型好等多重优势，未来有望成为算力供给的主流模式之一。”
“自建数据中心的资产投入周期长、需要持续升级硬件，而算力租赁可以随时根据业务需要对算力进行动态调整，能有效优化成本结构等。”天使投资人、资深人工智能专家郭涛表示。
从算力租赁厂商前期布局的成本来看，据吴高斌介绍，“核心成本主要集中在服务器研发和采购、维护和升级等方面，可通过特定的技术和管理手段来控制，如通过智能化管理降低管理成本、与芯片厂商进行战略合作降低采购成本等。”另外江瀚表示，前期成本情况因公司规模不同而有所差异，大型厂商通常采用集中采购和规模效应来降低成本，而小型厂商则主要通过定制化方案来满足客户需求。
而站在用户角度，张鸿润告诉财联社记者，基于算力租赁，用户只要按需付费，不用承担硬件设备的采购、维护、升级等费用，也不用担心设备闲置或者过时造成浪费；用户可随时随地通过云端访问所需的算力资源，快速开始训练和应用；用户可根据需求选择不同算力平台和机型，也可以不受地域或者时间的限制模型、工具等资源，进行更多的尝试和探索。
来源：AIcore
发布人：暖色
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