AI大模型掀起算力租赁潮

生成式AI催生算力高需求，“卖铲子”成为一门好生意。

近日，算力租赁概念引发持续关注。

天使投资人、资深人工智能专家郭涛告诉时代周报记者，AI大模型需要大量的计算资源进行训练和推理，而许多个人和企业无法承担购买和维护这些硬件设备的成本。因此，算力租赁提供了一个经济有效的方式来获得所需的计算资源。

算力租赁顾名思义就是将算力出租。此前，包括莲花健康、恒润股份等企业纷纷宣布跨界进入算力租赁行业。相关概念股大涨，部分公司几度涨停。在投资者提问平台，可以搜索到近500条涉及算力租赁的提问。

不过，狂欢过后，市场也逐渐进入冷静期。10月末到11月初，算力租赁概念开始走低，个别股票出现回落甚至一度跌停。11月2日，《经济日报》发文警惕跨界算力租赁可能存在的风险，提醒投资者不要过度炒作。

“降温”的不仅仅是算力租赁，有投资人向时代周报记者表示，受全球AI监管趋严消息及机构获利抛售影响，AI相关概念板块从今年7月就已进入回调期。

01 大模型“炒热”算力租赁

“算力租赁本质是提供计算能力（通常是云计算资源）供有计算需求的下游客户租用，而无需购买和维护自己的计算设备。”头豹研究院分析师莫舒棋告诉时代周报记者。

事实上，这并不是一种新兴的商业模式。云计算和数据中心行业在AI大模型出现之前就已经存在。

莫舒棋指出，AI大模型的兴起加速了对更大规模和更强大计算资源的需求，这也使云计算服务提供商继续改进其硬件和软件基础设施，以支持大规模AI训练和推理工作负载。因此，虽然算力租赁模式在云计算早期已经存在，但AI大模型的发展确实对这种模式产生了更大的需求和重要性。

据了解，算力租赁产业链由上游的算力生产商、中游的算力提供商和下游的算力需求方三个关键环节组成。算力租赁提供商处于下游算力需求方和上游算力生产商之间，充当算力资源的中介服务提供者，从而降低了使用算力资源的门槛。

这种模式的核心特点是“即租即用”，大型数据中心和云服务提供商将他们自身未被充分利用的计算资源租赁给急需算力资源的下游需求方。这意味着需求方无需投入巨额资金来购买设备或组建维护团队，可以灵活、快速、高效地获得所需的算力资源，从而大幅度降低了使用算力资源的门槛。

除了传统的云计算服务提供商和第三方数据中心企业等，算力租赁市场还涌现了不少跨界厂商，如莲花健康、恒润股份等。

莲花健康以食品生产经营为主营业务，产品主要包括以“莲花”牌味精、“莲花”牌鸡精、“九品香”调味料为主的调味品系列。9月28日，莲花健康披露公告称，计划斥资6.93亿元向新华三采购330台英伟达算力服务器。10月10日晚间，莲花健康在披露的异动公告中称，该公司计划从事算力租赁业务的业务模式主要为公司负责投资建设智能算力中心，需要购买大量固定资产，为下游各行业客户提供面向人工智能业务的算力租赁云服务。

莲花健康采购英伟达算力服务器，图源：节选自莲花健康发布公告

无独有偶，10月17日晚，法兰及锻件生产制造商恒润股份披露，控股子公司上海润六尺科技有限公司（以下简称上海润六尺）欲斥资超过2亿元向供应商A购买算力服务器及配套设备。

恒润股份购买算力服务器及配套设备，图源：节选自恒润股份发布公告

两家企业在发布公告后股价出现连续几日涨停。9月28日至今，莲花健康股价涨幅在30%左右；恒润股份10月17日至今股价涨幅超过40%。

郭涛认为，跨界算力是一个有潜力的领域。跨界进入算力租赁市场的公司可以利用自身在其他领域的经验和资源，为市场提供差异化的服务和解决方案。然而，这种跨界业务能否长久发展还取决于公司的战略规划、市场竞争以及技术能力等因素。

“算力租赁市场的资本投入及基础设施投入较大，但运营相对简单，如食品类公司的现金流较为充裕，在这方面做投资，应该还是个不错的选择。”透镜咨询创始人况玉清表示。

不过，也有传统IDC服务商告诉时代周报记者，公司拥有长期稳定的大客户源，目前不做算力租赁，或者说算力租赁不是主要发力的方向，因为对该企业而言，算力租赁的规模体量太小了。

02 GPU云是未来进阶方向

概念股大涨、企业跨界入场，算力租赁究竟能给企业带来多大收益？

据东吴证券基于今年9月数据测算，租赁A800毛利率约为40%左右，净利率约为20%左右，H800会更高。对比之下，莲花健康近两年线上、线下渠道的毛利率均不超过20%；恒润股份2021年内销毛利率超过30%，但到2022年内外销毛利率也均不超过20%。

不过，算力租赁也存在一定行业壁垒。莫舒棋认为，算力租赁行业首要的竞争壁垒在于基础设施建设，其中包括昂贵的硬件投资、数据中心设施的构建与维护，以及遵守合规要求。另外，技术支持和个性化服务需要强大的技术团队和客户支持系统，建立紧密的业务关系也不容易。

同时，莫舒棋提到，降低成本是一项长期挑战。目前，从纯粹的硬件成本角度来看，AI算力租赁并不具备性价比优势，尤其是与服务器采购成本相比。以8卡英伟达A100-NVLink（80GB显存）的GPU服务器为例，其月租金约为13.34万元，全年租金约为160万元，而同等规格的GPU服务器硬件售价大致相当。故需依靠规模效应和技术的不断优化从而降低算力租赁的成本。

此外，监管合规、供应链风险、安全与隐私风险、市场竞争，以及可持续性和环保要求也是必须应对的重要问题。

“GPU云是未来算力租赁的进阶方向。”莫舒棋表示，相比于如今的算力租赁，GPU云则更加综合，除了提供算力外，还包括了增值服务，如AI软件开发相关的服务。这使GPU云具有更高的增值潜力，收入天花也板更高。

不过，近日来，算力租赁市场也逐渐进入冷静期。10月末到11月初，算力租赁概念开始走低，个别股票出现回落甚至一度跌停。11月2日，《经济日报》发布“莫把算力租赁炒成一地鸡毛”一文，文中提到，算力租赁对跨界企业而言，不确定因素有很多。比如，在当前算力供不应求时，算力租赁厂商具有较高议价能力，未来一旦算力资源紧缺程度缓解，其议价能力也势必减弱。届时，上市公司将面临租赁收入下降、折旧加速等不利情况。

事实上，“降温”的不仅仅是算力租赁，郭涛长期观察和投资AI赛道，在他看来，AI板块从今年7月开始就进入大回调期。“近期，全球AI监管趋严，联合国成立人工智能高级别咨询机构，美国刚签署生成式AI监管规定，七国集团（G7）也将推出AI监管方案……再加上机构获利抛售，相关概念板块受这几个消息影响也较大。”郭涛说。

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