#來點兒幹貨#
在新一輪全球AI技術快速發展的背景下，算力作為AI大模型背後的“發動機”，受到了前所未有的關注。
根據IDC的資料顯示，大陸的人工智能算力保持快速增長，2022年智能算力規模已達到268百億億次/秒（EFLOPS），并超過了通用算力規模。預計未來五年，該領域的複合年增長率将達到52.3%。
全球算力規模也呈現高速穩定增長态勢。據IDC資料報告，2022年全球資料總産量已達到81ZB，過去五年的平均增速超過25%。
随着AI大模型的快速發展，對高端智算資源的需求急劇增長，進而推動了算力租賃行業的蓬勃發展。
由于全球算力需求大幅上漲，對于許多中小企業和團隊來說，高昂的算力成本是一個難以跨越的障礙。研發自己的算力體系需要巨大的成本投入，并非每一家企業都有能力建構自己的算力矩陣。為此，英偉達推出了算力租賃服務，旨在降低創業門檻，讓更多的創業者能夠參與到大語言模型等AI技術的市場競争中。
關注樂晴行業觀察，洞悉産業格局！
算力租賃行業概覽
算力租賃，實質上是AI算力雲業務的一種特定商業模式。這種服務允許第三方營運主體建構AI伺服器叢集，并通過出租算力的方式，為下遊客戶提供成本效益更高的資源利用方案。
對于緻力于開發大模型的下遊廠商，這種方式能夠靈活提供計算資源，同時免除了硬體建設和維護的煩惱，進而降低大模型研發的門檻，優化資本支出結構，并有助于推動國内AI大模型的發展。
算力租賃的産業鍊上遊是算力供應商，如英偉達等，在AI伺服器晶片市場上占據主導地位；中遊是雲廠商，包括阿裡、騰訊等大型科技公司，不僅提供基礎的機櫃、帶寬和電力資源，還需根據使用者需求配置合适的算力環境；下遊則是需求方，目前創業公司、科研院所和政府智慧城市是算力租賃需求的主要來源。
算力租賃的商業模式與第三方IDC擴張模式相似，其核心在于資源層的能力。在建設階段，需要通過各種管道和資金投入來搭建基礎算力設施。在發展階段，強大的客戶擷取能力能夠将投資轉化為穩定的現金流，縮短投資回收期。
随着更多廠商進入算力租賃行業，未來的競争将圍繞資金實力、客戶資源、管道擷取和運維能力等多個方面展開。
算力租賃市場格局梳理
在算力國産化方面，雖然國産AI GPU與英偉達等先進産品存在性能差距，但國内廠商在卡間互聯傳輸速率等方面已接近國際水準。軟體層面的突破有望成為國産GPU的突破口，但要實作生态遷移，還需要積累豐富的算法庫。
在供不應求的背景下，算力租賃市場正經曆漲價潮。随着人工智能的快速發展和“百模大戰”的興起，國内已釋出數百個大模型，同時各個垂直領域的應用也對算力産生海量需求。這種供需失衡導緻算力租賃價格上漲。
對于算力租賃公司，有五個關鍵次元值得關注：購卡能力和伺服器管道、在手訂單量、資金實力、能耗名額以及業務協同性。這些因素将直接影響公司的競争力和市場表現。
考慮到海外高性能晶片受限的情況，算力租賃及算力國産化相關産業鍊的廠商有望迎來機遇，國内廠商中恒潤股份、中貝通信、鴻博股份、海光資訊、寒武紀、浪潮資訊、紫光股份等是主要參與者。#算力##人工智能##伺服器##文章首發挑戰賽##财經新勢力#
結語
中短期内，算力緊張的狀況仍然是一個不容忽視的問題。美國對高端AI晶片的出口管制不斷更新，導緻算力卡的供應變得緊缺。
在缺乏足夠算力支援的情況下，AI模型的訓練和開發可能會受到限制，進而影響AI技術的創新和應用。
與此同時，國産算力在性能上仍處于追趕階段，這使得國内算力供求沖突進一步加劇，行業在短期内将不可避免地面臨漲價的壓力，将對整個AI産業的發展帶來一系列挑戰。
各大廠商正在加大對國産AI晶片的研發和投入，提升國産算力的性能和競争力，減少對進口晶片的依賴。政府也在通過政策引導和支援，鼓勵更多的企業和資本進入算力産業，增加市場的供給。
中國資訊通信研究院的測算結果顯示，2022年全球計算裝置的算力總規模已達到906EFlops，增速為47%。展望未來，預計全球算力規模在未來五年内将以超過50%的速度持續增長，到2025年，全球計算裝置的算力總規模将超過3ZFlops。
随着國産化模型的成熟，算力需求将持續增長，算力租賃等解決方案有望填補這一空缺。長期來看，随着大模型算力需求的加速增長，算力缺口可能仍然存在，算力國産化是長期發展的必經之路。
關注樂晴行業觀察，洞悉産業格局！