付靜
GPU漲幅及排期情況
賽道相關上市公司梳理
?1.?大模型專家
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“他們不能等（GPU），否則研究推進不下去。”上海六尺科技集團創始人張亞洲向記者透露，在各AI廠商紛紛拿出大模型“秀肌肉”的另一端，大廠訓練模型使用的算力資源GPU卻已陷入供應短缺，即使付款搶到訂單，拿貨也可能需要等上半年——這一背景下，更具性價比的“算力租賃”模式正在興起。
6月以來A股算力租賃板塊持續活躍，世紀華通（002602.SZ）、利通電子（603629.SH）、協鑫能科（002015.SZ）等相繼官宣“跨界”布局，IDC廠商潤澤科技（300442.SZ）、飛利信（300287.SZ）亦新增“算力租賃”概念。
日前財聯社記者多方采訪獲悉，當前租用計算資源的算力租賃市場需求和市場訂單量呈上升趨勢，主要集中在人工智能、機器學習、大數據分析等領域，未來增長空間較大，不過二級市場上不少公司有蹭熱度之嫌。
GPU陷供應短缺 算力租賃正在興起
近期各AI廠商紛紛拿出大模型“秀肌肉”之時，多位觀察人士告訴財聯社記者，大數據、人工智能等領域的快速發展推動算力需求（特別是大模型和行業應用等方面）迅速增長。據了解，GPU需求旺盛并已陷入供應短缺。
“不像消費顯卡，很多商家會有庫存，它本來存貨就很少，整個供應鏈上的貨不超過三四千片，GPT熱度起來以后就被互聯網大廠全部鎖完了，今年3月后市場上基本沒有存貨了，部分大廠開始直接從國外渠道找一些貨回來，現在50%以上的訂單基本都是互聯網大廠下的。”張亞洲在接受財聯社記者采訪時表示。
張亞洲告訴財聯社記者，包括微軟、英特爾等海外大廠一邊自研、一邊也在對外采購，他們前期訂的一部分（GPU訂單），可能用于大規模訓練，對于推理還是不夠的。基本上廠商低于一個億的訂單，也許渠道商都不愿搭理，發郵件都不回。”GPU的火爆程度由此可見一斑。
而從價格層面看，多款GPU價格從3、4月至今漲幅接近50%。張亞洲稱，“4月份的時候（訂單）大概還能排到10月份，現在已經到明年上半年了。”
鯨平臺專家、鑒片工場創始人張鴻潤告訴財聯社記者，“很多企業和個人都需要用到高性能的GPU來進行深度學習的訓練和應用，但自己購買服務器建設數據中心的成本又很高，所以選擇租賃云算力平臺是比較劃算和靈活的方式。”基于這一邏輯，租用計算資源的算力租賃模式當前正在興起。
上市公司扎堆涌入 真需求還是蹭熱度？
據記者梳理，鴻博股份（002229.SZ）、青云科技-U（688316.SH）、東方國信（300166.SZ）、中科曙光（603019.SH）、優刻得-W（688158.SH）、首都在線（300846.SZ）、潤建股份（002929.SZ）、順網科技（300113.SZ）、中青寶（300052.SZ）等包括傳統IDC廠商在內的上市公司均已瞄準算力租賃生意，本月亦有幾位“新面孔”扎堆涌入該賽道。
6月1日晚間世紀華通、利通電子同步官宣：世紀華通控股子公司世紀瓏騰與利通電子簽署合作框架協議，擬成立上海世紀利通數據服務有限公司，提供AI算力租賃服務。
8日，協鑫能科公告稱與九州云、九州云子公司谷梵科技分別簽署了戰略合作框架協議、投資框架協議。據悉，九州云通過谷梵科技成功建設和運營青田·創新賦能中心（Powered by NVIDIA），該中心在NVIDIA RTX的基礎上建構而成，并包含NVIDIA展示體驗中心，有媒體稱“協鑫能科由此間接地與英偉達攀上了關系”。
盤古智庫高級研究員江瀚告訴財聯社記者，算力租賃相關廠商已滿足了部分需求，但還存在一些缺口。中國民協元宇宙工委副會長兼創會秘書長吳高斌同樣表示：“不同的廠商根據自身技術和設備優勢，能夠提供不同規模和類型的算力租賃服務，但是也存在一些供給不足的情況。”
不過張亞洲這樣向財聯社記者描述他觀察到的行業現狀：“大廠產能跟不上，而‘小廠’王婆賣瓜自賣自夸，很多都在蹭熱度。”
值得注意的是，前述“跨界”入局的上市公司算力租賃業務尚未正式起步。記者致電協鑫能科獲悉，“首個項目應該會在8月左右（開展）。”此外利通電子證券部人士告訴財聯社記者，“我們目前只是簽署了一個初步合作框架，什么時候開始去運轉要等領導層決定。”而相比之下，年內漲幅已超過400%的AI牛股鴻博股份進展較快，其北京AI創新賦能中心項目一期落地，與百川智能簽署了1280P訂單。
張亞洲表示，“判斷是否炒概念要看廠商是不是真的有客戶、是哪些客戶在用，很多廠商都沒有公布他們有什么樣的客戶。目前鴻博股份明確說與百川智能簽了訂單，但是卡也不夠，已經‘透支’了。”
“另外部分數據中心廠商最近也給自己加了算力租賃概念，也是有炒熱度的嫌疑，數據中心屬于老舊資產，要轉型就要轉成智算中心。”吳高斌亦告訴記者，算力冗余、缺乏靈活性、設備維護難度等是傳統的采購服務器建設數據中心的模式所面臨的難題。
有望成算力供給主流模式之一
接受財聯社記者采訪的多位業內人士一致表示，算力租賃市場空間廣闊。
江瀚表示：“隨著AIGC的高速發展，算力租賃的全球市場份額持續擴大，未來幾年將迎來快速發展期。”
張鴻潤也稱，“隨著深度學習模型越來越復雜和龐大，對算力的需求越來越高。而且隨著云計算技術的進步和普及，算力租賃也會變得更加便捷和實惠，所以我覺得算力租賃是一個很有前景和價值的領域，未來會有更多的用戶和廠商涌入這個市場。”
據了解，相比傳統的自建數據中心模式，算力租賃具備多種優勢。
賽健尼品牌咨詢創始人蕭巧瓊告訴財聯社記者：“算力租賃相比傳統的采購服務器建數據中心的模式具有靈活性強、固定成本低、專業技術支持型好等多重優勢，未來有望成為算力供給的主流模式之一。”
“自建數據中心的資產投入周期長、需要持續升級硬件，而算力租賃可以隨時根據業務需要對算力進行動態調整，能有效優化成本結構等。”天使投資人、資深人工智能專家郭濤表示。
從算力租賃廠商前期布局的成本來看，據吳高斌介紹，“核心成本主要集中在服務器研發和采購、維護和升級等方面，可通過特定的技術和管理手段來控制，如通過智能化管理降低管理成本、與芯片廠商進行戰略合作降低采購成本等。”另外江瀚表示，前期成本情況因公司規模不同而有所差異，大型廠商通常采用集中采購和規模效應來降低成本，而小型廠商則主要通過定制化方案來滿足客戶需求。
而站在用戶角度，張鴻潤告訴財聯社記者，基于算力租賃，用戶只要按需付費，不用承擔硬件設備的采購、維護、升級等費用，也不用擔心設備閑置或者過時造成浪費；用戶可隨時隨地通過云端訪問所需的算力資源，快速開始訓練和應用；用戶可根據需求選擇不同算力平臺和機型，也可以不受地域或者時間的限制模型、工具等資源，進行更多的嘗試和探索。
