算力租赁暴富故事难续，部分智算中心出现闲置

fudashuai

       一年前，英伟达H100的8卡节点年租赁价格最高达到了20万元，仅隔一年，其价格就降至约6万元。不仅如此，消费端的RTX 4090年租赁价格也从年初的约2万元降至目前的6000元左右。

　　除了租赁价格的调整，近日多家上市公司也发布公告称，终止此前签订的算力租赁合同。曾经算力租赁业务被视为“金疙瘩”，眼下它们却走到了是否要继续前行的“十字路口”。

　　《中国经营报》记者在多地采访中了解到，伴随多地智算中心的落地，受显卡价格下降和大模型训练降温等因素影响，今年上半年开始，国内算力的价格呈现下降趋势，部分地区的智算中心算力并没有被完全消纳，而一些规模较小的算力供应商在明知会违约的情况下，不得不提前终止算力租赁合同，及时止亏。

　　算力租赁“缩水”

　　自2023年起，伴随AI算力需求呈爆炸式增长态势，算力租赁板块也逐步发展壮大。同花顺数据显示，截至今年12月6日，算力租赁概念的上市企业已经达到了109家。这其中除了运营商、云厂商外，不乏一些跨界玩家，比如“味精大王”莲花控股、房地产开发商大名城、染料生产商锦鸡股份等，均宣布布局算力新赛道，推进智算中心项目。

　　除企业外，在推进智算中心建设项目的进程中，记者注意到，地方政府也是重要的参与者，既包括北京、成都、武汉、杭州、合肥、苏州等经济繁荣、人工智能基础较为扎实的一、二线城市，也涵盖了众多三、四、五线城市。

　　中国信通院的一份研究报告显示，截至今年5月，国内建设和规划中的智算中心共有185座，总算力为272 EFLOPS（算力单位，EFLOPS是ExaFLOPS缩写，指每秒能执行10的18次方次浮点运算），建成运营的有104 EFLOPS。

　　算力租赁是智算中心的主要盈利模式之一。企业或研究机构无需自建昂贵的计算基础设施，而是通过租赁智算中心的算力资源来进行数据处理和模型训练。此前，因为国内的算力建设并没有适配目前算力需求的增长速度，算力供需紧张，算力租赁可以降低用户的门槛，使得更多的创新者能够进入AI领域，加速了AI应用的普及和发展。

　　智算中心“遍地开花”，使得国内算力规模急速扩大。据《中国综合算力指数报告（2024）》数据，截至2024年6月，我国在用算力中心的机架数量超过830万标准机架，算力规模达到246EFLOPS。

　　然而，经过短短一年的狂欢后，市场开始变得冷静。百度CEO李彦宏曾坦言：“生成式AI的技术泡沫不可避免。历史告诉我们，当技术没有达到最初兴奋阶段的高期望时，必然会引发市场失望。”

　　资金短缺、产品市场反响不佳、投资人热情退却，一些企业开始重估AI业务，算力租赁业务也随之出现“缩水”，在算力规模不变的情况下，价格却大幅降低。

　　12月4日，鸿博股份发布关于全资子公司日常经营重大合同签署补充协议的公告。公告中提到，公司全资子公司英博数科与北京京能及京能海北签署了补充协议，主要针对智算中心设备采购合同进行调整。原合同交易总金额为10亿元，而补充协议后，算力规模保持不变，合同交易金额调整为6.46亿元。

　　此前的11月12日，锦鸡股份公告称，公司全资子公司英智创新今年1月与缔息云联价值超过9亿元的算力租赁合同终止。

　　某地智算中心的运营总监张勇对记者表示，不仅仅是上市公司，现在很多地方政府牵头建设的智算中心算力也没有被全部消纳，处于闲置的状态。

　“现在很多地方的智算中心商业模式是单一地购买了GPU，组件集群，出租算力。”张勇表示，“这是一种非常粗放的商业模式，尤其是在当地没有AI应用场景的情况下，完全不具备抵抗市场波动的能力。设想一下，若智算中心是一座城市，算力便是这座城市的活力之源。若城市内的建筑（机架）未能得到充分利用，道路（算力市场）亦未得到恰当的规划，那么这座城市便无法释放其潜在的全部活力。”

　　算力过剩？

　　上海财经大学中国经济思想发展研究院研究员岳翔宇对记者表示，加快智算中心的建设，适度超前发展算力基础设施，对于人工智能产业有重要的价值。但备好菜不等于做好菜，算力发展是人工智能发展的必要条件，而不是充分条件。依托算力增长，要加快人工智能产业发展，只有积极探索科技创新与产业创新融合，才能加快把算力转化为新质生产力，从根本上解决智算中心面临的运营及盈利问题。

　　在算力租赁市场缩水、智算中心算力闲置的情况下，也引发了业内算力过剩的担忧。

　　中国计算机学会（CCF）副理事长、并行科技(65.950, -1.26, -1.87%)董事长陈健曾在接受记者采访时表示：“其实我更担心的是，一些地方以攀比心态上马的智算中心项目，能否保障为真实用户提供优质可靠的智能计算服务？若只有资源盲目扩张却不能发挥其应有效能、让需求端便捷获取优质算力服务，无疑意味着资源和资金的无谓浪费。”

　　“现在的确出现局部算力过剩的情况，但这是AI大模型从训练阶段向推理阶段过渡的表现。”国内某ICT基础设施提供商的地区总经理李扬对记者表示，“从去年到今年上半年，大模型整体处于训练阶段，这一阶段需要的算力是最高的，需要处理大量的数据，并且需要进行多次迭代以优化模型参数。这通常涉及到大量的浮点运算，因此需要千卡甚至万卡的规模。”

　　李扬表示，现在大模型开始进入推理阶段，使用训练好的模型对新数据进行预测，并作出相应的决策。在这一阶段，需要的算力就会很少。但长期来看，AI应用落地需要更多算力。因此，各家采取了“适度超前投资”的策略，仍在大规模采购算力。

　　实际上，从今年下半年各家大模型厂商公布的数据看，推理算力正在迎来爆发式增长。英伟达在其财报会上也表示，公司全年数据中心里已经有40%的收入来自推理业务。VerifiedMarketResearch报告显示，2023年人工智能推理芯片市场规模为158亿美元，预计到2030年将达到906亿美元，在2024—2030年预测期内的复合年增长率为22.6%。

　　中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅认为，关于当前产业对智算中心运营及盈利模式的认识还不到位的问题，这是一个需要逐步解决的过程。智算中心的建设和运营是一个复杂的系统工程，需要综合考虑技术、经济、市场等多方面因素。在初期阶段，可能会存在一些探索和试错的过程，但随着时间的推移、技术的不断成熟、市场的不断扩大，智算中心的运营和盈利模式也将逐步清晰和完善。同时，政府和企业也需要加强合作，共同推动智算中心的建设和发展，为人工智能产业的快速发展提供有力支撑。 （中国经营报记者 秦枭 北京报道）