需求爆发，算力租赁价格暴涨200%！厂商纷纷加码，未来趋势如何？

电子发烧友网报道（文/李弯弯）所谓算力租赁，顾名思义就是对算力进行出租，是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。算力使用者无需投入大量资金购买计算设备，却可以使用高效稳定的计算服务，并根据实际使用情况支付相应费用。使用者通过租赁计算资源，可以快速地启动项目，减少相应成本。
 
今年以来，大模型、人工智能技术快速发展，算力需求大爆发。GPU的需求也随之大幅增加，目前除了少数大型互联网企业有较多的GPU，算力储备较充足，中小企业普遍面临算力紧缺。为了减少设备投入，不少企业由买转租，租赁需求迎来爆发，价格随之上涨。
 
算力租赁市场需求激增，价格大幅上涨
 
当下，在大模型等技术的蓬勃发展下，算力需求呈现爆发式增长。但GPU价格高昂且持续性涨价，企业自建算力的成本越来越高。同时，今年10月份美国出台AI芯片的出口新规，英伟达的H800、H100系列均进入限售名单，国内算力资源建设进程受到阻碍。
 
在可预计的算力资源逐渐紧缺的背景下，存量算力资源的价值更加凸显。通过算力租赁，预计有算力需求的企业不仅可以缓解资金投入压力、抢占模型训练的先机，更重要的是或能够解决大量企业无法购买英伟达GPU的渠道瓶颈，实现算力资源的从无到有。 
 
一名数据处理企业的算法工程师表示，平时主要负责视频数据的算法开发，服务于智能安防、城市治理、安全生产等领域。为了减少投入，公司选择算力自建加租赁的组合模式。其中租赁算力的消耗量比去年增长了30%以上。
 
除了AI大模型，传统制造业的智能转型，同样为算力租赁行业带来了旺盛需求。在江苏昆山一家精密零部件制造企业，100多台质检机器24小时运转。该公司负责人告诉媒体，眼前的机器人已经不是简单地执行代码，而是拥有一个聪明的大脑，每质检一次，算法模型就会迭代一次，完成深度学习，算力资源消耗极大。和自建算力比起来，租赁外部算力更合算、也更灵活。
 
业内人士认为，对于初创企业和中小型企业而言，高性能GPU供不应求的现状下，短期内算力租赁是一种性价比更高的解决方案。由于算力供需紧张，算力租赁价格也水涨船高。一家算力服务企业的负责人张亚洲对媒体表示，硬件采购成本的增加，倒逼算力租赁服务的价格也在增加。相比去年，今年涨幅达到是100%-200%。
 
近段时间以来，多家厂商上调算力价格。11月14日，汇纳科技公告称，由于内嵌英伟达A100芯片的高性能算力服务器算力需求大幅增加，相关高性能运算设备持续涨价，算力资源持续紧张，合作方四川并济科技决定对其A100算力服务收费拟上调100%。鉴于此，自即日起，汇纳科技拟将所受托运营的内嵌英伟达A100芯片的高性能算力服务器算力服务收费同步上调100%。
 
11月16日，中贝通信公告显示，公司向北京中新科远提供AI算力技术服务，合同总金额为3.46亿元，单价为18万元/P/年。但根据公司9月7日的算力服务框架协议公告，当时披露的单价为12万元/P/年。两个多月涨幅就就达到50%。
 
除此之外，不少厂商也表示出会适时调整算力价格。11月20日，优刻得表示公司目前管理的AI算力规模约为3000P+，预计新增AI算力规模约为1000P+。该公司表示，关于公司算力价格，对于新增的以及合同到期续签的客户，会结合市场行情等因素进行相应的调整。
 
未来发展如何，算力租赁业务能否长久
 
为了赶上算力租赁行业的爆发期，已经有不少厂商纷纷加码。在上海普陀区的一家算力服务企业，几十台算力服务器被整齐摆放，即将发往算力中心。该公司负责人表示，今年算力租赁行业迎来爆发期，公司在建的算力中心数量，已经从去年的个位数，增长到今年的两位数。
 
鸿博股份可以说是率先入局的企业，其算力租赁业务已开始产生收入。目前鸿博股份旗下全资子公司英博数科的北京智算中心由英伟达H800服务器组成的共计3000P（FP 16）智算设备已到货，技术人员已开始进行小规模集群测试。
 
10月19日，京能国际与英博数科就共建AI智算中心项目达成合作并签署协议，在京建设超大型智算中心，单一物理空间内对标英伟达H系列GPU效率，由H800或不低于H800等同算力设备所组成的，不低于10000P人工智能智算集群。
 
恒润股份披露，截止目前公司在手算力2500P，当前正在组网调试中，其余算力将陆续到货。公司已率先跑通算力租赁全链条，已经完成千匹智算集群搭建，开始首批交付，并在第三季度产生营业收入132.17万元。
 
润建股份公告称，公司算力服务主要包括算力租赁业务和算力管维服务。在算力租赁服务业务上，润建股份智能算力中心第一期将为客户提供约 2500P 算力租赁服务，后续会根据客户需求持续投入。润建股份智能算力中心是智能时代面向社会全域多主体的新型公共基础设施，建成后主要提供AI大模型训练、推理算力、图形渲染算力服务，服务于人工智能大模型、行业模型等，赋能千行百业。
 
同时大模型等技术的蓬勃发展，正在推动企业算力业务落地。近日中科金财与云知声签订了算力调优技术服务合同，总金额270万元。云知声于2023年正式发布“山海大模型”，中科金财为其提供算力资源管理优化、自动化运维工具开发服务、自动化调优工具开发服务等。
 
从目前的情况而言，随着互联网企业以及科技企业纷纷推出大模型，算力需求大幅增加，国内开始面临算力不足的情况，算力云端租赁服务看起来是一门不错的生意。行业人士认为，这一轮的增长是爆发性的，算力租赁市场应该有几百亿元的规模。当前，算力租赁行业仍处于发展初期，未来随着大模型的逐步落地，应用场景会越来越广阔。
 
然而也存在问题，算力租赁的核心资源在于资金、客户和运维能力，其中前两者最为核心。组建智能算力中心，需要购买大量固定资产，这对上市公司筹集资金能力提出了较高要求。算力租赁不仅仅是租“卡”，而是一整套运营维护服务，这也使得客户对投入算力租赁服务的企业的综合实力有比较高的要求。另外，在GPU芯片紧张的情况下，对于入局的企业来说，能否拿到稳定的“卡”资源也是关键。
 
总结
 
整体而言，算力租赁短期内能够解决中小企业算力紧张的情况，也能一定程度优化算力资源的使用。然而从长久来看，算力租赁并不能彻底解决算力短缺的问题。不断提升AI芯片和服务器性能，在此基础上建设更多数据中心，才能够为不断增加的算力需求提供源源不断的算力资源。
 
此外，还可以采用分布式计算和边缘计算等技术，将计算任务分散到多个节点上进行处理，从而提高整体的算力。以及利用人工智能和机器学习等技术，对计算任务进行优化和调度，提高计算效率等。