本文來自微信公眾號“樂晴智庫精選”。
全球新一輪AI浪潮爆發(fā)背景下，大模型和數(shù)據(jù)中心都需要龐大的算力來作為支撐，全球算力需求井噴。
全球算力規(guī)模將呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢：
資料來源：信通院
數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT需要7－8個算力500P的數(shù)據(jù)中心才能支撐運行。對于微軟、谷歌、百度這樣的巨頭而言，算力成本顯然并不會成為障礙，但對于中小團隊來說，如此巨大的成本幾乎就是一座不可逾越的大山，并不是每一家企業(yè)都有能力建設屬于自己的算力矩陣。
為此，早前英偉達方面提出了一個新的模式——租算力。
英偉達CEO黃仁勛宣布了DGXCloud計劃，將面向商業(yè)客戶開放用于開發(fā)ChatGPT等人工智能技術的超級計算機，幾乎任何企業(yè)都可以用云租賃的方式，使用這些強大、但成本昂貴的設備。
英偉達推出租賃算力服務，為的就是讓更多創(chuàng)業(yè)者參與進來，特別是參與到大語言模型的市場競爭中。
據(jù)悉，英偉達的DGXCloud是其與甲骨文等合作伙伴打造的云服務，任何人只要有網(wǎng)絡，就可以登錄集成了多達3.2萬個英偉達芯片的超級計算機；未來微軟、谷歌云等廠商也將加入。
國內(nèi)方面，隨著頭部互聯(lián)網(wǎng)及科技企業(yè)紛紛推出大語言模型，國內(nèi)廠商對算力資源的需求也將呈現(xiàn)井噴，算力云端租賃服務商有望新來發(fā)展空間。
政策方面，上海市發(fā)展改革委近日印發(fā)《上海市加大力度支持民間投資發(fā)展若干政策措施》提出，支持民營企業(yè)廣泛參與數(shù)據(jù)、算力等人工智能基礎設施建設。推動“補需方”改革，支持高校、科研機構、國有企業(yè)通過政府采購、租用等方式使用民間投資的數(shù)據(jù)儲存和算力資源；通過科技創(chuàng)新券支持民營企業(yè)租用算力、存儲資源。
北京和深圳也提出要提升算力資源統(tǒng)籌供給能力，建設城市級算力統(tǒng)籌調(diào)度平臺。
根據(jù)中國信通院《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》測算數(shù)據(jù)，預計2025年全球算力規(guī)模將達到3300EFlops，2021-2025年CAGR達52.2%。
圖片資料來源：量子位，《Intelligent Computing:The Latest Advances,Challenges,and Future》SHIQIANGZHU等
01
算力行業(yè)概覽
算力是通過對信息數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)目標結果輸出的計算能力，可以說是信息的高速公路。
我國現(xiàn)在算力的總體水平已經(jīng)達到了世界第二，僅次于美國。在15個國家有個統(tǒng)計數(shù)據(jù)：算力每提高一個百分點，對GDP的貢獻就是1.8‰。
大規(guī)模智能算力基礎設施是各科技公司訓練AI大模型的前提，也是實現(xiàn)算力和算法租用的ALaaS服務的基礎，正逐漸成為AI領域競爭的關鍵要素。
算力產(chǎn)業(yè)鏈基礎設施包括數(shù)據(jù)中心、服務器、芯片、光通信、云服務等關鍵環(huán)節(jié)。
算力產(chǎn)業(yè)鏈圖示及部分代表廠商：
圖片資料來源：各公司官網(wǎng)、華泰研究
數(shù)據(jù)中心作為承載各類數(shù)字技術應用的物理底座，是算力關鍵基礎設施。根據(jù)華為統(tǒng)計，2010-2025年間，數(shù)據(jù)中心平均單機柜功耗增長近7倍。
隨著生成式AI的持續(xù)火爆，導致AI算力需求驟增，推動基礎設施擴容，服務器、交換機加速迭代，并使得AI芯片中的GPU及高性能加速服務器需求大量增加。
云計算平臺是AI算力主要的承載方式。
云計算的本質(zhì)，是將大量的零散算力資源進行打包、匯聚，實現(xiàn)更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。
具體來說，在云計算中，中央處理器（CPU）、內(nèi)存、硬盤、顯卡（GPU）等計算資源被集合起來，通過軟件的方式，組成一個虛擬的可無限擴展的“算力資源池”。
根據(jù)美國國家標準與技術研究院（NIST）的定義，云計算是一種按使用量付費的模式。
在該模式下，用戶通過與服務提供商的少量交互，即可隨時隨地便捷地通過網(wǎng)絡訪問進入可配置地計算資源共享池，根據(jù)需求調(diào)用網(wǎng)絡、服務器、存儲、應用軟件和服務等各種資源。
云計算產(chǎn)業(yè)鏈：
02
算力租賃行業(yè)概覽
當前全球大模型興起以及數(shù)據(jù)流量爆發(fā)的的背景下，算力租賃興起。
算力租賃就是對算力進行出租，是一種通過云計算服務提供商租用計算資源的模式。用戶可以根據(jù)自己的需求租賃服務器或虛擬機實現(xiàn)大規(guī)模的計算任務，而無需擁有自己的計算資源。
算力租賃是一種靈活、高效、成本低廉的計算服務，適用于各種大規(guī)模計算需求的場景。
其優(yōu)勢包括：無需投入大量資金購買計算設備、高效穩(wěn)定的計算服務、靈活的擴容或縮減，更好地滿足用戶的需求、非常靈活的計費方式，可以根據(jù)實際使用情況進行計費。
通過租賃計算資源，用戶可以快速地啟動項目，使用穩(wěn)定高效的計算資源，大大縮短了研發(fā)周期和成本。
算力租賃服務提供商可以根據(jù)用戶的需求提供不同配置的云服務器，并可以隨時根據(jù)用戶的需求進行擴容或縮減。
虛擬機是一種在一臺物理計算機上模擬多個獨立的計算機系統(tǒng)的技術，算力租賃服務提供商可以根據(jù)用戶的需求提供不同配置的虛擬機，并可以隨時根據(jù)用戶的需求進行擴容或縮減。
此外，新技術如容器化和服務器less計算等也對算力租賃領域帶來了更多的創(chuàng)新和便利。
廣東聯(lián)通算網(wǎng)研究運營基地市場總監(jiān)駱益民介紹：“目前大模型還是基于整個節(jié)點租賃提供算力服務的這種模式。如果要滿足這種超大規(guī)模計算、高通量的帶寬，我們只能把業(yè)務的需求和算力節(jié)點更加靠近一點，來解決傳輸時延的問題，以及節(jié)點內(nèi)通訊的問題。第二是要做算力梯次化、層次化、合理化布局，將來實現(xiàn)算力、標注、訓練一體化的功能。
因此，在算力未來需求持續(xù)增加的情況下，網(wǎng)絡帶寬和時延限制（性能）和網(wǎng)絡帶寬成本限制（成本）導致的算力需求錯配需要通過在邊緣端部署算力進行支撐，構成“云-邊-端”泛在算力部署方案。
03
算力租賃市場格局
由于算力是AI大模型的前提，因此國內(nèi)公司會面臨算力不足的情況，尤其是隨著互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及科技企業(yè)紛紛推出大語言模型，國內(nèi)對于算力的需求增加，算力云端租賃服務商也就開始興起。
國內(nèi)部分廠商已經(jīng)開展算力租賃相關業(yè)務，包括亞康股份、南凌科技、英博數(shù)科（鴻博股份全資子公司）、朗源股份、利通電子、寶騰互聯(lián)（中青寶旗下）、銅牛信息、順網(wǎng)科技、世紀華通等。
國內(nèi)服務器頭部廠商包括中科曙光、浪潮信息、新華三（紫光股份旗下）、工業(yè)富聯(lián)、拓維信息等也展開相關布局。
算力租賃不僅適用于科技公司和創(chuàng)業(yè)企業(yè)，也逐漸在各個行業(yè)中得到廣泛應用。例如，在科學研究中，算力租賃可以用于模擬、數(shù)據(jù)處理和分析等任務；在金融領域，它可以應用于風險評估、交易分析和高頻交易等方面。
對于大多AI企業(yè)和行業(yè)應用企業(yè)而言，輕資產(chǎn)的算力租售模式與企業(yè)資金實力和業(yè)務場景最為匹配，該模式有望快速在AI行業(yè)滲誘，掌握算力資源的企業(yè)將具備非常明顯的先發(fā)優(yōu)勢。
另一方面，算力租售業(yè)務本身也是輕資產(chǎn)模式，通過管理城市云的閑置資源并進行調(diào)度最大化合理利用資源，租售收益與政府分成實現(xiàn)雙贏，有利于城市云的進一步落地。
隨著人工智能浪潮的持續(xù)爆發(fā)，云計算和虛擬化技術的不斷進步，算力租賃服務變得更加智能化、彈性化和可靠性。提供商不斷提升其基礎設施的規(guī)模和性能，以滿足不斷增長的需求。
