AI淘金热潮起 “铲子”太贵如何破局？算力租赁模式应运而生

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AI淘金热潮起 “铲子”太贵如何破局？算力租赁模式应运而生

2023-08-25 02:24:30 来源：科创板日报小 中

《科创板日报》8月24日讯（编辑宋子乔）英伟达第二财季的业绩惊艳众人，其背后是生成式AI革命中，行业对高性能算力的迫切需求，然而现在，昂贵的算力成本下，AI大模型似乎仍是个“富人游戏”。

【资料图】

面对GPU价格的暴涨与未来可能到来的“算力荒”，大公司砸钱囤卡，尚可悠然步入AI竞技场，而中小企业没有“钞能力”，在发展AI模型、应用过程中，更容易受算力制约。

这与英伟达CEO黄仁勋的愿景大相径庭，在今年2月份的一季财报会上，他振振有词，“英伟达下一阶段的商业模式，是让每一个企业客户都能触及人工智能。”

拿什么来拯救AI算力资源极度不均衡的现状？如何让更多创业者参与到大模型的市场竞争中？

作为全球GPU龙头供应商、此轮AI热潮最大的受益者，英伟达给出了破局之道——算力租赁。

今年3月，英伟达正式推出算力租赁服务方案“DGX云”，该方案由英伟达与微软云、谷歌云、甲骨文等全球top10的云服务商共同打造，企业通过一个浏览器就可以按月租用英伟达DGX AI超级计算机，不需要采购与拥有服务器设备。

国盛证券认为，英伟达DGX云并非AIGC产业首例，但由于DGX AI超级计算机的杰出性能，DGX云将AIGC云算力产业推向了更高的起点，该服务推出标志着AI云算力进入新阶段。云算力采用“化整为零”的方式赋能产业链各方，具备可持续性。

华安证券尹沿技和华福证券钱劲宇均指出，算力租赁将成为广大中小企业解决算力需求的最优解。

▌英伟达与云服务商共推“普惠式AI”

算力租赁，即对算力进行出租，是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。算力生产商与云平台的合作由来已久，用户可以通过阿里云、腾讯云等平台租用英伟达的显卡与AI处理器。

对于英伟达与云服务商来说，算力租赁是实现双赢的策略。

全球第七大云服务商甲骨文是最先响应英伟达的DGX云计划的大厂，该公司于2022年10月将英伟达加速计算堆栈工具（包括GPU 、系统、软件）迁移到其IaaS业务的旗舰产品——云服务平台OCI（Oracle Cloud infrastructure）上。

从最新的季报数据来看，这对甲骨文的业绩有非常显著的拉动作用——

2023年第四财季（自然年3月1日-5月31日），其云业务（IaaS+SaaS）营收达44亿美元，同比增加54%；其中，IaaS业务营收14亿美元，同比大增76%，云厂商中单季度云业务增收增速第一。

于英伟达而言，这亦是一笔回本周期短且毛利率可观的生意。

国盛证券表示，以A100（80G）租赁服务为例，A100（80G）显卡单价成本取10万元，现假设每张卡都得到充分租用，则按照2023年8月19日国内云算力平台租用A100（80G）服务器的均价15.1元/小时，考虑到各大平台竞争客户，经常性推出优惠活动，则假设平均实际租金为7.6元/小时，投入10亿元资金的实际回本周期为1.5-2年，按照平台最低定价计算，毛利率至少为46.3%。

目前，英伟达正积极拓展“朋友圈”，与领先的云服务商联合托管DGX云基础设施，甲骨文之外，微软Azure也已开始托管DGX云，这项服务还将在不久之后扩展到谷歌云。

▌产业链各方同时受益下游应用有望遍地开花

可以说，算力租赁是算力短缺背景下，借市场这双“无形的手”调配算力的一种方式，这种将算力“化整为零”提供给需求方的模式，并不为算力市场提供增量，不能从根本上解决算力稀缺问题，但其对产业链的带动左右毋庸置疑，有望赋能产业链各方。

首先，对上游算力生产商而言，国盛证券表示，在算力硬件进入淡季、库存趋增时，能通过售卖云算力的方式，平滑收入的波动，并为旺季储备“有生”力量，及时满足回弹的市场需求。

其次，对云服务商而言，该模式提客流、增收入的作用一再凸显。上文所述的甲骨文之外，云服务巨头微软云今年一季度（2023年第四财季）的AI租赁收入已实现环比翻倍增长。

另外，云服务商的投资回收周期较短，增强了这一商业模式的可行性。国信证券表示，以微软、亚马逊、谷歌、甲骨文等头部云厂商对AI云租赁服务的定价，短租回收期在13-15个月。

假设单台服务器每天租赁24小时（一个月30天），则每月租金区间为19584-23594美元/月。假设AI算力中心（A100）单台服务器分摊成本为30万美元，则微软、亚马逊、谷歌、甲骨文短租成本回收期分别为15/13/14/13个月。

最后，对于下游的中小企业，它们获取算力的路径将更加清晰，下游应用有望遍地开花。

有业内人士便表示，基于算力租赁，用户只要按需付费，不用承担硬件设备的采购、维护、升级等费用，也不用担心设备闲置或者过时造成浪费；用户可随时随地通过云端访问所需的算力资源，快速开始训练和应用；用户可根据需求选择不同算力平台和机型，也可以不受地域或者时间的限制模型、工具等资源，进行更多的尝试和探索。

▌千亿元级蓝海市场在招手？

面对客户快速增长的AI训练和推理需求，微软、亚马逊、谷歌等头部云厂商在2023年纷纷加码AI云租赁服务。头部云厂商在A100服务器云租赁的基础上，先后推出H100服务器云租赁服务，其中，微软的NDH100V5实例和AWSEC2P5实例已经正式上线。

图源：国信证券

国内部分IDC、第三方IaaS企业均有布局。据头豹研究院报告，国内各大公司已着手布局AI算力租赁，如利通电子和世纪华通合作建立世纪利通，在上海、深圳等地建立大数据中心以开展算力租赁业务，预期面向腾讯、华为等大客户；中科曙光和AMD深度合作，公司算力业务已与百度飞桨进行适配，为紫东太初、悟道等大模型训练提供算力。但目前国内已知接到订单的公司仍为少数，大部分公司仍处于前期投入阶段。

图源：国盛证券

与此同时，国内算力租赁板块获得了政策层面的大力支持。近期，上海市发展改革委发布的《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》提出，鼓励国企、政府部门租用民间投资算力资源。此外，北京、深圳等地也纷纷提出支持算力租赁领域发展。

黑崎资本高级研究员曾盛此前表示，在政策大力支持的背景下，算力租赁板块未来发展前景广阔，有望打开千亿元级市场空间。

▌谁将是核心受益者？

在这个新兴市场，谁将最受益？

要回答这个问题，需要弄清楚的是，算力租赁的核心是什么？

国盛证券认为，核心资源在于资金、客户和运维能力，前两者最为核心。基于此，三类公司在AI算力租赁赛道占优：

1）有先发优势，已有在手订单。目前手握订单的企业仍为少数，参考具有相似性的加密资产挖矿行业，率先卖出算力的公司能快速收回资金来扩大算力规模，从而将先发优势转化为领跑实力；

2）具备AI算力运维能力：AI智能运维成主流趋势，但受制于运维价值难以衡量、数据共享体系难以形成等原因，自研运维发展进度缓慢，拥有运维可视化的第三方服务商成为大多数企业的选择。

3）资金实力强，能大量购入AI算力。