算力，即裝置根據內部狀態的變化，每秒可以處理的資訊和資料量，其載體的開發過程經歷了算盤和機械計算器到基於網際網絡基礎平台的伺服器的時代。 近二十年來，算力載體的豐富度得到了前所未有的提公升，並呈現出多樣化的趨勢。
算力的供給可分為三大類：通用算力、智慧型算力和超算算力。 這種算力實現的核心在於各種計算晶元，如CPU、GPU、FPGA、ASIC，這些晶元嵌入到計算機、伺服器、高效能計算集群和各種智慧型終端中。 無論是海量資料的處理，還是各種數字應用，這些算力的處理和計算都是密不可分的。 人工智慧
隨著2023年AI大模型的快速發展，對高階智慧型算力的需求呈指數級飆公升。 計算資源的短缺正在推動計算能力的供應走向共享時代。 在此背景下，算力租賃行業迎來了前所未有的繁榮期。
面對人工智慧技術的廣泛應用帶來的算力需求激增，尤其是大模型，很多企業都感受到了巨大的壓力。
智慧型算力成為驅動AI大模型訓練的核心力量，而高效能GPU是滿足這一需求的關鍵，供需失衡導致最高品質的提公升和更長的交付週期。 這種情況導致許多企業在追求算力的道路上遇到了瓶頸。
算力租賃模式的出現，為企業提供了新的解決方案。 隨著雲計算技術的日益成熟和普及，算力租賃已成為以靈活、按需的方式為使用者提供強大算力的理想選擇。 它允許使用者隨時隨地通過雲端訪問所需的算力，不僅大大增強了算力的可擴充套件性和靈活性，而且實現了真正的按量付費，為企業節省了大量成本。
對於那些有算力需求的企業來說，租用雲算力不僅可以顯著降低硬體成本，還可以提高成本控制。 此外，算力向雲端的遷移也為高效的算力排程奠定了基礎。
對於垂直行業專注於小模型研發的企業來說，算力租賃模式是降低大模型研發門檻的有力工具。 他們不再需要投入巨資購買和維護昂貴的伺服器，他們可以通過瀏覽器輕鬆訪問計算中心並享受強大的計算服務。
算力租賃模式憑藉其靈活性、可擴充套件性和成本效益，有望成為未來算力供應的最佳選擇。
事實**：量子位元AI算力租賃的商業本質，其實是為需要大模型訓練的軟體開發者提供一種服務，將GPU算力租賃給GPU資源豐富的廠商。
在這種商業模式中，出租人的主要利潤**是租金收入和經營成本之間的差額。
其中，運營成本涵蓋固定資產折舊費用、資料中心日常運營費用、IDC機房租金、人員成本等多個方面。
以2023年為例，如果將租賃裝置用作H800伺服器，算力租賃行業的年租金**將保持在每年12萬元左右的水平。 基於這樣的系統，算力租賃的週期約為17個月。
隨著算力資源配置成本的不斷提高，算力租賃業務進入了快速發展的軌道。 通過有效地整合和封裝算力、儲存和網路資源，並以服務的形式（例如，通過API介面）提供給客戶，企業可以顯著降低初始投資和後續運營成本。
算力租賃產業鏈上游是領先的算力提供商，中游是雲廠商，下游是AI應用組織和企業。
其中，英偉達是全球最大的高效能算力顯示卡供應商，幾乎壟斷了整個AI伺服器晶元市場。
中游雲廠商包括阿里巴巴、騰訊、中國移動、中國聯通和中國電信。 雲廠商需要為下游使用者提供算力租賃業務相關資源，不僅包括機櫃、頻寬、電源等，更重要的是根據使用者需求租賃合適的算力（硬體配置+軟體環境）。
算力租賃產業鏈圖：
此外，傳統業務能否與算力租賃業務形成協同效應，需要注意的是，算力租賃行業受地緣政治、政策、法律等因素的影響。
此外，前期布局計算服務行業的廠商在算力租賃領域具有資源優勢和先發優勢。 國內主要伺服器廠商有浪潮資訊、中科曙光、實業財富聯盟、拓維資訊等; 與算力租賃服務布局相關的企業包括鴻博股份、中北通訊、蓮花健康、潤健股份、軟通動力、青雲科技、贏家科技等。
目前，由於算力供需不匹配，算力租賃業務呈現賣方市場特徵。 在此背景下，算力租賃的最高水平相對較高，出租人在市場上的議價能力較大。 然而，它也為算力租賃行業的發展提供了巨大的機遇。
隨著技術的不斷進步，特別是人工智慧、大資料等領域的快速發展，對算力的需求將持續增長。 無論是自動駕駛、機械人、智慧醫療、娛樂創作等領域，都需要強大的算力支撐。 算力租賃作為一種靈活高效的獲取算力的方式，在這些領域將越來越受到青睞。
同時，隨著市場需求的不斷增長，算力租賃行業的規模也將不斷擴大。 更多的算力提供商將進入市場，提供更多的計算資源; 雲廠商也將不斷完善其算力租賃服務，以滿足使用者多樣化的需求。 下游AI應用組織和企業也將更加依賴算力租賃，推動行業快速發展。
此外，隨著算力租賃行業的不斷發展，其商業模式也將不斷創新和完善。 例如，雲廠商通過與算力廠商的深度合作，實現算力的優化配置和高效利用; 同時，他們還可以提供定製化的算力租賃服務，以滿足使用者的特定需求。 這些創新將推動算力租賃行業向更高水平發展。
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