算力租賃，還是“金疙瘩”嗎？

4月28日盤中，算力租賃概念走強，鴻博股份(002229)二連板，大位科技漲停。

自2022年底ChatGPT橫空出世，人工智能行業熱情滿滿，隨着“百模大戰”開打，引領了算力需求呈爆發式增長。這股熱潮也推動了一個新興行業的誕生——算力租賃，踏着市場的風口，吸引了一批企業涌入。

簡單來說，算力租賃是把計算能力“出租”給有需求的企業或個人。畢竟AI的研發就像熔爐，想要達成最好的大模型，要重金囤卡、找算力，投入人、時間和精力在其中。

大廠實力雄厚不在話下，但對於中小企業而言，只能寄希望於算力租賃，好處是靈活又省錢。

在AI走向紅利期的當下，也有不少企業把算力租賃業務當成發家的秘密武器，順勢搭上AI“賣鏟人”的概念快車，開啓了股價狂飆，但也有人沉溺其中，最終換來心事重重。

算力租賃，引發熱潮

曾經的大模型訓練是名副其實的“算力黑洞”。據研究機構SemiAnalysis的計算，OpenAI大約需要3617個英偉達HGX A-100服務器來支持其ChatGPT的使用，同時，這些服務器每天的總能耗高達564MWh，OpenAI也不止一次向外釋放過觀點：訓練出一款優秀的大模型，造價不菲。

對於中小初創企業而言，面對高昂的成本時，可能等不到產品落地，就會被資金鍊拖垮。但如今有了算力租賃，可以用極具性價比的資金便可撬動海量算力，快速發佈產品搶得市場先機。

在算力租賃這條賽道上，可謂強手如雲。許多傳統科技巨頭，雖說家底雄厚，可面對訓練AI這一無底洞，也得勤儉持家。例如微軟Azure雲平臺，就將算力租賃業務運營得風生水起，爲中小企業提供底層算力支撐，因算力租賃在一定程度上是賣方市場，更賺得盆滿鉢滿。

這股熱浪還吸引了不少專業和跨界玩家。一些國內傳統制造企業，手上有閒錢，眼見算力租賃炙手可熱，也想來分一杯羹。

畢竟這一產業蘊含着無限前景。據中研普華產業研究院預測，到2026年，國內算力租賃潛在收入市場規模有望達到2600億元，且將以每年20%以上的速度快速增長。

更爲重要的是，政策端亦在發力，提供了積極的指引。2022年，東數西算工程宣佈啓動，三年間，不但從頂層設計上籌劃了全國一體化算力網的搭建方案，也爲算力租賃市場提供了助力。

各地也因地制宜地推出一系列扶持性政策。例如深圳市工業和信息化局印發的《深圳市打造人工智能先鋒城市的若干措施》提出，每年發放最高5億元“訓力券”，降低人工智能模型研發和訓練成本。對租用智能算力開展大模型訓練的企業、高等院校和科研機構，按不超過服務合同金額的50%，給予最高1000萬元資助，對初創企業提高資助比例至60%。

山西、天津、北京等地也出臺相關政策，爲這一市場的發展加了一把熱火。

和訊商業梳理觀察到，今年以來，多家上市公司官宣入局。

3月以來，就有協創數據宣佈計劃採購不超過30億元的服務器，用於爲客戶提供算力租賃服務；而杭州平治信息技術股份有限公司則在互動平臺表示，近年來在算力業務領域成功轉型，截至目前，公司累計算力業務相關訂單金額已超過10億元。

算力租賃業務也展現出了較好的“錢”景。中貝通信稱，目前在服的算力資源超過14000P。根據過往項目測算，算力租賃業務的毛利率在30%以上。4月21日，中貝通信(603220)簽訂4.41億元算力服務合同，再下一城。

除了專業對口的企業，想要試試水溫的還不乏一些跨界玩家。比如“味精之王”蓮花控股、房地產開發商大名城(600094)、染料生產商錦雞股份等，均宣佈入局算力新賽道，推進智算中心項目。

按照這些企業的陽謀，做算力租賃一方面開闢了第二增長曲線，另一方面還能蹭上AI的熱點，已有不少公司趁勢股價起飛。主營彩票印刷業務的鴻博股份，是A股首家宣佈跨界算力的上市公司，股價因沾上英偉達概念一度大漲，4月28日收盤，鴻博股份漲幅爲9.97%，最新價13.13元，總市值65.15億元。

鴻博股份2025年一季度業績顯示，營業收入6.77億元，同比增長337.25%，淨利潤8458萬元，同比增長437.46%，成功實現扭虧爲盈。官方表示，公司戰略轉型聚焦算力賽道，未來將進一步堅定人工智能算力業務，實現全面轉型升級。

據瞭解，目前“算力租賃”概念相關上市公司已達到140餘家，總市值達1.6萬億元。

階段性過剩

當然，也並非所有企業都能如願在算力租賃市場中搶佔先機。

正如深度科技研究院院長張孝榮所言，雖然一些具備技術實力的企業已經通過算力租賃業務實現了盈利，但也有不少企業因無法採購所需的高端人工智能芯片或承擔自建數據中心的高昂成本而選擇退出。

年前，錦雞股份公告，公司全資子公司英智創新今年1月與締息雲聯價值超過9個億的算力租賃合同終止；ST農尚全則稱，全資子公司武漢芯連微與銀盾雲的算力租賃合同解除，並將32臺算力服務器以7千萬的價格出售；北京飛利信(300287)表示，終止了總金額近11億元的算力租賃服務合同，原因是GPU服務器供應中斷。

這其實與行業的變化息息相關。從去年年底，融資進展受阻、產品落地難、投資人熱忱不在，讓很多企業開始重新審視AI業務，連帶着算力租賃的造富神話不再，價格一路走低。

據媒體報道，一年前，英偉達H100的8卡節點年租賃價格最高達到了20萬元，僅隔一年，其價格就降至約6萬元。不僅如此，消費端的RTX 4090年租賃價格也從年初的約2萬元降至目前的6000元左右。

春節期間，DeepSeek的橫空出世，以最具性價比的訓練方案，比擬OpenAI砸重金的效果，讓算力不再是AI訓練的高門檻。

曾經將算力租賃視爲“金疙瘩”的上市公司，猛然間需要面對階段性算力過剩的課題。

“局部階段性算力過剩，主要在於AI大模型，正在從訓練階段走向以推理爲主的階段，這一階段需要的算力會大幅減少。”一位大模型架構工程師告訴和訊商業。

在他看來，在“百模大戰”初期，大模型整體處於訓練階段，確實需要極高的算力，且需要多次訓練，不斷調整和迭代，規範模型的參數，這也是算力租賃的紅利期。

紅利期也不意味着是“在地上撿錢”。對於許多跨界的玩家而言，對算力租賃的理解較爲淺層，認爲不過就是購買GPU卡與服務器，託管給智算中心後就可以開始安心收租，穩賺不賠。

在上述人士看來，算力租賃服務正朝着精細化、專業化的方向發展，原本囤積居奇的模式正在被慢慢瓦解。

“算力租賃不僅需要芯片等硬件設備，還要求賣方具備全棧的技術能力，不少客戶在訓練的過程中，會遇到運維、技術的難題需要解決，然而跨界企業自身業務體系和算力往往關聯度較低，最終導致售後難、獲客難的雙向死循環。”他表示。“還有不少金融、醫療等客戶，對於訓練的安全性要求很高，這也對賣方提出了更高的技術期望。”

從產業發展的維度來看，算力租賃業務確實擁有廣闊的市場空間，但算力遠不止買和租那麼簡單。從市場規律而言，算力產業和其他產業一樣，都要從粗放型，向高質量發展邁進，才能讓AI的發展更具生產力。