我们即将进入第四次工业革命,基础就是大算力,近期华为创始人兼CEO任正非的重磅发声,彻底点燃了A股市场对中国算力的畅想。受此消息刺激,本就热度不低的算力概念股近期反复活跃。
昔日味精大王莲花健康则凭借跨界布局算力租赁业务,节后收获三连涨停板,8月底以来其股价以大涨超140%。再往前看,AI大牛股鸿博股份疯涨背后同样有算力租赁的身影。
事实上,国内市场已经掀起了跨界算力领域的热潮,算力租赁更是成了主要布局方向。不过,算力租赁真的是门好生意吗?
算力租赁是什么?
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。
年初以来,以ChatGPT为代表的生成式人工智能模型持续落地和商业化,展现出生成式人工智能模型在金融、法律、办公等场景下的巨大潜力。
国内也不出意外的掀起了开发大模型产品的浪潮。赛迪顾问发布的《2023大模型现状调查报告》显示,截至2023年7月底,国外累计发布大模型138个,中国则累计有130个大模型问世。
时至今日,百模大战还在不断升级。相比于微软、谷歌、Meta等CSP拥有自建数据中心,中小型生成式AI应用开发商的训练和推理算力需求,往往难以通过自建算力设施解决,算力租赁需求突出。
因此今年3月,英伟达基于自身的硬件架构、软件生态,面向AI模型的训练、推理需求,与甲骨文等公司合作推出DGXCloud云服务,就此拉开了AI算力租赁的大幕。
在此背景下,A股上市公司蜂拥而至,跨界布局的玩家频频出现,鸿博股份则最先吃上了螃蟹股价疯涨,目前其算力租赁业务已开始产生收入。
首先是一门赚钱的生意
值得一提的是,当前市场中AI算力租赁业务价格都不低。
根据阿里云网站,8卡英伟达A100-NVLink的GPU服务器的月租金约为13.34万元,对应全年租金约为160万元。而京东商城数据显示,8卡英伟达HGX加速显卡A100SXM模组售价为160万元,基本与同等规格GPU服务器年租金相当。
因此,若只比较服务器采购成本与租金成本,AI算力租赁并不具备性价比优势。大模型研发厂商愿意为高租金买单的根源,或考虑到服务器的等待、调试、运维成本,以及软件研发的试错成本。
业内认为,时间对于大模型研发厂商而言是较为稀缺的资源,即先行完成大模型研发的厂商有望获得更多的先发优势,AI算力租赁的商业本质为实现资源配置的最优效率。
东吴证券近期研报表示,其基于9月数据测算,算力租赁公司毛利率约为40%左右,净利率约为20%左右,使用H800会更高。
此外,鸿博股份7月7日在深交所回复函中提到,其一期项目达产年净利率约为17%。但其过去多年印刷主业的净利率最高也就是在8%左右,莲花健康近两年的净利率更是不到3%。
站在当前时点,AI算力租赁确实是一门赚钱的生意,对于主业经营承压,迫切想要寻找第二增长曲线的上市公司吸引力巨大,但是否算是一门好生意或许还要打个问号。
长期来看或许不是一门好生意
从成本端来看,由于AI算力租赁的成本由设备折旧摊销、数据中心能耗成本、人工运维成本构成,大部分成本AI算力租赁厂商处于被动接受状态,议价能力弱。换句话说,租价水平基本决定了算力租赁业务的盈利水平。
那么,当前高租价水平能否长期存续呢?
首先要明白,是短期算力资源的供需关系失衡,催动了AI算力租赁业务的兴起,这也是支撑高租价的关键。换句话说,正是算力的稀缺性构筑了AI算力租赁业务的高价值。
不可否认,在国内开启大模型竞争的背景下,中国智能算力规模增长潜力巨大。根据IDC数据,2022年智能算力规模达到268百亿亿次/秒,超过通用算力规模。预计2021-2026年中国智能算力规模的年复合增长率达52.3%。
需注意的是,从事AI算力租赁业务其实没有太明显的技术门槛,这虽然让跨界布局成为了可能,但同时也为行业玩家迅速扩张埋下了伏笔。
一般来说,门槛低的生意都不算是好生意,算力租赁也同样如此。当前市场火热,租赁业务能卖出高价更多是时势造英雄的结果。短期来看,制约算力供给爆发的关键在于以GPU为主的AI芯片的紧缺。
当前阶段,谁能先拿到高端AI芯片,谁就掌握了AI算力租赁行业的话语权。为什么鸿博股份能备受市场青睐,布局算力租赁不是真正关键,与英伟达的合作才是。
长期来看,随着当算力资源紧缺程度缓解之后,算力租赁行业或将步入成本竞争阶段,存在租金下行风险,蓝海将变成红海,算力租赁算不上是一门好生意。
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