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出品 | 妙投APP
作者 | 張博
編輯 | 丁萍
頭圖 | AI生圖
這兩年,AI最熱,算力更熱。
圍繞算力,市場已經(jīng)講了很多故事:芯片、服務(wù)器、液冷、AIDC、智算中心、國產(chǎn)替代、推理需求……每個(gè)方向都足夠重要,也都足夠吸引資本關(guān)注。
但故事本身并不等于業(yè)績。
在產(chǎn)業(yè)早期,資本可以為想象力定價(jià),但隨著時(shí)間推移,市場終究會(huì)回到一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的錨,誰能把故事變成收入,把景氣變成利潤。
所以一個(gè)更值得回答的問題是,在這一輪AI算力產(chǎn)業(yè)鏈中,誰最先把景氣變成利潤?
答案未必是最上游的芯片,也未必是最重資產(chǎn)的AIDC,而很可能是一個(gè)看起來沒有那么耀眼的環(huán)節(jié)——算力租賃。
這并不是說算力租賃比芯片更重要,也不是說它代表產(chǎn)業(yè)終局。恰恰相反,它的價(jià)值在于:在產(chǎn)業(yè)鏈尚未完全成熟、供給仍在爬坡、需求卻快速釋放的階段,它最能承接現(xiàn)實(shí)缺口,也最容易率先兌現(xiàn)業(yè)績。
為什么算力租賃會(huì)先跑出來?
很多人看產(chǎn)業(yè),習(xí)慣先看“誰最核心”。但產(chǎn)業(yè)運(yùn)行往往不是這樣。真正最先賺錢的,常常不是壁壘最高的環(huán)節(jié),而是最先解決現(xiàn)實(shí)矛盾的環(huán)節(jié)。
今天中國AI算力市場最現(xiàn)實(shí)的矛盾是什么?不是完全沒有算力,而是高質(zhì)量算力供給與真實(shí)業(yè)務(wù)需求之間存在明顯錯(cuò)配。
這種錯(cuò)配主要體現(xiàn)在三個(gè)層面。
第一,需求起來得比供給更快。
尤其是推理需求。過去兩年,市場更多聚焦訓(xùn)練,誰在做大模型、誰能堆更多參數(shù),容易成為行業(yè)焦點(diǎn)。但現(xiàn)在,越來越多企業(yè)面對的是另一個(gè)問題:模型訓(xùn)練完了,怎么真正進(jìn)入業(yè)務(wù)?怎么服務(wù)客戶?怎么形成持續(xù)調(diào)用?
一旦進(jìn)入應(yīng)用階段,推理就不再是一次性投入,而是持續(xù)性消耗。訓(xùn)練是項(xiàng)目制的,推理則是運(yùn)營制的;訓(xùn)練像建工廠,推理像每天都要開機(jī)器。隨著AI助手、智能客服、AI編程、金融投研、工業(yè)質(zhì)檢等應(yīng)用逐步落地,推理算力會(huì)越來越像水電煤,而不是階段性采購品。
第二,供給沒有同步跟上。
國產(chǎn)芯片在進(jìn)步,AIDC也在建設(shè),這些都沒有問題。但從產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)看,無論是芯片出貨、軟件適配、集群部署,還是機(jī)房、電力、液冷、運(yùn)維,整個(gè)體系都還處在逐步完善過程中。也就是說,需求已經(jīng)先走了一步,供給還在追趕。
第三,不是所有客戶都適合自建。
大廠可以自建,頭部云廠商可以自建,少數(shù)模型公司也可以自建。但大量AI應(yīng)用公司、行業(yè)解決方案商、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì),并沒有能力一次性投入大量資金采購GPU、搭建機(jī)房、做資源調(diào)度和系統(tǒng)適配。他們更需要的是一種靈活、可調(diào)用、可擴(kuò)展的服務(wù)方式。
這正是算力租賃在當(dāng)前階段的重要性所在。
它并不是簡單“出租GPU”,而是把原本難以直接使用的算力資源,以更低門檻、更快速度、更高靈活性的方式交付給客戶。
從產(chǎn)業(yè)邏輯上看,這是一種典型的階段性紅利。當(dāng)供給還不夠順、需求又已經(jīng)上來時(shí),最先受益的往往是連接供需兩端的服務(wù)層。
芯片和AIDC為何不能優(yōu)先兌現(xiàn)?
一個(gè)自然的問題是,芯片這么重要,為什么反而不是最先兌現(xiàn)的環(huán)節(jié)?
從長期看,芯片無疑是最關(guān)鍵的變量之一。誰掌握高性能芯片,誰掌握軟件生態(tài),誰能形成全棧能力,誰就更有可能定義未來行業(yè)格局。
但從現(xiàn)實(shí)約束看,國產(chǎn)AI芯片仍處在爬坡階段:制程與產(chǎn)能、先進(jìn)封裝、高帶寬存儲(chǔ)、軟件兼容、系統(tǒng)調(diào)優(yōu)、客戶驗(yàn)證、規(guī)模交付……這些都需要產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同推進(jìn),難以一蹴而就。
更關(guān)鍵的是,出貨不等于好用。
企業(yè)在采購時(shí),看的不是參數(shù)表,而是能否穩(wěn)定部署、是否適配現(xiàn)有框架、在真實(shí)業(yè)務(wù)中是否具備可接受效率。從英偉達(dá)生態(tài)遷移到國產(chǎn)生態(tài),本質(zhì)上是一項(xiàng)系統(tǒng)工程,而非簡單替換硬件。
因此,在國產(chǎn)替代推進(jìn)過程中,芯片的價(jià)值會(huì)持續(xù)上升,但其業(yè)績兌現(xiàn)通常會(huì)有一個(gè)爬坡過程。
而在這個(gè)過程中,算力租賃反而更容易先承接需求,因?yàn)樗梢园?strong>不同來源、不同架構(gòu)、不同階段成熟度的資源進(jìn)行整合和服務(wù)化輸出。
換句話說,芯片定義長期能力,租賃承接當(dāng)下需求。
另一個(gè)經(jīng)常被拿來與算力租賃比較的,是AIDC,也就是AI數(shù)據(jù)中心。從產(chǎn)業(yè)價(jià)值上說,AIDC非常重要。因?yàn)槲磥頍o論是國產(chǎn)卡放量,還是大規(guī)模推理部署,都離不開高功率機(jī)柜、電力保障、液冷散熱、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)和運(yùn)維體系。AI時(shí)代的數(shù)據(jù)中心,已經(jīng)不是傳統(tǒng)IDC的簡單延伸,而是一次基礎(chǔ)設(shè)施升級。
但AIDC的重要,不意味著它會(huì)最先體現(xiàn)彈性。原因也很簡單:AIDC屬于典型的重資產(chǎn)行業(yè),投資大、建設(shè)周期長、項(xiàng)目推進(jìn)慢、回報(bào)釋放相對滯后。它更像是一種“承載能力”的建設(shè),而不是一種“即時(shí)變現(xiàn)能力”的體現(xiàn)。
從產(chǎn)業(yè)鏈位置看,AIDC是底座。但底座的收益,往往建立在上層需求已經(jīng)逐步穩(wěn)定、硬件交付開始規(guī)模化、客戶部署進(jìn)入批量化之后。
相比之下,算力租賃更輕、更靈活,也更容易在產(chǎn)業(yè)早期階段快速響應(yīng)需求。當(dāng)客戶還在試業(yè)務(wù)、試模型、試架構(gòu)、試國產(chǎn)替代路徑時(shí),他們不一定馬上需要長期簽約一個(gè)大規(guī)模AIDC方案,但很可能已經(jīng)需要一部分算力資源來做驗(yàn)證、上線和運(yùn)營。
所以,兩者并不是誰替代誰,而是受益階段不同。算力租賃更像先行指標(biāo),AIDC更像中期承載。
推理時(shí)代,為什么更利好算力租賃?
理解算力租賃,關(guān)鍵要理解一個(gè)變化:AI產(chǎn)業(yè)的算力重心,正在從訓(xùn)練逐步轉(zhuǎn)向推理。
訓(xùn)練當(dāng)然重要,但訓(xùn)練的特點(diǎn)是集中、階段性、頭部化。真正長期進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練的,主要還是少數(shù)頭部企業(yè)。推理則不同。一旦AI從模型研發(fā)走向業(yè)務(wù)應(yīng)用,推理需求就會(huì)迅速擴(kuò)散到更多行業(yè)、更多企業(yè)、更多場景。
而推理需求有幾個(gè)天然特征,非常適合租賃模式。
首先,需求更碎片化。
不同客戶、不同場景、不同時(shí)間段,對算力的需求強(qiáng)度差異很大。有人需要高峰時(shí)段彈性擴(kuò)容,有人需要持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行,有人只是短期測試和遷移。這樣的需求結(jié)構(gòu),不適合所有企業(yè)都去自建。
其次,需求更持續(xù)。
訓(xùn)練完成后,資源投入可能下降;但推理一旦上線,就會(huì)變成長期運(yùn)營成本。客戶會(huì)更關(guān)心成本控制、資源利用率和彈性調(diào)度,而不僅僅是一次性采購能力。
第三,客戶更在意“能不能盡快跑起來”。
很多企業(yè)并不想成為算力基礎(chǔ)設(shè)施公司,他們只是希望自己的AI應(yīng)用盡快上線、模型盡快服務(wù)用戶、業(yè)務(wù)盡快形成閉環(huán)。在這種情況下,誰能提供“即取即用”的算力服務(wù),誰就更有機(jī)會(huì)。
所以,在推理時(shí)代,算力租賃的價(jià)值不只是出租資源,而是提供一種更適合企業(yè)使用習(xí)慣的基礎(chǔ)能力。它把原本復(fù)雜、重投入、長周期的資源獲取過程,變成了一種更像云服務(wù)的能力調(diào)用。
從這個(gè)意義上說,算力租賃并不是一個(gè)簡單中間層,而是在推理時(shí)代承擔(dān)了“基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)化”的角色。
但問題在于,市場對它的理解仍然偏淺。如果只是把算力租賃理解為“按小時(shí)出租GPU”,今天這個(gè)環(huán)節(jié)之所以值得重估,原因至少有四點(diǎn):
第一,它最貼近真實(shí)需求。
很多產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)離客戶其實(shí)并不近。芯片廠面對的是渠道和大客戶,AIDC面對的是建設(shè)項(xiàng)目和長期訂單,服務(wù)器廠面對的是集成與交付。
只有租賃平臺(tái),往往最直接面對業(yè)務(wù)上線的那一刻。誰著急上模型、誰缺資源、誰愿意為時(shí)間支付溢價(jià),租賃方最先感知。這意味著,租賃價(jià)格和訂單變化,往往比很多上游數(shù)據(jù)更早反映行業(yè)景氣度。
第二,它把重投入變成輕調(diào)用。
算力采購本質(zhì)上是重資產(chǎn)行為。但很多企業(yè)對未來業(yè)務(wù)規(guī)模并不完全確定,也不想在技術(shù)快速迭代時(shí)過早鎖定設(shè)備。租賃模式的最大價(jià)值,不是簡單省錢,而是讓客戶把資本開支轉(zhuǎn)化為經(jīng)營開支,把不確定性轉(zhuǎn)化為靈活性。在產(chǎn)業(yè)早期,靈活性往往比擁有權(quán)更重要。
第三,它正在從“租資源”走向“賣服務(wù)”。
真正有競爭力的算力租賃公司,不會(huì)長期停留在“裸卡出租”階段。它們會(huì)逐步向更高附加值的服務(wù)延伸,比如模型適配、異構(gòu)調(diào)度、集群管理、國產(chǎn)遷移、數(shù)據(jù)安全、運(yùn)維支持,甚至按調(diào)用量和效果計(jì)費(fèi)。一旦走到這一步,算力租賃就不再只是資源中介,而會(huì)更像一種平臺(tái)型服務(wù)。
第四,它是國產(chǎn)替代過程中的緩沖層。
國產(chǎn)算力的成熟一定是漸進(jìn)式的,而不是瞬間完成的。在這個(gè)過程中,客戶會(huì)面臨混合部署、架構(gòu)切換、兼容測試等復(fù)雜問題。算力租賃平臺(tái)恰好可以承擔(dān)“過渡層”的功能:既幫助客戶接入現(xiàn)有資源,也幫助客戶逐步遷移到新的國產(chǎn)生態(tài)。這個(gè)作用,在產(chǎn)業(yè)爬坡期非常關(guān)鍵。
我們把整條算力鏈放在時(shí)間軸上看,很多討論容易混亂,是因?yàn)榭傁胗靡粋€(gè)邏輯解釋整條產(chǎn)業(yè)鏈。但實(shí)際上,算力鏈條不是一起起飛的,而是分階段受益的。
短期看,最先受益的是算力租賃。因?yàn)樗苯映薪有枨笸庖纾钊菀左w現(xiàn)價(jià)格變化,也最容易形成收入和利潤。
中期看,服務(wù)器、交換機(jī)、液冷、機(jī)柜、AIDC等基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié)會(huì)逐步跟上。因?yàn)楫?dāng)國產(chǎn)卡開始規(guī)模交付、客戶開始批量部署時(shí),整個(gè)承載體系就會(huì)進(jìn)入建設(shè)和擴(kuò)容階段。
長期看,真正決定產(chǎn)業(yè)格局的,仍然是芯片和生態(tài)。因?yàn)樽罱K誰掌握底層技術(shù)、誰掌握標(biāo)準(zhǔn)、誰掌握開發(fā)者體系,誰就掌握行業(yè)上限。
從這個(gè)角度看,可以形成一個(gè)更清晰的判斷:
算力租賃,吃的是短期供需錯(cuò)配紅利;
AIDC和相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施,吃的是中期擴(kuò)容紅利;
芯片和生態(tài),吃的是長期替代與平臺(tái)紅利。
這不是誰高誰低的問題,而是誰先誰后的問題。
今天市場最容易喊出的一個(gè)詞,是“算力荒”,但如果只停留在“缺不缺”的層面,其實(shí)還不夠深入。
真正重要的問題是,在需求快速釋放、供給尚未完全順暢的階段,算力怎樣才能更快、更靈活、更低門檻地被使用起來?
誰能回答這個(gè)問題,誰就能在階段性機(jī)會(huì)中率先受益。從這個(gè)意義上說,算力租賃之所以值得關(guān)注,并不是因?yàn)樗碜罱K格局,而是因?yàn)樗诋?dāng)下這個(gè)時(shí)點(diǎn)上,最有效地解決了產(chǎn)業(yè)中的現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)。它不是最耀眼的一環(huán),卻可能是最先兌現(xiàn)的一環(huán);它不是決定天花板的一環(huán),卻可能是最先把行業(yè)景氣轉(zhuǎn)化為利潤表的一環(huán)。
一句話說,芯片決定上限,AIDC決定承載,算力租賃決定當(dāng)下誰先把錢賺到。
本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4851596.html?f=wyxwapp
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