算力租赁全线爆发！AI算力关键赛道，核心布局龙头梳理算力，即设备根据内部状态改变

　　算力租赁：AI时代的关键赛道与核心布局

　　算力，即设备根据内部状态改变而每秒能处理的信息数据量，其载体的发展历程经历了从算盘和机械计算器到基于互联网基础平台的服务器。过去二十年里，算力载体的丰富度得到了空前的提升，并呈现出多样化的发展趋势。

　　算力供给主要分为三大类型：通用算力、智能算力和超算算力。这些算力的实现核心在于各类计算芯片，如CPU、GPU、FPGA以及ASIC等，它们被嵌入到计算机、服务器、高性能计算集群以及各类智能终端中。无论是海量数据的处理还是各种数字化应用，都离不开这些算力的加工和计算。

　　2023年，AI大模型的迅猛发展使得对高端智能算力的需求呈现指数级飙升。算力资源的紧缺正推动着算力供给向共享时代迈进。在此背景下，算力租赁行业迎来了前所未有的繁荣时期。

　　面对人工智能技术，尤其是大模型的广泛应用所带来的算力需求激增，许多企业都感受到了巨大的压力。智能算力已成为驱动AI大模型训练的核心力量，而高性能GPU作为满足此需求的关键，其供需失衡已导致价格攀升和交付周期延长。这一现状使得众多企业在追求算力的道路上遇到了瓶颈。

　　算力租赁模式的出现为企业提供了新的解决方案。得益于云计算技术的日益成熟和普及，算力租赁已成为一种将强大计算能力以灵活、按需的方式提供给用户的理想选择。它允许用户随时随地通过云端接入所需算力，不仅大大增强了算力的可扩展性和灵活性，还实现了真正的按需付费，为企业节省了大量的成本。

　　对于专注于垂类行业小模型研发的企业来说，算力租赁模式更是降低了大模型研发门槛的利器。它们无需再投入巨资购买和维护昂贵的服务器，只需通过浏览器即可轻松访问算力中心，享受强大的算力服务。

　　算力租赁模式凭借其灵活性、可扩展性和成本效益，有望成为未来算力供给的最优选择。其商业本质是为那些需要大模型训练的软件研发厂商提供一种向拥有丰富GPU资源的厂商租赁GPU算力的服务。出租方的主要利润来源于租金收入与运营成本之差。随着算力资源配置成本的持续增加，算力租赁业务已然迈入了快速发展的轨道。

　　算力租赁产业链上游是算力供应商、中游是云厂商、下游是AI应用组织和企业。其中英伟达是全球高性能算力显卡的最大供应商，几乎垄断了整个AI服务器芯片市场。中游云厂商包括阿里、腾讯等，需要向下游用户提供算力租赁业务相关资源。整体而言，算力租赁重点关注购卡能力及服务器渠道等维度。此外，早期在算力服务行业布局的厂商在算力租赁领域具有资源优势和先发优势。

　　当前，由于算力供给与需求之间存在错配现象，算力租赁业务呈现出卖方市场的特征。随着技术的不断进步和人工智能等领域的快速发展，对算力的需求将持续增长。而算力租赁作为一种灵活、高效的算力获取方式，将越来越受到这些领域的青睐。同时，随着市场需求的持续增长，算力租赁行业的规模也将不断扩大。此外，随着算力租赁行业的不断发展，其商业模式也将不断创新和完善。