热火朝天的算力赛道：上市公司的算盘

随着人工智能技术的不断进步和应用领域的迅速拓展，算力已成为推动数字经济发展的核心动力。尤其在AI大模型训练和推理过程中，强大的算力支持变得不可或缺。在此背景下，AI算力中心的建设正成为资本市场的新宠，引发众多上市公司的激烈角逐。

2024年初，亿田智能、浙文互联、天和防务等五家上市公司宣布建设智算中心，向客户提供算力租赁等算力服务。随后，航锦科技、安诺其、人民网等公司也披露了算力加速、管理、定制服务。到了3月，宁夏建材、旋极信息等六家公司加入战局，推出AI裸金属、GPU服务器租赁等产品。接下来的几个月，协创数据、纵横通信等十余家公司也宣布“跨界”进军算力租赁市场，这一趋势在9月得到了进一步的加速，无问芯穹（Infinigence AI）宣布完成近5亿元A轮融资，累计融资额近10亿元。

这一热潮的背后，是大模型参数规模的持续增加对AI算力基础设施提出的更高要求。AI智算行业蓬勃发展，算力中心建设加速，最新数据显示，截至今年6月，全国在用算力中心机架总规模超过830万标准机架，算力规模达246 EFLOPS（FP32），智算同比增速超过65%。这一增速不仅体现了市场需求的旺盛，也预示着未来算力市场的广阔前景。

然而，数字经济应用实践专家骆仁童博士指出，尽管算力需求巨大，但现有类型的智算中心往往无法满足用户的实际需求。这主要表现在两个方面：一是适配性问题，即算力中心的资源配置与用户需求不匹配；二是性价比问题，即智算中心的供应价格过高，导致用户使用成本增加，影响了算力中心计算的连续性。骆仁童博士认为，智算中心的高成本不仅限制了其计算服务的连续性，也制约了其在更广泛领域的应用。

在这场算力争夺战中，上市公司的积极参与无疑为市场注入了活力，但同时也带来了一系列挑战。如何在保证服务质量的同时控制成本，如何实现算力资源的合理配置和高效利用，这些问题都需要行业参与者和政策制定者共同思考和解决。随着技术的不断进步和市场需求的日益明确，我们有理由相信，算力市场将逐步走向成熟，为数字经济的发展提供更加坚实的支撑。

遍地开花的算力中心：效果参差不齐

在全国范围内，人工智能算力中心的建设呈现出爆发式增长，超过100个城市已经或正在建设自己的AI算力中心。这些项目不仅遍布一线城市，也覆盖了许多中小城市，几乎覆盖了全国各个角落。然而，这种广泛而密集的建设热潮背后，隐藏着诸多值得深思的问题与挑战。

首先，供需错配问题尤为突出。许多城市在建设AI算力中心时，并没有充分考虑到本地的产业需求和企业的实际需求。这导致一些算力中心虽然建设完成，但却缺乏足够的用户群体来使用这些资源，算力中心的资源空置率高，难以充分发挥其效能。同时，由于缺少直接的用户群体，算力中心难以形成有效的市场反馈机制，进而影响其服务质量的持续提升。

其次，地理位置的选择也是影响算力中心运营效果的重要因素。智能算力作为一种无形资源，其提供方式主要依赖于网络连接而非物理位置。因此，从理论上讲，AI算力中心并不需要在特定的地理位置建设。然而，一些地方政府在选址时忽略了实际需求，盲目追求政绩工程，最终导致资源浪费。

此外，优惠模式的可持续性也是算力中心面临的挑战之一。为了吸引本地AI企业使用算力中心，不少地方政府采取了算力券和优惠政策等措施。然而，这些优惠往往具有时间周期限制，且难以覆盖所有企业。长期来看，算力中心仍需通过市场化手段实现资源的有效配置和销售。因此，依赖政策优惠并非长久之计，无法从根本上解决算力中心的运营难题。

能源与环境压力也是制约算力中心发展的重要因素。人工智能算力中心对电力能源的需求极高，与现有的大数据中心在资源消耗上具有高度的相似性。如果忽视这一点，盲目建设新的算力中心，不仅会加重当地的能源负担，还可能引发环保问题。因此，从资源集约利用和环境保护的角度出发，将AI算力中心布局在现有大数据中心周边，实现资源共享和优势互补，才是更为合理的选择。

最后，随着全国算力一张网建设的不断推进，未来AI算力资源将实现更加高效的统一调度和管理。这一趋势意味着各地政府无需再单独建设算力中心来满足本地需求，而是可以通过接入全国算力网络来共享全国范围内的算力资源。这将大大降低各地政府在算力中心建设上的投入成本，并提高算力资源的利用效率。

综上所述，我国各地竞相建设人工智能算力中心的现象背后，隐藏着供需错配、地理位置选择不当、优惠模式不可持续、能源与环境压力以及全国算力网络趋势等多重问题。为了避免投资浪费和算力资源浪费，促进AI产业的健康发展，需要国家和地方政府、企业以及行业组织共同努力，加强规划和协调，优化资源配置，提高算力中心的运营效率和服务质量。

智算中心的盈利之路：如何实现可持续的盈利？

在人工智能的浪潮中，智算中心的建设似乎成为了一个不可避免的趋势，但这些耗资巨大的项目究竟何时能够回本，又如何实现盈利，成为了一个复杂且难以预测的问题。首当其冲的是我们需要认识到，智算中心的建设和运营是一个长期的投资过程，其回收周期通常需要数年时间。

智算中心的成本回收期一般是五年左右，但由于算力市场变化迅速，加上电费、运营等其他成本，实际的回收期可能会更长。如果能找到大型企业使用，比如头部大厂，回本时间可能会缩短至三四年左右。然而，这样的合作伙伴并不总是容易找到，许多智算中心在初期往往面临较大的运营压力。

数字经济应用实践专家骆仁童博士指出，智算中心的运营方应该制定长期规划，这不仅包括硬件投资和维护成本的预算，还应该包括如何降低最终用户的使用成本，以及如何培养和扩大应用案例，逐渐扩大覆盖行业。通过这种方式，智算中心可以逐步建立起稳定的客户基础，并在此基础上实现盈利。

为了破局，智算中心需要在运营策略上进行创新。一方面，可以通过提供灵活的算力租赁方案来吸引客户，比如按需计费、动态扩容等服务，以满足不同规模企业的需求。另一方面，智算中心可以与高校、研究机构合作，提供算力资源支持科研活动，这不仅能提升智算中心的社会价值，还能为其带来稳定的收入来源。

此外，智算中心还可以通过提供增值服务来增加收入，例如数据预处理、模型训练、应用开发等一站式服务。智算中心需要构建一个开放、集约、普适的生态系统。这意味着智算中心不仅要服务于特定的行业或领域，还要能够满足不同用户群体的需求，实现资源的最大化利用。通过搭建开放的平台，集成各种开源和生态的AI开发工具，促进大模型在行业内的工程化落地，智算中心可以为各行各业提供稳定、高效的算力支持，从而实现可持续的盈利。这些服务可以帮助客户更高效地利用算力资源，同时也为智算中心创造了额外的盈利点。

综上所述，智算中心要实现可持续的盈利，需要从市场定位、服务模式、技术创新、政策支持以及生态系统建设等多个方面进行综合考虑和规划。通过这些措施，智算中心可以在激烈的市场竞争中找到自己的立足点，并最终实现长期的稳定发展。

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