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1、2023 年深度行业分析研究报告 1/26 行业研究报告 慧博智能投研 目录 目录 一、行业概况.1 二、市场现状.2 三、供需格局.7 四、AI 算力租赁商业价值.9 五、盈利模型.12 六、市场格局.16 七、产业链分析.17 八、优质赛道.19 九、相关企业.22 一、行业概况一、行业概况 1、算力租赁:数字经济时代的新兴产物,是对算力资源进行出租、算力租赁:数字经济时代的新兴产物,是对算力资源进行出租算力租赁就是对算力资源进行出租算力租赁就是对算力资源进行出租,是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。用户可以根据自己的需求租赁服务器或虚拟机实现大规模的计算任务,而无需拥有自己的计
2、算资源。算力租赁是一种灵活、高效、成本低廉的计算服务,适用于各种大规模计算需求的场景。2/26 算力租赁是数字经济时代的新兴产物算力租赁是数字经济时代的新兴产物。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。2、市场空间:国内、市场空间:国内算力规模高速增长,算力租赁市场空间广阔算力规模高速增长,算力租赁市场空间广阔 根据根据 IDC 测算,国内智能算力规模正在高速增长测算,国内智能算力规模正在高速增长,2021 年中国智能算力规模达 155.2 每秒百亿亿次浮点运算(EFLOPS
3、),2022 年智能算力规模将达到 268.0EFLOPS,预计到 2026 年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算(ZFLOPS)级别,达到 1,271.4EFLOPS。2021-2026 年期间,预计中国智能算力规模年复合增长率达 52.3%算力租赁市场空间广阔算力租赁市场空间广阔。根据工信部数据,2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,算力总规模位居世界第二,2018 年以来,我国数据中心机架数量年复合增长率超过 30%,截至 2022 年底,在用标准机架超过 650 万架,算力总规模达 180EFLOPS,仅次于美国,存力总规模超过 1000EB(1 万亿GB)。未来
4、随着人工智能技术发展,中国算力需求将保持快速增长,算力租赁市场空间广阔。3、业务模式:、业务模式:从建设方式来看,分为自建和共建;从经营方式来看,分从建设方式来看,分为自建和共建;从经营方式来看,分为自用和出租为自用和出租 具备具备 AI 训练需求和训练需求和 AI 应用场景的公司以自建应用场景的公司以自建 AI 算力中心为主,以头部互联网公司、算力中心为主,以头部互联网公司、AI 算力用户为算力用户为代表代表,且所建设的 AI 算力以满足自身业务需求为先,其次再为提供给外部客户使用。此类模式一方面可提升公司算力基础设施的利用效率,另一方面也可基于软、硬件实力构建生态圈,赋能合作伙伴。主业涉及
5、算力中心产业链条的公司以共建主业涉及算力中心产业链条的公司以共建 AI 算力中心为主,以运营商、独立算力中心为主,以运营商、独立 IaaS 云服务商、传统云服务商、传统IDC 服务厂商为代表,合作对象主要为政府服务厂商为代表,合作对象主要为政府(或政府授权的公司主体)。此类模式受益于政策红利以及政府支持,区域属性较强。跨界布局第二生长曲线的公司业务模式相对更加灵活跨界布局第二生长曲线的公司业务模式相对更加灵活,各类业务模式均有涉及,在共建模式下合作方也更加多元。二二、市场现状、市场现状 1、政策政策密集催化,算力租赁行业加速成长密集催化,算力租赁行业加速成长 0XyWMBeV8ZnVnRtP7
6、NcMbRmOqQmOnOkPqRpPeRmOtQbRpPyRNZrNoNMYnPsR 3/26 (1)国家和地方相继)国家和地方相继推出相关政策,推动行业发展推出相关政策,推动行业发展 自自 2020 年始,我国针对新型数据中心与算力中心出台多项规划通知与指导意见年始,我国针对新型数据中心与算力中心出台多项规划通知与指导意见。提出新型数据中心基础设施建设是重点布局,以算力平台、智能算力中心为代表的新型基础设施建设受到了极大的关注。云计算数据中心作为新基建的重要领域之一,顺应了国家数字经济产业发展的趋势。2022 年 8 月,科技部、财政部等六部委先后发布关于加快场景创新以人工智能高水平应用促
7、进经济高质量发展的指导意见,指出“鼓励算力平台、共性技术平台、行业训练数据集、仿真训练平台等人工智能基础设施资源开放共享,为人工智能企业开展场景创新提供算力、算法资源。鼓励地方通过共享开放、服务购买、创新券等方式,降低人工智能企业基础设施使用成本,提升人工智能场景创新的算力支撑”。2023 年 2 月,国务院发布数字中国建设整体布局规划指出“系统优化算力基础设施布局,促进东西部算力高效互补和协同联动,引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。”“东数西算东数西算”工程正式全面启动,全国一体化大数据中心体系布局完成工程正式全面启动,全国一体化大数据中心体系布局完成。2
8、022 年 2 月,国家发改委、中央网信办工信部、国家能源局联合印发文件,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了 10 个国家数据中心集群。至此,全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计。算力租赁受到了各地政府的重视,上海、北京和深圳纷纷提出支持算力租赁领域发展算力租赁受到了各地政府的重视,上海、北京和深圳纷纷提出支持算力租赁领域发展。北京 2023 年 5月 30 日,印发北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施和北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025 年)。措施提出,着力发挥本市算力
9、资源优势,实施算力伙伴计划,将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划,加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心,形成规模化先进算力供给能力;并针对弹性算力需求,通过建设多云算力调度平台,实现异构算力环境统一管理、统一运营。上海市发展改革委 5 月 25 日发布的上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施指出,为推动“补需方”改革,政府将支持高校、科研机构、国有企业通过政府采购、租用等方式利用民间投资的数据储存和算力资源;政府还将通过科技创新券来支持民营企业租用算力、存储资源,推动政府部门租用民间投资专用算力支持大语义学习、元宇宙、时空底图等专业场景应用。深圳 5 月
10、31 日印发深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(20232024 年),明确提出建设城市级智能算力平台。整合深圳市算力资源,建设城市级算力统筹调度平台,实现“算力一网化、统筹一体化、调度一站式”,全市可统筹的公共智能算力及相关网络带宽保持国内领先水平;打造大湾区智能算力枢纽。加快实施“智能算力网络关键技术体系研究及验证”项目。积极有序集聚政府、企业、科研机构、高校等的智能算力资源,与周边城市加强智能算力合作,谋划共建粤港澳大湾区智能算力统筹调度平台。4/26 (2)算力券助算力券助推,算力租赁市场再现新机遇推,算力租赁市场再现新机遇 北京市经济和信息化局日前印发人工智能算力券实
11、施方案的通知北京市经济和信息化局日前印发人工智能算力券实施方案的通知。企业与智能算力供给方签订智能算力服务合同后,向市经济和信息化局申领算力券,单次申领算力券金额合同额的 20%,同一企业每个自然年度累计申领和兑付算力券金额200 万元,每份合同有一次用券机会。政府出资站台,算力券有望刺激算力租赁市场政府出资站台,算力券有望刺激算力租赁市场。类似于政府发放居民消费券刺激大众消费,算力券通过政府补贴的形式来减轻算力需求方的算力成本。对于用户,算力成本的下降最终会传导在 AI 应用的定价上,从而吸引更多用户进行 AI 服务的购买或者订阅。对于政府,算力券是一种有效的招商引资手段,算力券可以强化当地
12、算力产业的资本吸引力,从而助力本地相关产业链持续发展、形成完整生态链。未来,国内亦有望推出算力债、算力 REITs 等金融产品,定向助力算力市场发展。对于算力需求方,算力券有望支持其获取多元化、低成本优质算力对于算力需求方,算力券有望支持其获取多元化、低成本优质算力。除了龙头企业拥有较多的算力资源储备外,中小企业在发展大模型和应用的过程中,遭遇算力瓶颈,算力租赁这种轻资产的商业模式成为广大 AI 长尾客户解决算力需求的最优解。而算力券政策的出台,进一步降低了中小企业对算力资源的获取门槛,在这种官方背书的资金支持下,中小企业有望提升对算力资源的资本开支信心,在充沛的算力条件下,模型训练速度有望更
13、快、模型精度有望更高,因此算力券也将促进产业正循环健康发展。供需两侧加速消化算力资源,有望带动算力建设持续提速供需两侧加速消化算力资源,有望带动算力建设持续提速。算力券将为供需双方提供更大定价空间,且不意味着租赁价格的下降。近两个月以来,国内算力市场快速发展,逐步从采购 GPU 过渡到网络搭建、算力投放对光模块、线缆、交换机等网络设备需求大增,市场也意识到算力搭建、使用成本亦较高,算力券的出现将推动市场持续放量。5/26 2、国内:国内:大模型需求井喷,算力租赁项目如火如荼进行中大模型需求井喷,算力租赁项目如火如荼进行中 高性能高性能 GPU 供不应求现状下,算力租赁或为更优解供不应求现状下,
14、算力租赁或为更优解。现阶段,英伟达高性能计算卡供不应求、价格昂现阶段,英伟达高性能计算卡供不应求、价格昂贵贵。根据中国台湾的电子时报报道,ChatGPT 引发了人工智能的热潮,导致全球对高性能 GPU 加速卡的需求急剧增加,英伟达的最新产品 H100GPU 和 A100GPU 供不应求,市场需求异常旺盛。此外,根据腾讯网报道,6 月 29 日,英伟达 A800 SXM 80G 版本的售价为 9.6 万元,到了 7 月末,这一价格已飙升至 12 万元,H800 的价格或超过 20 万元。DGX Cloud 重塑大模型格局,开拓重塑大模型格局,开拓 AI 生态发展新思路生态发展新思路。英伟达在 2
15、023 年 GTC 大会上,宣布与多家云服务供应商合作,推出 NVIDA DGX Cloud。其提供多个 GPU 算力节点供租用者灵活使用,使得企业无需采购和拥有服务器,便可通过云服务商合作托管的 DGX Cloud 基础设施。因此,在大模型算力需求井喷以及 GPU 服务器价格高昂的现状下,只有借助算力租赁,才能有效降低大模型研发的门槛,更好地优化相关厂商资本性支出结构,从而促使国内 AI 大模型百花齐放。借鉴借鉴“卖铲子卖铲子”模式,国内模式,国内 GPU 算力租赁模式应运而生算力租赁模式应运而生。据统计,自 2022 年 8 月至今,共有 22 家厂商布局算力赛道。其中,2023 年 6-
16、8 月尤为密集,共有 16 家,包括计算机、新能源、智能驾驶等厂家。6/26 3、海外:、海外:头部云厂商加码头部云厂商加码 AI 云租赁服务,对云租赁服务,对 AI 云租赁完成定价云租赁完成定价(1)头部云厂商纷纷加码头部云厂商纷纷加码 AI 云租赁服务云租赁服务 头部云厂商纷纷加码头部云厂商纷纷加码 AI 云租赁服务云租赁服务。面对客户快速增长的 AI 训练和推理需求,微软、亚马逊、谷歌等头部云厂商在 23 年纷纷加码 AI 云租赁服务。头部云厂商在 A100 服务器云租赁的基础上,先后推出H100 服务器云租赁服务,其中,微软的 ND H100 V5 实例和 AWS EC2 P5 实例正
17、式上线。头部云厂商对头部云厂商对 AI 云租赁服务定价,短租回收期在云租赁服务定价,短租回收期在 13-15 个月个月。目前,微软、亚马逊、谷歌、甲骨文等头部云厂商按小时对 A100 服务器租赁服务进行定价,假设单台服务器每天租赁 24 小时(一个月 30天),则每月租金区间为 19,584-23,594 美元/月。假设 AI 算力中心(A100)单台服务器分摊成本为30 万美元,则微软、亚马逊、谷歌、甲骨文短租成本回收期分别为 15/13/14/13 个月。(2)微软微软 Azure 云中云中 AI 租赁收入环比翻倍增长租赁收入环比翻倍增长 微软微软 Azure OpenAI 客户数量环比高
18、增客户数量环比高增。根据微软财报电话会议披露数据,微软 23Q3(=国内FY23Q1)Azure OpenAI 服务客户数目达到 2500+个,环比增长 10 倍;微软 23Q4(=国内 FY23Q2)Azure OpenAI 服务客户数目继续增长至 11000+个,环比+340%,且本季度每天新增近 100 名新客户。微软微软 Azure 云中云中 AI 租赁收入环比翻倍增长租赁收入环比翻倍增长。根据微软财报电话会议披露数据,微软 23Q3(=国内FY23Q1)和 23Q4(=国内 FY23Q2),AI 租赁收入在微软 Azure 占比从 1%提升至 2%,环比翻倍增长。7/26 三、供需格
19、局三、供需格局 近日,国内首批大模型版号正式发放。11 家企业将陆续通过生成式人工智能服务管理暂行办法备案,并向公众开放服务,包括:百度百度、智谱智谱 AI、百川智能百川智能、抖音抖音、中科院中科院、商汤商汤、MiniMax、上海人工智上海人工智能实验室能实验室、华为华为、腾讯腾讯、科大讯飞科大讯飞。随着大模型商用加速,算力需求有望持续高景气,推动算力租赁产业扩容。1、大模型应用需求驱动大模型应用需求驱动 AI 算力租赁景气上行算力租赁景气上行 大模型发展催生算力需求爆发大模型发展催生算力需求爆发。随着大模型算法在各领域的应用加速落地,智能算力需求激增。根据OpenAI 测算,预计 2030
20、年全球算力规模将达到 56ZFlops,平均年增速 65%。目前,国内大部分数据中心的算力供给仍以通用性的 X86 为主,AI 大模型所需的算力供给不足,尚未形成多元化、集约化的算力供给梯度。购置服务器成本高昂,租赁算力更具性价比购置服务器成本高昂,租赁算力更具性价比。以搭建大语言模型为例,据 TrendForce 报告显示,运行算力消耗高达 3640PF-days 的 ChatGPT 至少需要 3 万块 Ampere A100,按照英伟达 A100 显卡售价 1-1.5 万美元估算,OpenAI 需要支付至少 3 亿美元用于设备购置。算力租赁方面,目前英伟达 DGX cloud报价为 369
21、99 美元/月/台,鸿博股份鸿博股份对外提供英伟达 DGX/HGX 服务器整机月租,A 系列服务器约 16万/月/台,H 系列服务器约 30 万/月/台。通过租赁算力可以极大的缓解大模型厂商当期的投入压力,是训练大模型的高性价比选项。2、英伟达推出英伟达推出 DGX Cloud,国内厂商积极跟进,国内厂商积极跟进 8/26 英伟达布局算力租赁业务,产业趋势向好英伟达布局算力租赁业务,产业趋势向好。2023 年 3 月,英伟达正式推出算力租赁服务方案“DGX Cloud”,该方案由英伟达与微软云、谷歌云、甲骨文等全球顶尖云服务商共同打造,旨在解决 AI 算力资源不平衡的现状。企业无需采购、部署和
22、管理复杂的本地基础设施,通过云租赁方式即可使用英伟达DGX AI 超级计算专用集群和配套软件,助力企业客户降本增效。“DGX Cloud”的每个实例都配有 8 个NVIDIA H100 或 A100,租金起价 3.7 万美元/月。企业通过月租 DGX Cloud 集群,可以高效的扩展大型多节点训练工作负载的开发,无须等待需求量通常很大的加速计算资源。海外多个科技龙头企业均已布局算力租赁业务海外多个科技龙头企业均已布局算力租赁业务。除了英伟达的“DGX Cloud”,谷歌云 AI 平台、亚马逊AWS 深度学习 AMIs、微软 Azure 和 IBM Watson Studio 都提供类似服务,支
23、持机器学习训练、推理、HPC 等。谷歌云和亚马逊 AWS 采用英伟达 A100、V100、K80 等多种类型的 GPU,Azure 提供英伟达和 AMD 的 GPU 供客户选择。对于有出海需求的企业,谷歌云、亚马逊 AWS、微软 Azure 在全球多地部署了云基础设施,支持企业进行全球化布局。国内多家公司布局算力租赁业务国内多家公司布局算力租赁业务。算力是 AI 的基础,在大模型兴起、算力搭建成本持续走高的背景下,多家国内企业开始布局算力租赁业务:亚康股份亚康股份:公司拟与庆阳云创智慧大数据有限公司签署战略合作协议,共同成立东数西算庆阳智算中心技术有限公司,公司持股 51%,规划于 2023
24、年 12 月 20 日前建设不低于 1000 片 GPU 的人工智能算力系统。云赛智联云赛智联:承建的上海超级计算中心市公共算力服务平台项目顺利实现上电开机并完成项目初验,与仪仪电集团电集团等其他股东共同出资建立上海智能算力科技有限公司,持股 11%。鸿博股份鸿博股份:投资 5 亿建设北京 AI 创新赋能中心,7 月 27 日与紫光晓通紫光晓通科技有限公司签订购销合同,英博数科英博数科向紫光晓通采购 AI 创新赋能中心所需的部分设备。中贝通信中贝通信:共计划投资 9.7 亿元,用于合肥及长三角智算中心项目,建成后定位于提供算力租赁服务,可为 AI 企业提供人工智能模型训练和推理等服务。恒润股份
25、恒润股份:拟与上海六尺上海六尺共同出资设立六尺恒润智算,计划于上海、福州经开区、安徽芜湖、山东济宁等地合作建立算力中心,并打造长三角 GPU 算力中心集群。合资公司的主要业务包括但不限于:算法模型的建立、新型智算中心的建设与运维、算力的对外租赁以及为高校科研团队研究的垂直化模型提供服务。其中,公司拟持股 51%。9/26 利通电子利通电子:公司在世纪利通参股 90%,主营业务为购买服务器相关设备后提供 AI 算力租赁服务,现已签署 255 台 GPU 服务器的采购协议。真视通真视通:首期规划建设 1000-2000P 的算力群。润建股份润建股份:计划投入 2 亿元采购顶级算力服务器,打造润建股
26、份智能算力中心,提供 2533Pops(Int8)定点算力或 43Pflops(FP32)单精度浮点算力。阿尔特阿尔特:2023 年 8 月 25 日,阿尔特与无锡开悟无锡开悟、开理悟智开理悟智签署三方合作协议,共同推进“阿尔特 AI 创新赋能中心”。同时发布 15 亿定增,投资“超级智算中心及面向汽车研发领域应用的新一代 AI 数字化平台”等项目。四、四、AI 算力租赁商业价值算力租赁商业价值 1、AI 模型训练算力增长速度超越芯片摩尔定律模型训练算力增长速度超越芯片摩尔定律 AI 模型训练算力增长速度超越芯片摩尔定律模型训练算力增长速度超越芯片摩尔定律。AI 训练任务中的算力增长(所需算力
27、每 3.5 个月翻一倍)已经超越摩尔定律(晶体管数量每 18 月翻一倍)。ChatGPT 仅推出两个月,月活跃用户数预计已达仅推出两个月,月活跃用户数预计已达 1 亿亿。ChatGPT 在 2023 年 1 月达到 1 亿月活跃用户,平均每天有 1,300 多万访客,用 2 个月时间达到 1 亿月活数,成为史上最快达到 1 亿月活跃用户的应用,TikTok、Instagram、Facebook、Twitter 则分别用了 9 个月、2 年半、4 年半、5 年的时间。2、AI 大模型衍生大量算力需求,算力租赁可降低下游使用门槛大模型衍生大量算力需求,算力租赁可降低下游使用门槛(1)AI 大模型需
28、要消耗大量算力,对中小企业来说成本负担较高大模型需要消耗大量算力,对中小企业来说成本负担较高 根据 OpenAI 资料,AI 大模型的算力需求主要分为以下三类:预训练算力需求预训练算力需求:训练一次 13 亿参数的 GPT-3XL 模型需要的全部算力约为 27.5PFlop/s-day,而训练一次 1,746 亿参数的 GPT-3 模型需要的算力约为 3,640PFlop/s-day,对应的单次训练成本高达 460 万美元,普通的中小企业恐难承受。10/26 日常运营算力需求日常运营算力需求:ChatGPT 在日常与用户交互过程中需要大量的算力支持,结合访问量与内容量测算,单月运营算力约 4,
29、800PFlop/s-day;2023 年 1 月 ChatGPT 官网总访问量已经达到 6.16 亿次,而ChatGPT 每次交互产生的算力云服务成本约 15 美分,对应的单月运营成本高达千万美元。调优迭代算力需求调优迭代算力需求:ChatGPT 模型需要不断进行 Finetune 模型调优,以确保模型处于最佳应用状态;预计每月模型调优带来的算力需求为 82.5137.5PFlop/s-day。(2)算力租赁算力租赁能够实质性降低下游的使用门槛能够实质性降低下游的使用门槛 自建算力自建算力:以训练一次 1,746 亿参数的 GPT-3 模型为例,需要的算力约为 3,640PFlop/s-da
30、y,根据单张 A100(80G)的参数,单张卡的算力约为 0.6PFlop,则需要 6000 张左右,考虑到 45%的训练有效性,则需要 1.3 万张左右,参考线上各渠道商报价,当下 A100(80G)的单价约为 10 万元左右,则完成一次训练的成本过亿元,这还不包括日常运营算力需求和调优迭代算力需求。算力租赁算力租赁:同样以训练一次 1,746 亿参数的 GPT-3 模型为例,需要的算力约为 3,640PFlop/s-day,以国内目前不同平台同等规格的 A100(80G)租赁价格为样本,均价为 35.75 元/小时,需要 1.3 万张左右,按一天 24 小时,训练一次 30 天来计算,通过
31、算力租赁完成一次训练的成本为 3 亿元左右。11/26 3、AI 算力租赁业务聚焦于解决大模型训练的算力需求,连接多方资源算力租赁业务聚焦于解决大模型训练的算力需求,连接多方资源 AI 算力租赁业务产生的两个催化条件:可用于大模型训练的算力资源和大模型训练需求供需失衡,短期算力需求远高于算力供给(尤其针对用于大模型训练的英伟达 A100-SXM 和 H100-SXM 两类 GPU);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具有大模型训练需求的软件研发厂商向具有 GPU 资源的厂商租赁 GPU 算力,按月或按年支付租
32、金,市场上常见租金计量方式包括:按整台服务器租赁(每台服务器含 8 张 GPU),租金按照每台每月计量;按算力规模租赁,租金按每 P 每年计量;按单张 GPU 租赁,租金按照每 GPU每小时计量。以上三类计量方式可相互换算。12/26 4、AI 算力租赁的商业本质为实现资源配置的最优效率算力租赁的商业本质为实现资源配置的最优效率 AI 算力租赁业务的商业价值为实现算力资源配置效率的最优化,即设备调试和网络搭建的算力租赁业务的商业价值为实现算力资源配置效率的最优化,即设备调试和网络搭建的 know-how得以最大化复用得以最大化复用。若只比较服务器采购成本与租金成本,若只比较服务器采购成本与租金
33、成本,AI 算力租赁并不具备性价比优势算力租赁并不具备性价比优势:根据阿里云网站,8 卡英伟达 A100-NVLink(80GB 显存)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。根据京东商城数据,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服务器月租金相当。但若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,但若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,AI 算力租赁对于大模型研发算力租赁对于大模型研发厂商来说厂商来说则则极具性价比极具性价比。硬件交付等待周期拉长硬件交付等
34、待周期拉长:硬件交货周期在 3 个月以上,而 28 天足够训练一款大模型。GPU 服务器调试难度增大,服务器调试难度增大,GPU 利用率低,间接增大利用率低,间接增大 GPU 算力成本算力成本:根据趋动科技趋动科技,多数用户GPU 利用率仅达到 10%-30%(根据头部科技,OpenAI 在 GPT-4 模型训练的 GPU 利用率约为 32%-36%)。一方面,GPU 的任务运行需要与 CPU 协作,两者资源需要合理调配;另一方面,随着模型参数量增大,单机无法完成运算,引入分布式任务的过程中机器间通信效能再次对服务器利用率造成影响。算力运维需要额外的专业团队,进一步增大算力使用及管理的成本算力
35、运维需要额外的专业团队,进一步增大算力使用及管理的成本:涉及到资源管理审批、调配、监控、排错、管理,以及底层 Driver、CUDA 等各种 API、AI 框架等工作,同时部分公司还需考虑到支持异构算力芯片以报证供应链安全。考虑到模型参数调整和架构修改的时间成本,自有算力成本进一步提升。互联网厂商为例外:互联网大厂自建互联网厂商为例外:互联网大厂自建 AI 算力具有较高复用价值,可形成规模化效应,故而自建算力具有较高复用价值,可形成规模化效应,故而自建 AI 算算力为最优解力为最优解。一方面,互联网厂商拥有庞大的数据中心运维团队,自建 AI 算力可进一步提升运维团队的利用效率,提升人均产出;另
36、一方面,互联网厂商可将 GPU 资源池化后,将未占用部分打包出租,进一步提升单位算力建设的投入产出比。五、盈利五、盈利模型模型 算力租赁的盈利情况主要根据租金收入-成本,成本主要包括固定资产折旧,IDC 机房租金等。1、租金收入租金收入 租金收入,GPU 服务器的租金收入受到市场供需关系变化和具体订单客户双方协商影响。综合国内外算力租赁厂商披露价格进行分析。海外海外,选择英伟达参股的算力租赁公司 Coreweave 为例,其 HGX H100 租金价格为$4.76/hr,A100 80GB NVLINK 租金价格为$2.21/hr。假设全年 365 天,每天 24 小时全部租赁,则 8 卡卡
37、H100 和和A100 服务器对应年租金分别为服务器对应年租金分别为 244/155 万元万元(实际使用过程中会有折扣)。13/26 国内,选择几家已经公布算力租赁合同或者体验价格的厂商。中贝通信中贝通信:中贝通信分别于 9 月 7 日和 9 月 19 日公告 AI 算力服务框架协议和服务合同,对应价格分别为 12 万元/P/年,60 万/台/年。鸿博股份鸿博股份:公司 2023 年 7 月 7 日,在深交所关注回复函中写道公司 A 系列服务器刊例价格为 16 万/月/台,H 系列服务器刊例价格为 29.9 万/月/台。实际租金相比刊例价格可能有较大折扣。市场租金衡量标准主要分为台和市场租金衡
38、量标准主要分为台和 P,两者有一定对应关系,两者有一定对应关系。首先,算力租赁厂商租赁购买英伟达算力分两种,一种是直接购买单卡,由第三方整机厂组装成服务器使用。另一种是购买英伟达提供的组装好的计算产品。第一种情况下,主流的 A100,H100,A800,H800 主要算力指标如下。14/26 第二种情况下,英伟达提供的组装好的产品主要为第二种情况下,英伟达提供的组装好的产品主要为 HGX 和和 DGX。HGX 是一个计算平台,通过 NVLink 和 NVSwitch 将多个 GPU 串连起来,提供强大的 AI 运算能力。DGX 是 AI 超级计算机。硬件方面包含:GPU、CPU、内存、硬盘、散
39、热系统、软件、操作系统等。两者区别。配置完善性两者区别。配置完善性:DGX 相较于 HGX 更加完备。可修改性可修改性:HGX 只是一个计算模组,用户根据计算需求添加或删除 GPU 数量。DGX 可定制性不如 HGX,硬件配置是固定的。成本成本:DGX 更高,因为是一体化解决方案,涵盖产品更多。目标用户目标用户:HGX 适用于云数据中心、高性能计算、大规模人工智能研发、可定制基础设施等应用。DGX 专为需要强大、即用型 AI 解决方案的企业而设计。基于此,基于此,可以得出结论:一台可以得出结论:一台 8 卡卡 A 卡服务器一般对应卡服务器一般对应 FP16 算力算力 5P,一张,一张 A 卡对
40、应卡对应 FP16 算力算力0.6P,一台,一台 8 卡卡 H 卡服务器一般对应卡服务器一般对应 FP16 算力算力 16P,一张,一张 H 卡对应卡对应 FP16 算力算力 2P。基于基于这种折算关系,这种折算关系,可以得出目前主要厂商的算力定价可以得出目前主要厂商的算力定价。其中中贝通信中贝通信客户主要为政企,可能折价较多。鸿博股份鸿博股份租赁价格较高,一方面为刊例价,实际可能折扣较多,另一方面公司提供 DGX 服务,单价较高。海外 Coreweave 定价也需考虑实际成交折价,但海外芯片紧缺程度低于国内。阿里云、百度云和腾讯云中小客户可能较多,价格较高。基于此,基于此,可可粗略认为稳态情
41、况下每粗略认为稳态情况下每 P 算力对应算力对应 15 万元收入万元收入。15/26 2、成本成本 算力租赁厂商主要成本是购买服务器,其中 70-80%是算力卡。算力卡的折旧周期为 3-4 年。机柜成本,由于 AI 服务器功耗较高,一般一个普通 CPU 服务器机柜只能装一个 AI 服务器,则对应年租金约为 10 万元。3、盈利能力盈利能力 若仅考虑算力折旧和机柜成本(租用机房),则毛利率大约为 40-60%(H800 毛利率更高),若考虑其他成本和降价等因素,实际可能更低。2023 年 9 月 20 日,Bernstein 分析师 Mark Moerdler 发布报告指出,微软 GPU 算力租
42、赁业务产生的毛利率高达 42%(A100)。假设期间费用率为假设期间费用率为 20%+,基于,基于 2023 年年 9 月数据,则算力租赁公司净利率在月数据,则算力租赁公司净利率在 20%左右(使用左右(使用A800),使用),使用 H800 会更高会更高。算力租赁厂商期间费用主要包括项目管理、产品销售和研发费用。作为参考,鸿博股份鸿博股份于 2023 年 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%。16/26 六、市场格局六、市场格局 1、算力租赁市场应用不断拓展,部分厂商已开展相关业务、算力租赁市场应用不断拓展,部分厂商已开展相关业务 由于算力是 AI 大模型的
43、前提,因此国内公司会面临算力不足的情况,尤其是随着互联网企业以及科技企业纷纷推出大语言模型,国内对于算力的需求增加,算力云端租赁服务商也就开始兴起。国内部分厂商已经开展算力租赁相关业务,包括亚康股份亚康股份、南凌科技南凌科技、英博数科英博数科(鸿博股份全资子公司)、朗源股份朗源股份、利通电子利通电子、宝腾互联宝腾互联(中青宝旗下)、铜牛信息铜牛信息、顺网科技顺网科技、朗源股份朗源股份、世纪华通世纪华通等。国内服务器头部厂商包括中科曙光中科曙光、浪潮信息浪潮信息、新华三新华三(紫光股份旗下)、工业富联工业富联、拓维信息拓维信息等也展开相关布局。算力租赁不仅适用于科技公司和创业企业,也逐渐在各个行
44、业中得到广泛应用。例如,在科学研究中,算力租赁可以用于模拟、数据处理和分析等任务;在金融领域,它可以应用于风险评估、交易分析和高频交易等方面。对于大多 AI 企业和行业应用企业而言,轻资产的算力租售模式与企业资金实力和业务场景最为匹配,该模式有望快速在 AI 行业渗透,掌握算力资源的企业将具备非常明显的先发优势。另一方面,算力租售业务本身也是轻资产模式,通过管理城市云的闲置资源并进行调度最大化合理利用资源,租售收益与政府分成实现双赢,有利于城市云的进一步落地。随着人工智能浪潮的持续爆发,云计算和虚拟化技术的不断进步,算力租赁服务变得更加智能化、弹性化和可靠性。提供商不断提升其基础设施的规模和性
45、能,以满足不断增长的需求。2、行业尚处于发展初期,竞争格局分散行业尚处于发展初期,竞争格局分散 当前算力租赁的发展处于初级阶段,在后续发展过当前算力租赁的发展处于初级阶段,在后续发展过程中配套的上下游供应链也会有程中配套的上下游供应链也会有相应的相应的投资机会投资机会。目前算力租赁市场上已经有不错业绩表现的企业,其租赁业务的持续发展和市场不断扩大,以及相关技术不断升级会让其市场占有率越来越高,业绩稳步提升。其次,算力租赁会需要相关的计算机设备、电力和网络基础设施等供应链资源的配合,供应链和技术创新等方面也是一个可行的选择。算力租赁市场玩家众多,格局较为分散算力租赁市场玩家众多,格局较为分散。由
46、于 AI 算力租赁刚刚兴起,参与方众多,格局还比较分散。当前布局 AI 算力租赁市场的主要分为以下四类:传统云服务提供商,比如三大运营商三大运营商、阿里阿里、腾讯腾讯等;具备 IDC 建设运营能力的央国企,比如云赛智联云赛智联、广电运通广电运通、卓朗科技卓朗科技等;具备 IDC 建设运营相关能力的民企,比如中贝通信中贝通信等;跨界厂商,比如恒润股份恒润股份、莲花健康莲花健康等。17/26 七七、产业链分析、产业链分析 1、产业链概览、产业链概览 算力租赁产业链包括上游算力生产商、中游算力提供商和下游算力需求方三个环节。算力租赁产业链包括上游算力生产商、中游算力提供商和下游算力需求方三个环节。算
47、力租赁提供商介算力租赁提供商介于下游算力需求方和上游算力生厂商之间,扮演提供算力的中介服务,降低了算力使用的门槛于下游算力需求方和上游算力生厂商之间,扮演提供算力的中介服务,降低了算力使用的门槛。这种模式的特点是“即租即用”,大型数据中心和云服务提供商将自身闲置的计算资源出租给下游急需算力资源 18/26 的需求方,需求方无需自身投入大量的资金进行设备购买和运维团队搭建,就可以灵活、快速、高效的获得所需算力,降低了算力使用的门槛。AI 云算力采用云算力采用“化整为零化整为零”方式赋能产业链各方方式赋能产业链各方。对上游算力生产商而言,在算力硬件进入淡季、库存趋增时,能通过售卖云算力的方式,平滑
48、收入的波动,并为旺季储备“有生”力量,及时满足回弹的市场需求;对中游云服务厂商而言,则有助于增加客流;对下游算力需求方而言,能最大化降低使用算力的门槛,驱动全民 AIGC 时代降临。2、类类 IDC 租赁模式,资源、订单、客户、布局等是关键租赁模式,资源、订单、客户、布局等是关键 19/26 算力租赁算力租赁的商业模式和核心竞争力与的商业模式和核心竞争力与 IDC 十分类似,资金、渠道、获客、布局、运维是关键十分类似,资金、渠道、获客、布局、运维是关键。IDC 全生命周期包括建设期、爬坡期和成熟期,算力租赁的商业模式与其十分类似,算力建设期通过渠道和现金能力搭建好算力资源后,爬坡期需要强大的获
49、客能力将其转化为收入,缩短投入回收周期,同时强大的运维实力也能在整个生命周期有效提高各阶段毛利率,成熟期需要尽可能提高出租率摊薄成本,同时提供差异化的增值服务提高客户粘性。资金资金:当下一张 A100(80G)GPU 的单价约为 10 万元左右,搭建算力资源需要考虑大量的一次性成本投入、后期融资输血能力以及回收周期,这方面账面现金充裕以及大型的平台公司更具优势。渠道渠道:当下的高端 GPU 算力资源极度紧缺,这方面原先业务有一定关联性、具备稳定的、可持续的拿卡渠道资源的公司更具优势。获客获客:未来获客和拿订单的能力才是转化成收入、提高毛利率的关键,这方面原先有稳定的大客户、和运营商有较好合作关
50、系的公司更具优势。布局布局:早期的布局规划一定程度上决定了后期的需求,这方面布局在“东数西算”核心枢纽节点的公司更具优势。运维运维:运维能力能够在中后期有效降低成本,这方面以往有过运维经验的公司更具优势。八八、优质赛道优质赛道 在算力租赁赛道,哪些企业占据优势,有望受益于产业发展呢?经过相关梳理,发现以下三类企业或将更容易释放发展潜力,得到发展良机。1、有先发优势,已有在手订单有先发优势,已有在手订单 参考云挖矿市场规律,算力租赁先发优势或将化为领跑实力参考云挖矿市场规律,算力租赁先发优势或将化为领跑实力。在报告Web3 视角下的 AIGC 算力进化论中,比较了加密资产挖矿和 AIGC 产业的
51、异同点,提出:AIGC(人工智能生成内容)产业耗电量可观,并将快速提升,大约会在 1.67.5 年间超过当前比特币挖矿产业耗电量,主要驱动因素是 GPT 类大语言模型在模型参数、日活和模型数量上的高速增长;20/26 和比特币挖矿类似,AIGC 产业由算力驱动的内容处于高强度竞争中,参与者只有持续、快速生产出高质量内容,才能保证自己获取到的用户注意力不下降。各大公司纷纷布局,订单签订成功仍为少数各大公司纷纷布局,订单签订成功仍为少数。据头豹研究院报告,国内各大公司已着手布局 AI 算力租赁,如利通电子利通电子和世纪华通世纪华通合作建立世纪利通,在上海、深圳等地建立大数据中心以开展算力租赁业务,
52、预期面向腾讯、华为等大客户;中科曙光中科曙光和 AMD 深度合作,公司算力业务已与百度飞桨进行适配,为紫东太初、悟道等大模型训练提供算力。但目前国内已知接到订单的公司仍为少数,大部分公司仍处于前期投入阶段。以中贝中贝通信通信为例,中贝通信聚焦 5G 新基建、云网算力服务,是中国移动中国移动、中国电信中国电信、中国联通中国联通、中国中国铁塔铁塔的重要服务商。公司成立于 1992 年,主要为政府和行业客户提供基于云主机的算力、存储、云服务和解决方案,以及 5G 新基建、智慧城市与行业应用服务和光电子产品,在国际“一带一路”沿线国家开展 EPC 总承包业务。中贝通信与科大讯飞等知名企业展开合作,已有
53、订单完成交付中贝通信与科大讯飞等知名企业展开合作,已有订单完成交付。2023 年 6 月公司与科大讯飞科大讯飞就算力租赁核心内容达成初步意向,2023 年 8 月向科大讯飞交付第一批服务器进行研测。21/26 另外,公司也积极将与核心客户湖北移动湖北移动的合作范围拓宽至算力服务领域,力争在第四季度达到 500P算力服务能力。2、具备具备 AI 算力运维能力算力运维能力 AI 算力运维地位显著提升,采购第三方方案成为主流算力运维地位显著提升,采购第三方方案成为主流。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的发展,AI 运维成为不可或缺的科技力量和解决方案。据云计算开源产业联盟中国 AIOps 现状
54、调查报告(2023 年),2023 年超半数企业在智能运维方面投入资金对比去年有所增加,同时采购第三方解决方案代替自研成为多数企业运维的主要方式,在受访者中占 38.1%,选择共研方式的企业占比上升至28.3%。AI 智能运维发展面临挑战,运维可视化或成智能运维发展面临挑战,运维可视化或成破局关键破局关键。据云计算开源产业联盟的调查结果,当前智能运维能力建设仍面临众多挑战,比如运维的具体价值难以衡量、难以形成数据共享和知识传递等。而可观测能力的建设有助于提高数据价值、降低分析成本,或将成为推动 AI 运维继续发展的关键。恒为科技是国内优秀的网络可视化及智能系统平台提供商恒为科技是国内优秀的网络
55、可视化及智能系统平台提供商。以恒为通信恒为通信为例,公司成立于 2003 年,致力于为运营商网络、企业与行业 IT、工业互联网和智慧物联网等领域提供业界先进的产品和解决方案,拥有多个一流的研发机构,服务全国客户的同时积极开拓国际市场,与国际知名厂商建立战略伙伴关系。恒为科技恒为科技深度布局算网可视化,解决方案有望率先落地深度布局算网可视化,解决方案有望率先落地。随着 AI 数据中心的算力和通信需求迅猛增长,恒为科技恒为科技将业务从过去的网络可视化、信创基础产品,向智算可视化、智算基础架构方向扩展。公司依托深厚技术优势着力研发一系列新产品新技术,其中包括针对智算系统 100G 以太网/IB 网、
56、200G 以太网/IB 网的智算可视化运维系统,以及 100G 类 IB 的低延时国产智算加速网卡和交换机系统。2023 年 7月公司与中贝通信中贝通信展开深度合作,有望率先落地面向智算领域的高速网络解决方案。22/26 3、资金实力强,能大量购入资金实力强,能大量购入 AI 算力算力 中贝通信进军智算领域,资中贝通信进军智算领域,资金投入约金投入约 14 亿亿。AI 算力租赁赛道要求公司具备较强的资金实力,以中贝通信为例,公司于 2023 年年初将智算算力服务作为新基建业务发展重点,目前已部署多个算力中心,累计投入金额约 14 亿元,预期建成后可提供算力 13500P。九、相关企业九、相关企
57、业 1、润建股份润建股份 营收同比营收同比+19%,归母同比,归母同比+20%。2023 年上半年,公司营收 45.94 亿元,同比+18.6%;归母净利润2.85 亿元,同比+20.2%;扣非归母净利润 2.8 亿元,同比+20.3%。毛利率为 18.63%,同比-0.74pct,费用率持续优化,经营性现金流向好。分季度看,Q2 单季度营收 23 亿元,同比+6%,归母净利润 1.45亿元,同比+8%,扣非归母净利润 1.43 亿元,同比+7%。分业务看,通信网络业务营收 20.59 亿元,同比+7.1%,毛利率 20.62%,同比+0.34pct。信息网络业务营收 15.68 亿元同比+5
58、.3%,毛利率 18.18%,同比-0.5pct,其中算力服务营收 1.7 亿元,同比+50.3%,毛利率 15.03%,同比-0.37pct,数字化业务 23/26 营收 13.98 亿元,同比+1.6%,毛利率 18.57%,同比-0.43pct。能源网络业务营收 9.66 亿元,同比+109.7%,毛利率 15.11%,同比-2.7pct。AI 算力租赁和算力租赁和 AI 垂直应用贡献成长新动力垂直应用贡献成长新动力。公司投入 10.9 亿建设五象云谷云计算中心项目,五象云谷云计算中心将打造符合国标 A 级、国际 T3 级设计标准、满足国家绿色数据中心标准的标杆云数据产业园区,是目前为止
59、广西最高等级、最大规模云计算数据中心。在五象云谷云计算中心基础上,公司加大投入升级算力服务,第一阶段投入资金 2 亿元采购行业内顶级算力服务器打造润建股份智能算力中心,提供 2533Pops(Int8)定点算力或 43Pflops(FP32)单精度浮点算力,后续根据市场需求持续投入。以人工智能赋能通信网络、信息网络、能源网络三大业务板块高质量发展以人工智能赋能通信网络、信息网络、能源网络三大业务板块高质量发展。公司致力于成为行业领先的人工智能行业模型及算力服务商,以算力服务、数据服务为基础,借助合作伙伴大模型等生态纽带,赋能场景应用落地。公司已经推出 AI+管维,助力传统业务跨入智时代,优化盈
60、利能力。通信运维领域通信运维领域:通信网络业务保持稳定增长态势,年初至今公司先后中标了中国移动 2023 年至 2026年网络综合代维服务采购项目、中国移动 2023 年至 2026 年无线网络优化服务集中采购项目、2023-2024 年广东联通综合代维采购项目等多个项目,市场份额领先并持续扩大。数字化业务数字化业务:公司主动调整经营策略,聚焦客户、区域和重点产品。基于“曲尺”平台生成的行业模型,公司取得了“电网机器视觉识别计算研究项目”、“体育跑步人工智能算法识别系统”、“公路养护信息管理平台路面决策分析项目”等多个典型项目;城管警务指挥平台等产品在 16 个城市和 40 个区县实现销售;智
61、慧校园解决方案落地超过 100 所学校;数字乡村解决方案落地超过 80 项。能源网络业务能源网络业务:随着光伏组件价格下行,新能源投资和并网速度加快,带动公司新能源开发、建设、运维等业务快速增长,服务和储备的风力、光伏、储能项目装机总容量超过 7GW,为南网综合能源南网综合能源等重要客户在全国超过 15 个省份提供高标准智能化运维服务;以基站光伏为代表的通信综合能源管理业务在全国落地开花,已经在 17 个省份落地;RunDoBidder 虚拟电厂数字调度平台成为第一批参与深圳市精准响应的“自控式”虚拟电厂,参与深圳超过 50 次的需求响应交易,实现领先落地并在多个城市推进。2、汇纳科技、汇纳科
62、技由商业客流分析龙头,发展为人工智能与大数据应用方案提供商由商业客流分析龙头,发展为人工智能与大数据应用方案提供商。公司业务定位为综合运用人工智能、大数据等技术,赋能线下实体商业、政务等各行业,为客户提供行业数字化解决方案。公司转型数字服务商取得一定进展。数字商业方面,公司业务可具体展开为数据服务业务和数据采集业务。数字政务方面,公司充分发挥 AI 和大数据能力,多维度赋能政企客户数字化转型。随着经济复苏和线下商业的回暖,在商业地产、旅游街区、展览场馆、产业园区、交通枢纽等人群聚集场所客流人数或大幅增长;而汇纳科技作为国内视频客流数据采集和分析领域的领头羊,具有卡位消费数据要素、市占率高、覆盖
63、面广的先发优势。持续研发,以持续研发,以“人工智能人工智能+大数据大数据”技术赋能技术赋能“零售零售+政务政务”。公司研发投入和研发投入营收占比近年来持续处于高位,公司不断打磨在 AI、大数据和数据科学方面的技术实力。AI 算法方面,公司持续迭代数据采集核心算法,提升复杂场景下的适应度以此提升数据采集产品市场竞争力。卡位商业流量数据,数据服务业务有望享受数据要素行业发展红利成为新的增长方向。零售业务方面,消费诉求趋向理性和个性化,实现精准“人货匹配”或为实体零售发展关键。公司在不同场景下提供了多款产品,为线下零售商的流量精细化运作提供实施工具。24/26 积极布局算力和数字人业务,打通积极布局
64、算力和数字人业务,打通 AI 从基础设施供给侧到应用侧全链条从基础设施供给侧到应用侧全链条。公司陆续布局算力租赁业务和数字人业务。随着人工智能浪潮持续加速,云计算和虚拟化技术不断进步,互联网、科技企业纷纷推出 AI 大语言模型,并相应地催生了算力云端租赁服务的兴起。公司正加速推进全端口、多维度的算力布局成立合资公司,布局算力租赁业务提供支撑。2023 年 9 月,公司与并济科技并济科技共同出资设立四川汇算智算科技有限公司,并济科技具备行业先发优势、稳定客户资源、持续设备采购能力与稀缺算力资源等核心竞争优势。同时,参股来画科技来画科技,拓展行业应用边界,利用数字人等相关 AGC 技术赋能现有业务
65、场景。3、中贝通信、中贝通信 日前,公司公告与中国联通青海省分公司签订算力服务框架协议,双方以 H800 设备为基础搭建算力服务平台,提供 960P 算力服务,服务费按照含税 12 万元/P/年计算,协议服务期限三年,服务费总金额为含税 3.46 亿元;算力平台计划自 2023 年 11 月 1 日起运行。算力租赁服务框架正式落地,合作模式进一步清晰规范算力租赁服务框架正式落地,合作模式进一步清晰规范。协议清晰规定了双方就算力租赁所达成的合作模式,明确规范算力租赁平台提供的服务范围。运营商运营商:提供算力服务平台所需的存储设备、基础网络设备、外网通道、机房环境、机柜、日常维护、客户引入算力租赁
66、方;算力租赁平台算力租赁平台:提供 H800 算力服务器、相应的 IB 网络交换机、配套光模块、线缆、管理平台、设备维保。联通带头落地合作框架,突显运营商对算力租赁的强需求联通带头落地合作框架,突显运营商对算力租赁的强需求。此次框架协议甲方为中国联通青海省分公司,通过协议向公司批量采购 AI 算力服务,用于自用或向第三方提供增值算力服务。此次协议落地,进一步突显在整体 AI 算力爆发背景下,运营商作为算力中军,不断加大对智算中心及算力业务的投入,在核心硬件紧俏的行业趋势下,运营商侧对算力租赁的需求具备较强确定性。运营商与租赁平台形成良性循环,未来市场空间庞大运营商与租赁平台形成良性循环,未来市
67、场空间庞大。借助第三方租赁平台提供核心服务器及配套设备和运维,运营商可以进一步集中力量在自身算力业务的发展上;第三方租赁平台通过与运营商强绑定,也可以获取更加庞大的客户资源,良性循环就此生成。此次联通带头落地协议,开启运营商算力租赁“第一枪”,进一步彰显未来运营商侧对算力租赁的需求较大,算力租赁市场空间进一步扩展。算力租赁业务商业模式逐步成熟,千算力租赁业务商业模式逐步成熟,千 P 算力约对应年租金算力约对应年租金 1 亿亿。根据此次协议显示,以 H800 服务器为例,提供 960P 算力所需含税租金为 12 万元/P/年,计算所得年租金为 1.15 亿元。目前租金收费多以算力为单位进行设置,
68、未来伴随算力需求进一步加强,租赁业务有望加速获取更多订单。4、云赛智联、云赛智联 公司扣非净利润扭亏为盈,数据要素板块业务较快增长公司扣非净利润扭亏为盈,数据要素板块业务较快增长。2023H1 归母净利润同比小幅增长,主要是受去年公司出售非流动性资产达 1.52 亿,取得非经常性收入的高基数影响。23H1 扣非归母净利润扭亏为盈,主因公司收入稳步增长,且去年同期受疫情推高的人力成本大幅下降,实现扣非利润扭亏。分业务来看,公司数据要素板块(包括云服务大数据、行业解决方案和智能化产品)取得较快增长,其中云服务大数据业务受益于上海市数字化建设加速推进增长较快,行业解决方案、智能化产品增速次之,公司三
69、大业务均取得正增长。25/26 公司积极布局算力租赁业务公司积极布局算力租赁业务。在三大业务的基础上,公司 6 月 30 日公告战略布局算力租赁业务。公司与大股东上海仪电集团上海仪电集团、上海数据集团上海数据集团有限公司等公司共同出资 20 亿元(云赛智联持股 11%)成立上海智能算力科技有限公司,建立算力设施公司。在人工智能行业蓬勃发展的当下,算力资源较为紧缺,公司作为上海市国资委控股的子公司切入算力租赁行业,或可依托上海科技中心的地域优势取得新的业务突破。且在算力芯片供应偏紧张的背景下,公司算力布局或可依托上海市国资背景体现一定的芯片供货优势。公司毛利率保持稳定,费用率有所下降公司毛利率保
70、持稳定,费用率有所下降。公司 2023H1 整体毛利率为 18.66%,公司归母净利率为3.71%,期间费用率为 14.64%,其中销售费用率 5.16%,同比下降 0.18pct,管理费用率 4.84%,同比下降 1.32pct,研发费用率 6.81%,同比下降 1.91pct;销售费用率、管理费用率和研发费用率同比下降主因 2023H1 营收增速提升,规模效应降低单位费用支出。公司是上海少有的数据要素和算力均有布局的企业,稀缺性明显公司是上海少有的数据要素和算力均有布局的企业,稀缺性明显。公司云服务大数据板块坚持公司云服务大数据板块坚持“做优做优IDC、做强云服务、做深大数据、做强云服务、
71、做深大数据”的战略路径的战略路径。IDC 业务中,现有徐汇数据中心、宝山云计算中心、宝山大数据中心、松江大数据中心共计超过 7,000 个机柜资源,为政府和企业客户提供个性化需求的托管服务。云服务业务中,公司下属上海南洋万邦软件技术有限公司和北京信诺时代科技发展有限公司是微微软软、阿里阿里、华为华为、中国电信中国电信、腾讯腾讯等主流云服务厂商在国内最核心的 MSP 服务商。拥有微软 AEMSP、信通院可信云 MSP 卓越级等最高级别认证。大数据业务中,公司是上海市大数据中心资源平台总集成商和运维商、数据运营平台总运营商,承接了多个区“一网通办、一网统管”平台和数个大型企业数字化转型顶层设计。“
72、布局行业应用布局行业应用”是公司行业解决方案板块的核心战略路径,行业解决方案主要包括城市安全治理和智慧是公司行业解决方案板块的核心战略路径,行业解决方案主要包括城市安全治理和智慧民生两个方面,智慧民生领域又涵盖了教育、医疗、市政民生、检测溯源等行业民生两个方面,智慧民生领域又涵盖了教育、医疗、市政民生、检测溯源等行业。公司承建的“长江禁捕智能管控平台项目”、“徐家汇体育公园开办费智能化及装饰提升工程项目”、“广州长隆国际大马戏升级改造项目”等重大项目完成验收交付。公司成功中标西安机场弱电四标的广播和会议系统、市机关管理局安全保卫信息化安全保障项目、上海市委党校数字化转型运维和日常保障服务项目、
73、世博中心综合楼(酒店)项目等智慧安防信息化项目,充分体现公司长期在行业解决发难领域的技术积累。智能化产品板块,公司下属上海仪电科学仪器股份有限公司是国内科学仪器行业领军企业,“雷磁”系列电化学产品总计五个大类,二十个小类,主营仪器约 170 余型,传感器 200 余款及光学仪器产品等,属于科学仪器行业的重点公司。5、恒润股份恒润股份切入算力领域,设立合资公司上海润六尺切入算力领域,设立合资公司上海润六尺。算力是 AI 也是数字经济时代的核心生产力,基于公司长期发展战略需要,公司计划切入数字能源算力融合新赛道。上海六尺核心团队具有丰富的 AI 智算中心(GPU 算力)建设、运营经验和算力市场资源
74、。团队深耕团队深耕 GPU 算力多年,与上游算力多年,与上游 GPU 供应厂商英伟达、新华三等有深度合作关系供应厂商英伟达、新华三等有深度合作关系。基于上海六尺在算力租赁业务的资源优势,公司与上海六尺共同出资设立了合资公司上海润六尺。2023 年 8 月 2 日,上海润六尺科技有限公司正式成立,公司认缴出资额为 5,100 万元,占合资公司注册资本的 51%;上海六尺认缴出资额为 4,900 万元,占合资公司注册资本的 49%。合作建立算力中心,计划打造长三角GPU 算力中心集群。26/26 计划于上海、福州经开区、安徽芜湖、山东济宁等地合作建立算力中心,提供智算一站式服务,打造长三角计划于上海、福州经开区、安徽芜湖、山东济宁等地合作建立算力中心,提供智算一站式服务,打造长三角 GPU 算力中心集群算力中心集群。上海润六尺的主要业务包括算法模型的建立、新型智算中心的建设与运维、算力的对外租赁以及为高校科研团队研究的垂直化模型提供服务等。本次上海润六尺对芜湖六尺股权的收购计划也符合打造长三角 GPU 算力中心集群的战略目标。入局算力中心,掌握算力核心资产,算力中心搭建速度快,此次布局最快有望于 2023Q3 实现算力租赁收入。