近期算力租赁板块成为市场的一大亮点。10月25日，该板块迎来涨停潮，板块内10余只个股涨停。其中，板块龙头真视通实现8连板，恒润股份3连板，中贝通信2连板且创历史新高。
消息面上，算力租赁近期有多个利好催化。10月24日晚，中贝通信公告，子公司签订1.46亿元的算力服务框架协议。租赁价格为2.5万美元/P/年，总金额为2000万美元。按实时汇率计算，此次公告订单的租赁价格为18.3万元/年，较9月7日的订单涨价52.5%。
此外，10月23日，英伟达正式宣布全面禁售A100、A800、H100、H800和L40S等类型的GPU芯片，且立即生效，没有30天缓冲期。使GPU供应进一步紧张，从而利好有GPU的算力企业。
再就是，近期复牌的高新发展，拟收购华为算力相关的公司华鲲振宇，截至10月25日，复牌后已经走出了5个一字板涨停，它的强势表现对于算力租赁板块也有带动作用。
那么算力租赁的逻辑到底有多强？A股当中又有哪些公司布局呢？
AI算力需求激增推升GPU芯片供不应求
随着大模型算法在各领域的应用加速落地，AI算力需求激增。根据OpenAI测算，预计2030年全球算力规模将达到56 ZFlops，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。
GPU芯片凭借其强大的并行计算性能，在AI时代成为算力环节中最重要的组成部分。随着模型参数量的增加，需要的GPU数量非线性增加。以GPT-3到GPT-4的迭代为例，参数规模增大10倍，对应训练计算量增加至少60倍。
根据TrendForce集邦咨询，2023年AI服务器（包含搭载GPU、FPGA、ASIC等）出货量近120万台，年增38.4%，占整体服务器的出货量有望从2023年近9%提升至2026年15%，同时上修2022~2026年AI服务器出货量年复合成长率至22%，而AI芯片2023年出货量将成长46%。
英伟达作为全球GPU龙头，市场份额超80%。随着模型参数的增加，对于GPU运算性能以及通信传输性能的逐步提升，目前英伟达的A100和H100芯片成为大模型训练的首选GPU芯片。
英伟达高端芯片现货价格年初以来由于供应紧张也在不断攀升。据媒体报道，英伟达A100 价格从2022年12月开始上涨，截至今年4月上半月，其5个月价格累计涨幅达到37.5%，同期A800价格累计涨幅达20.0%。7月中旬英伟达芯片国内售价达10万元/片，单周涨幅超20%。新华三运营总经理在MWC上海展向媒体表示，搭载英伟达高端芯片的服务器供货周期在30周左右。
算力租赁需求正在爆发
随着GPU不断涨价，企业自建算力的成本越来越高，且金额巨大，普通的中小企业难以负担。且硬件交付等待周期拉长：当前硬件交货周期在3个月以上，而28天足够训练一款大模型。而通过租赁算力，企业可以极大的缓解资金投入压力，还能先人一步抢占模型训练的先机，因此算力租赁需求正在爆发。
算力租赁是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式，适用于各种大规模计算需求的场景，企业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算资源。
1.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。
2.对中游云服务厂商而言，则有助于增加客流。
3.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。
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，按月或按年支付租金。
市场上常见的租金计量方式包括：1）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；2）按算力规模租赁，租金按每P每年计量；3）按单张GPU租赁，租金按照每GPU每小时计量。
多家企业布局算力租赁业务
AI算力租赁业务涉及到多方实体，包括项目投资方、项目建设方、项目运营方、模型研发商以及终端模型用户。
资料来源：虎嗅APP、Anlink天津、浙商证券
当前布局AI算力的上市公司，大致可分为四类：
IaaS云服务厂商：包括BBAT及三大运营商等云计算Iaas服务商，其中头部互联网厂商高端算力资源更充足。主要是满足自用，对外租赁的相对较少。
传统IDC服务厂商：从传统IDC服务业务切入，在数据中心建设运营和能耗成本方面更具有优势，如首都在线、中贝通信等公司。
AI算力用户向上游扩张：由AI算力需求方延伸为AI算力供给方，天然具备应用场景，AI算力运维能力可复用提升投入产出比。如商汤科技。
跨界布局第二生长曲线：传统主业保持平稳或增长乏力，布局AI算力以期拉动业绩增长。如鸿博股份、恒润股份等公司。
笔者根据上市公司资讯、公告，梳理出了A股公司当中，有布局算力租赁业务的主要公司，供大家参考。
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