“能流暢跑70B模型的國產(chǎn)GPU有推薦的嗎？”在一個算力交流群里，一位從業(yè)者問。不少回復打趣道：“48GB顯存的4090?！?/p>

48GB顯存的4090顯卡并非英偉達推出的官方版本，而是國內特有的魔改版，專為滿足推理算力需求。該版本在市場上大量流通，價格近乎翻倍，目前在京東商城里，其售價在2-4萬元不等。

算力資源信息共享平臺柏林云負責人說：“雖然現(xiàn)在購買4090的價格翻了快一倍，但租賃供給比較充足，租金并沒有漲?！?/p>

與出租算力3-5年才能回本的周期相比，直接賣卡賺取翻倍利潤，讓囤有4090的智算中心抓住“救命稻草”。了解智算中心更多“自救”手段，歡迎添加作者微信YONGGANLL6662交流探討。

“4090沒有二手市場這個說法，市場上一些有卡的智算中心會把卡拆下來，翻新后再拿去當新卡賣掉，賺取成倍的利潤，不然4090停產(chǎn)這么久了，卡從哪里來？”智算中心運營商張翔說，“國內的4090主要是消費級風扇卡，用在智算中心要先改成渦輪卡，渦輪卡集中冷卻效果較風扇卡更為明顯，所以智算中心流出來的卡大多經(jīng)過改裝?！?/p>

拆賣顯卡的另一個重要原因在于，智算中心算力閑置情況嚴峻。

評估智算中心的算力使用情況，上架率和點亮率是兩個關鍵指標。上架率關注的是設備是否安裝上架并通電可運行，而點亮率關注的是設備是否在實際執(zhí)行計算任務，為業(yè)務所用。

軟通動力首席人工智能官金亞東告訴雷峰網(wǎng)：“智算中心上架率不足70%-75%，沒辦法盈利，而現(xiàn)在說智算中心點亮率20%，實際情況可能比這更糟糕。”

面對大量閑置算力與回本難題，“賣卡回血”成了業(yè)內公開的秘密。

算力供給“無人問津”的另一面，是算力消納方“算力荒”。

一頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠許多業(yè)務部門的算力需求都排不上號，特別是其大模型產(chǎn)品接入DeepSeek之后，集團響應各個業(yè)務部門算力需求的速度便慢了很多，甚至連明星AI應用都排不到算力。

“百度算力也不夠用，文心、云和大搜索幾個部門都在搶?！痹诎俣蓉撠烝I應用開發(fā)的李杰說，“算力就像糧食一樣，各個部門都在搶，就怕哪天突然鬧饑荒?！?/p>

供需錯配之下，智算產(chǎn)業(yè)亂象叢生。

智算中心銷售李海說：“市場上出現(xiàn)了一類被稱為‘算力媛’的人，主打信息差獲利，了解買方的需求再匹配合適的賣方，撮合一個幾億的項目就能從中賺幾千萬?！?/p>

智算中心數(shù)量過剩，而算力消納方高度集中，致使消納方得以向智算中心提出極為苛刻的合作條件。據(jù)了解，去年某明星大模型創(chuàng)業(yè)公司聊了近30個智算中心，壓價之外，還要求智算中心給他們投資，幫其做高估值，最后沒有一家簽下訂單。

賣卡回血、倒賣算力和惡意壓價之外，智算中心還面臨哪些行業(yè)“暗礁”？究竟是哪些因素致使行業(yè)生態(tài)扭曲？畸形的產(chǎn)業(yè)環(huán)境之下，智算中心又路在何方？

大廠算力緊缺，智算中心卻陷入“壓價、退租”寒潮

作為市面上最主要的算力消納方，大廠“苦算力短缺”已久。

前文提及的兩家大廠之外，阿里在全力投入通義千問之后，阿里集團內其它部門的算力也處于緊缺狀態(tài)。關于更多大廠算力內幕，歡迎添加作者微信YONGGANLL6662互通有無。

于是，頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛加碼算力投入，新一輪的算力軍備競賽愈演愈烈。

微信接入DeepSeek后，騰訊向英偉達采購了數(shù)十億元規(guī)模的H20芯片。阿里則宣布，未來三年將投入超過3800億元用于建設云和AI硬件基礎設施，投入總額超過過去十年總和。而根據(jù)浙商證券的研報數(shù)據(jù)，2025年字節(jié)用于AI算力采購的資本支出或達900億元。

大廠對算力搶得火熱，智算中心的算力卻閑置一旁。

據(jù)中國信通院報告顯示，全國已上線的智算中心，算力的整體利用率僅32%。而不少行業(yè)人士告訴雷峰網(wǎng)，實際數(shù)據(jù)比這更低。

“去年模型廠商到處聊需求，營造出市場很火熱的現(xiàn)象，2024年規(guī)劃出了上千座智算中心，這些算力根本消耗不了?！睆埾璞硎尽?/p>

當供給無法消納，需求又難以滿足，行業(yè)注定偏離正軌，駛入歧途。

大廠和主要的模型廠商雖面臨算力短缺的問題，但對算力還是有較高的要求，譬如要求高功率機柜、高密度機柜以及對時間和空間的一些指定需求，大部分智算中心都無法達標，加之算力閑置的情況嚴峻，讓買方在市場里的話語權不斷膨脹。

金亞東表示，智算中心市場有明顯的金字塔效應，大家都追逐頭部廠商的需求。

一旦商業(yè)行為被太多不對等的現(xiàn)狀裹挾，強勢的一方勢必將所有利益搜刮殆盡。

據(jù)悉，去年某大廠要建一個H800算力集群，最終只有一家上市公司成功交付。原因不僅是大廠要求多，而且貼著智算中心建設方的成本價去出價，條款也很苛刻，導致算力供應方做起來就很難。

張翔透露，很多人做大廠的單子，投資回報率還跑不過銀行貸款，完全是雞肋型的生意。

如果說大廠的訂單是讓智算中心賺不到錢，那其他大模型公司就是讓智算中心做虧本買賣。

“跟國內排得上號的大模型公司合作，他們根本不讓你賺錢，就讓智算中心自己去拿政府的新能源指標補貼，或者讓智算中心賺設備租賃后剩下的殘值的錢?！睆埾枵f，“模型公司還會指定智算中心的租賃價格、上下游的合作對象以及設備來源，這非常不符合常理?！?/p>

李海表示，某家要做視頻模型的大模型公司由于對傳輸性能要求很高，A100相關系列基本上都用成本相對較低的RoCE組網(wǎng)，但這個客戶要求算力中心提供IB（InfiniBand）組網(wǎng)，并且這部分成本還要算力中心承擔，IB組網(wǎng)設備成本通常占服務器設備成本的15%-20%，價格非常昂貴。

但即便是苛刻的算力消納方，在DeepSeek出圈后，也開始退租。一位從業(yè)者告訴雷峰網(wǎng)，智算中心開始出現(xiàn)退租的現(xiàn)象，主要是大模型創(chuàng)業(yè)公司，因為他們靠融資活著，沒有自己造血的能力，市場上幾家有名的模型公司都有退租的情況。

李海透露，曾是他們公司重要客戶的某六小龍模型公司，近期雖連獲多輪融資，合作規(guī)模卻大幅縮水。

智算中心低上架率背后：供需錯配、性能缺陷及地域限制

當行業(yè)處在早期泡沫階段，亂象的出現(xiàn)是必經(jīng)階段。智算中心的桎梏，從何而來？

供需結構性錯配

“DeepSeek出現(xiàn)之前，設備選型是造成算力閑置的原因之一?！鄙扑奸_悟人工智能科技公司CEO余溢告訴雷峰網(wǎng)，“國產(chǎn)算力、PCIe接口的H100和H800，由于用于訓練性價比較低，應用端需求又尚未起來，造成了較為嚴重的閑置現(xiàn)象?！?/p>

“不過，這些設備可以用來做推理，DeepSeek出現(xiàn)后，算力閑置的現(xiàn)象有所改觀。”余溢補充說。

算力資源和需求的錯配造成了算力浪費，另一面是對口的算力用不了。

金亞東表示，大部分智算中心的規(guī)模都在1000P（1P算力每秒能夠進行一千萬億次計算）上下，由非常分散的社會資本和城市資本建設，這些資本的特性是有錢但不懂行業(yè)，很難去找到合適的需求方。

而給大廠供算力，更是講究“天時、地利、人和”。

“很多智算中心都無法滿足大廠大規(guī)模訓練的前置要求，比如高能耗指標、高功率機柜、高密度機柜以及集群的排布。”余溢表示。

硬件性能匹配難度大，讓大廠習慣找自己的長期合作伙伴，因為雙方磨合久了，算力提供方能更懂大廠的需求，譬如潤澤科技就拿了很多字節(jié)以及幾家頭部互聯(lián)網(wǎng)公司的訂單。

因此，第三方公司想要拿到訂單就只能抓住大廠算力緊缺的窗口期，就像H20的突然爆火帶來的需求。不過，能流向市場的訂單都比較緊急，比如要求三個月內算力就必須到位。

有從業(yè)者透露，很多拿到大廠訂單的廠商會把訂單拿到市場上“招標”，自己不持有設備，純賺差價。

而創(chuàng)業(yè)公司是數(shù)量很大的長尾客戶，這部分公司的需求尚未起來也是算力閑置的重要原因。

“AI應用需求是一個冪指數(shù)，現(xiàn)在在底部爬行，到了爆發(fā)的節(jié)點會上漲很多，AI應用爆發(fā)起來還要1-2年的時間?！苯饋問|說，“目前，AI應用的發(fā)展還面臨比較多的門檻，包括對技術的認知、成本的考量以及底層大模型能力尚有欠缺?！?/p>

找不到、用不起算力，也是目前創(chuàng)業(yè)公司面臨的普遍問題。

“由于英偉達被禁，解決算力需求比較受制于渠道資源，供需匹配存在困難，所以算力市場有很多二道販子。”余溢表示。

另外，對很多創(chuàng)業(yè)公司而言，還存在用不起算力的現(xiàn)象。李海表示，很多AIGC公司還希望用一年前的預算來購買和租賃現(xiàn)在的設備。

國產(chǎn)算力性能欠缺

供需結構性錯配之外，國產(chǎn)算力性能無法匹配市場需求，同樣造成算力浪費。

“公司測試了國產(chǎn)芯片的性能，測試工程師反饋‘只適合個人用戶玩一下，無法作為產(chǎn)品服務去交付’?！睆埾枵f，“國產(chǎn)芯片部署模型，只要出錯過一次，服務器就會掛掉，需要重啟服務?！?/p>

據(jù)了解，不少國產(chǎn)芯片公司為了拿到智算中心的訂單，會向智算中心承諾包銷算力，并且出資10%-20%去建設智算中心，在明面上，將雙方的利益捆綁在一起。

“事實上，關于包銷承諾，很多都是無疾而終，不過芯片廠商不兌現(xiàn)承諾，智算中心就不給尾款?！睆埾枵f，“最后的結局就是一地雞毛，設備放著吃灰?！?/p>

目前，國產(chǎn)芯片公司都急于拿到智算中心的訂單，原因在于智算中心的大單能給芯片公司做“漂亮賬”，能不能用并不重要，重要的是有實際的訂單數(shù)額。芯片行業(yè)資深從業(yè)者潘齊透露，有從大廠跳槽到芯片公司負責銷售的人，因為拿不到智算中心的訂單離職了。

頭部的國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)業(yè)公司都已走到?jīng)Q勝IPO的階段，產(chǎn)品能力、實際的訂單數(shù)量以及大集群的建設能力對于誰能勝出，有著重要影響。

焦灼的競爭態(tài)勢之下，為了拿到智算中心的訂單，市場上滋生出許多“非常規(guī)操作”。

據(jù)悉，包銷承諾讓智算中心算力閑置的壓力壓到了芯片公司身上，除了跑路的極端情況外，更體面的做法是花錢雇算力消納方去使用自己的算力。

“某國產(chǎn)芯片公司被逼得花錢買營收，找到大模型廠商和一些實驗室談合作，花一個億換回三四千萬的營收?！迸她R說。

而自身有算力需求業(yè)務板塊的公司，則會讓自己的業(yè)務去消納算力，向智算中心保證使用率，但撐完6個月的驗收期之后，就撤掉業(yè)務，導致算力利用率大幅下降。

地域限制為算力消納戴上枷鎖

“大部分東部沿海地區(qū)的算力供給會因為夏天電力不足面臨挑戰(zhàn)，西部地區(qū)電力資源豐富，但算力的使用場景不足?！彪娦叛芯吭阂患壏治鰩煆埿|表示，“以胡煥庸線為界，根據(jù)統(tǒng)計的結果，東部地區(qū)AI上下游企業(yè)超過60萬家，西部地區(qū)僅1萬家左右，但只有30%的智算中心能做跨省的算力調度，算力孤島的現(xiàn)象很嚴重?！?/p>

此外，一些縣級市建設的算力中心，主要目的是拿到省里的補貼，但縣級市一般缺乏可以做后期維護的技術團隊，并且當?shù)貨]有消納算力的企業(yè)，這就造成設備的空置率非常高。不少從業(yè)者認為，地方政府應該把算力和應用捆綁起來作為智算中心建設的考核指標。

算力跨區(qū)域調度除了物理限制之外，還面臨“人為限制”。

一位從業(yè)者表示，一些地區(qū)的算力補貼會限定只有當?shù)氐钠髽I(yè)才能享用，這也會造成資源的錯配。

而數(shù)據(jù)的隱私性和安全性，也讓算力的跨區(qū)域調配面臨掣肘。

據(jù)了解，大部分機構都會把數(shù)據(jù)留在自己的手里，所以對智算中心的位置會有要求，此前，互聯(lián)網(wǎng)大廠有黃金10公里的說法，要求算力部署在自己10公里的范圍內，既可以保證數(shù)據(jù)安全，又能夠降低延時。

“數(shù)據(jù)不可能流動起來，基本還是在當?shù)氐闹撬阒行淖鲇柧毢屯评??！币晃粡臉I(yè)者表示，“東數(shù)西算還沒有發(fā)揮出其價值?！?/p>

算力需求將漲10倍，5000萬家中小型企業(yè)才是算力消納主力

“泡沫期”是行業(yè)大規(guī)模發(fā)展的必經(jīng)之路，這意味著資金、人才和技術的涌入，陣痛過后，智算中心將走上正軌。

“全社會對AI技術認可程度不斷提高，現(xiàn)在做AI應用機遇巨大，大廠的關注點更多落在平臺和生態(tài)方面。”余溢說，“創(chuàng)業(yè)公司單個客戶雖然小，但是數(shù)量很多，長尾客戶占到80%，會慢慢把閑置的算力填滿?！标P于AI應用及其對算力市場的影響，歡迎添加作者微信YONGGANLL6662交流討論。

金亞東則表示，智算中心獲益是一個很重要的指標，智算中心處在上游，其能盈利代表下游的AI應用已經(jīng)被盤活。

張小東認為，從數(shù)據(jù)產(chǎn)量和日均Token消耗量兩個維度進行推理，都能顯示出對算力的需求量正在不斷上漲。

2024年，中國數(shù)據(jù)產(chǎn)量同比增長20%，數(shù)據(jù)流通量同比增長超30%，很多數(shù)據(jù)都用于AI，從數(shù)據(jù)使用量的角度倒推算力需求量的增長比例大概在20%-30%。

從日均Token消耗數(shù)量統(tǒng)計，運營商內部估算的數(shù)據(jù)是2024年整體的Token消耗量大概在5萬億，2025年底預計會翻十倍到50萬億，Token用量代表對算力的消耗，從這個角度講，算力的需求會增長1000%。

需求量的上漲將帶動閑置算力的消納，而行業(yè)也正在推出更靈活的銷售模式以適應市場需求。

針對訓練需求，智算中心會把零散的算力組成整體售賣給頭部客戶。針對小客戶的推理需求，智算中心會把算力打散，改變原先租整機的模式，將一臺機器8張卡分成24小時售賣，靈活配置卡時給用戶。而按照Token計數(shù)的算力收費模式，則通過最小的計費單位，實現(xiàn)最大化的算力消納，提高算力的利用率。

“世界上沒有用不掉、不合適的算力，重點在于找到合適的應用?！苯饋問|說，“算力市場更重要的是做好‘散對散’之間的配對，100-1000P算力供給方和大概5000萬家中小型企業(yè)才是未來市場的主角，已經(jīng)上線的天元智算算力調度平臺就能為散對散的交易提供合作渠道?！?/p>

而對于國產(chǎn)算力面臨的性能問題，也不斷有新的技術解決方案進行算力優(yōu)化。

“國產(chǎn)芯片比較像單項選手，整體的性能較弱但一些指標性能尚可。”潘齊認為，通過異構集群對國產(chǎn)芯片進行算力優(yōu)化，并通過先進計算迭代平臺，推動軟件帶動硬件，能夠形成一個整體優(yōu)化的解決方案。

國內北電數(shù)智、無問芯穹和澎峰科技等企業(yè)都在針對國產(chǎn)算力做優(yōu)化，通過不同的技術解決方案，提升國產(chǎn)芯片在算力方面的性能和效率。

政府補貼是支撐國內智算產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要力量，卻在市場上飽受詬病。不少從業(yè)者認為，補貼引來了諸多逐利者，擾亂了智算中心產(chǎn)業(yè)的正常發(fā)展。

金亞東說，“這是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)律性現(xiàn)象，在初級階段，國家把錢投到智算中心并推動國產(chǎn)芯片的使用沒什么問題，新能源電動車也是這樣補貼出來的，先補供給側，供給量足夠大的時候再補需求側，最后讓需求側挑選供給側，市場化的篩選能挑出最有競爭力的參與者?！?/p>

下個階段，政府的支持和補貼或將轉移到下游的AI應用。隨著需求量的增加、供需匹配機制的完善以及撥亂反正的推進，智算中心還值得期待。