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當前，算力行業「火爆」。隨著人工智慧、大數據等領域對算力有著巨大需求，帶動了雲端運算和數據中心的發展。同時算力行業推動芯片和伺服器等相關產業鏈的快速發展，成為了新的經濟增長點。【科創板日報】訊息，近日，熱門算力卡輝達A800的租賃價格僅需2元/時，引發熱議和關註，同時在經過去年伺服器租賃價格暴漲後，今年不同規格產品價格出現一定振幅下降。
今日，在某社交平台使用者發帖稱，市場價格超10萬元的輝達A800人工智慧訓卡，在某平台租賃價格僅需2元/時。據悉，此次特惠活動是在SCNet國家超算互聯網官網發出，一款伺服器配備8個輝達A800加速卡、視訊記憶體為80GB，處理器為2個Intel 8458P 44C，其價格為2元/時。
按照一個月(30天)來算，每月2元/時租賃A800訓練成本單卡僅需1440元，該價格僅為購買A800這款AI顯卡價格的1/69，並且無需承擔營運數據中心、電費等成本。而線下租賃一台8卡A800伺服器月均價要4.6萬元左右。
國家超算互聯網客服表示，按照平台規則，單張A800卡租賃價格確實是2元/時，但單人可申請卡的最大數量和單作業執行時間有一定限制，不過已基本可以滿足90%以上使用者AI計算需求。租賃AI卡使用者，超90%的都是對已成熟大模型進行‘微調’，13B參數量級別的大模型有一兩張A800卡幾天時間就可完成微調。如果使用者需要長時間租賃大量AI算力進行「全參數微調」，平台也有充足國產AI卡支持平行計算需求，並會給到一個合適的價格。
從「輝達A800算力卡線上租賃情況」回看算力行業發展情況：
——算力定義
2018年諾貝爾經濟學獎獲得者William D. Nordhaus在【計算過程】一文中提出：「算力是裝置根據內部狀態的改變，每秒可處理的資訊數據量」。從狹義上看，算力是裝置透過處理數據，實作特定結果輸出的計算能力。從廣義上看，算力是數位經濟時代新生產力，是支撐數位經濟發展的堅實基礎。汽車大算力芯片是指單芯片算力大於100TOPS的汽車芯片。
——全球算力規模高速增長
全球算力規模保持高速穩定增長。在以萬物感知、萬物互聯、萬物智慧為特征的數位經濟時代背景下，全球數據總量和算力規模繼續呈現高速增長態勢。根據IC數據，2022年全球數據總產量81ZB。
根據中國資訊通訊研究院釋出的【中國算力發展指數白皮書】，近年來全球算力規模保持高速穩定增長態勢，2021年全球計算裝置算力總規模達到615 EFlops，增速高達44%。2022年全球計算裝置算力總規模達到906EFlops，增速達到47%。
——AI算力特征
AI算力與算力的關系在於，AI算力是指為實作人工智慧任務而使用的計算能力，而算力是更廣泛的概念，用於衡量電腦系統的總體處理能力。
AI算力強調使用專門為人工智慧演算法最佳化的硬體加速器，如GPU、TPU等。這些加速器的架構設計針對人工智慧演算法的計算模式進行了最佳化，能提供更高的計算效能。與通用計算任務相比，人工智慧演算法訓練往往需要處理大量樣本數據，單個訓練任務的計算量常常以兆級甚至億級計算規模計量。因此AI算力需要提供極高的計算強度。
——中國AI算力市場規模
隨著一系列支持性政策的陸續出台、海量數據的增加、演算法模型的復混成以及套用場景的深入發展，中國AI算力規模正在持續擴大。AI大模型對算力的需求高於莫耳定律叠代速度，伺服器需求量將提升。根據OpenAI測算，自2012年來，頭部AI模型訓練算力每3-4個月翻一番，訓練算力增長振幅高達10倍。而莫耳定律放緩成為不爭的事實，但數據量卻在持續增加，算力增速已出現明顯滯後，AI伺服器作為AI算力載體，需求逐步釋放。根據IDC數據，以半精度(FP16)測算中國的AI算力規模，2021年中國智慧算力規模達155.2每秒百億億次浮點運算(EFLOPS)，2022年智慧算力規模達到268.0EFLOPS。
專家認為，算力租賃行業仍處於發展初期。未來，隨著大模型的逐步落地，套用場景會越來越廣闊。據統計，2022年全球計算裝置算力總規模達到906EFlops，增速達到47%。到2025年全球計算裝置算力總規模將超過3ZFlops。
新華基金權益投資部基金經理鄧嶽認為，算力租賃是一種靈活、高效、成本低廉的計算服務，未來行業發展空間廣闊。其在短期內可較好應對當前國內算力資源稀缺的問題，但長遠來看，若要避免資源過剩與同質化服務帶來的激烈市場競爭，算力租賃產業相關從業者或需更多將精力聚焦於算力排程為代表的營運服務、以及AI營運工具與整體解決方案上。
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