在过去的两年里，中国 AI 行业出现了一种奇特现象：众多原本与 GPU、算力行业毫无关联的上市公司，纷纷将智算中心视为业务转型、寻求新增长点的关键，试图借此进军 AI 领域。这些公司涵盖了多个看似与 AI 遥远的行业，比如生产味精的莲花控股、造染料的锦鸡股份，甚至是博彩行业的鸿博股份等。
然而，到了 2024 年底，形势急转直下。11 月 29 日，莲花控股发布公告称，其近 7 亿元的 GPU 服务器采购合同，仅交付了 12 台，剩余的 318 台因“存在不确定性”而终止合同。按英伟达 H800 服务器每台 210 万元的价格计算，该公司在智算中心转型上近两年的投入，仅带来了 2500 万元的营收。莲花控股并非个例，近期不少上市公司也纷纷宣布暂停或取消智算中心建设项目，甚至不惜承担合同违约的风险。
在过去两年 AI 行业热度高涨的背景下，国内智算中心的建设呈现出疯狂态势。截至今年上半年，国内算力规模已达到 246 EFLOPS，智能算力同比增速超过 65%，工业、教育、医疗、能源等多个领域的算力应用项目超过 1.3 万个。在这一波建设热潮中，上市公司的参与方式多样，有的直接出资投建，有的提供设备如 GPU、软件解决方案或算法模型，还有的则从运营服务等较轻的环节介入。
然而，从两年前的趋之若鹜到如今的热度骤降，国内智算中心究竟发生了什么？
智算中心的艰难盈利之路
近期，多位智算中心业内人士在走访国内各大智算中心后，对当前行业现状感到震惊。他们普遍表示，目前国内算力中心市场已陷入沉寂，机房的出租率普遍在 20%-30%之间，部分企业级智算中心甚至低至 10%左右。
从商业角度来看，这显然不是一个健康的状态。一位业内人士详细分析了智算中心的成本构成：以一个由英伟达 H100 构成的千卡集群智算中心为例，前期投入成本包括购买算力设备约 3 亿元、网络设备成本约 2500 万元、存储和安全设备成本约 1000 万元、平台软件和液冷改造成本约 1000 万元，总计约 3.5 亿元。此外，智算中心在后续运转过程中，还需投入日常的电力、维护、人员等费用，每年支出大概在 5000 万元左右。也就是说，在国内搭建一个千卡集群规模的小智算中心，前期要支付 3.5 亿元的硬成本，每年还需投入 5000 万元来维持运转。
那么，这些智算中心建成后，算力输送给谁、如何盈利呢？目前，国内厂商解决 AI 算力的方式主要有两种：大互联网公司、资金充裕的 AI 公司以及细分赛道的龙头企业，通常基于安全考虑，会选择搭建自己的智算中心；而其他大部分需要 AI 算力的公司，则倾向于向第三方智算中心租赁算力。此外，这些智算中心也会在前三类玩家需要时，为其补充部分算力，以应对突发需求。
近两年智算中心建设热情高涨，部分源于虽然成本高昂，但有政府补贴的支持。最近两年，各地出台了多种多样的政策支持智算中心建设，包括资金补贴、税收优惠、土地供应等。例如，有些地方政策规定，当项目总投入在 1 亿元以上时，会按照实际投资额 5%-15%不等的比例进行补贴；在一些风/光资源丰富的省份，还会对投建智算中心的企业，赠与多余的光伏指标。一位业内人士表示，各地对于智算中心建设的支持政策，需要“一地一议”。
不过，补贴终究不在商业范畴之内。智算中心建成后，能否收回成本，主要取决于实际运作后的机房利用率和租赁价格。据《智能涌现》此前报道，一台英伟达 H100 服务器（8 卡）的租赁价格，从年初的 12-18 万元/月，降至目前的 7.5 万元/月，降幅达 50%左右。若以当前机房利用率 20%来计算，一个英伟达 H100 千卡集群智算中心每年的营收仅有 2300 万元（即 7.5 万元/月 × 12 个月 × 128 台服务器 × 20%），这意味着一个算力中心勉强维持经营，其收入基本只能覆盖正常运营成本的一半，更别提收回前期的重资产投入了。投建智算中心，目前是一笔艰难的账。
1.3 万个算力中心的回血困境
智算中心当前出现严重闲置的情况，核心原因在于算力中心投入应用后，大家发现 AI 需求并未如预期般快速增长，算力难以消纳。“此前大家预计，国内的算力租赁市场每年至少有 10%增长，结果目前看来，只有 5%左右。”因此，目前各个智算中心的目标都是努力覆盖运营成本，“回本甚至是最高标准、长远的理想”。一家智算中心产业链公司「智伯乐科技」的 CEO 岳远航说，经他们测算，一个智算中心即使设备出租率涨到 60%，至少还要花上 7 年以上才能回本。
除了 AI 需求未达预期之外，智算中心闲置还与其存在一定滞后性有关。一些智算中心在设计研究阶段，一般是根据当时的市场需求和硬件情况来设计，但等到真正落地时，往往已经过去了几个月甚至数年，而此时硬件产品可能已经迭代好几轮，市场需求也可能发生了剧变。
为了尽可能降低日常运营成本，目前一些智算中心采取了各种措施。有的智算中心直接关停租不出去的设备，“走进去机房里，发现灯都关了，也没有了嗡嗡的风扇散热声音”，岳远航表示。另外，也有的智算中心选择变卖英特尔、英伟达的旧设备，以缓解资金压力。对于一些还未建设完毕的智算中心，有的企业选择暂停建设中的项目，或者直接取消规划里的二期项目。一位业内人士甚至表示，因为智算中心项目中途暂停，导致其此前斥资千万高价购买的英伟达卡“砸手里”了。
显然，算力市场正在悄然转变为买方市场。在过去两年，行业里曾是“一芯难求”“算力难求”的情况，如今则完全相反。目前大部分 AI 公司更加倾向于节约算力，避免不必要的成本支出，一般会根据自身需求和预算选择合适的算力资源，比如要求更低的优惠价格以及更优质的服务。一些智算中心为了维持算力销售、争取市场份额，也不惜采用降价或提高服务（如提高运营能力，帮助下游优化模型等）等方式来吸引下游用户。
算力作为 AI 行业的关键资源，如同水电煤一般，牢牢掌握着行业的命脉，尤其是在当前国际形势不明朗的背景下。尽管算力中心在当前阶段是一笔艰难的账，但我们也很难简单地得出不应再建设的结论。
对于长远发展，有行业人士提出了一个值得思考的问题：“AI 算力消纳不了或许只是短期现象，你是现在暂时让算力中心闲置着好，还是等到未来 AI 应用爆发时，再匆忙上马建设算力中心好？”
在生物育种领域，也是如此。比如，未来育种不论基因组，还是表型组，必然都是高通量大数据采集、检测和分析，需要大量算力。但是就目前而言，还远没有走到要拼算力的阶段！什么时候开始建设合适？谁也不知道。
