摘要：在过去两年的中国AI行业，有一项奇观：
许多没有任何GPU背景、算力行业经验的上市公司，将智算中心当做他们发展第二曲线的抓手，筹谋向AI领域转型——比如，生产味精的公司（ 莲花控股 ）、造染料的公司（锦鸡股份）、甚至还有博彩行业的玩家（鸿博股份）等等。,花几个亿建智算中心 花几个亿建智算中心,八成的GPU租不出去
许多没有任何GPU背景、算力行业经验的上市企业，将智算中心当做他们进步第二曲线的抓手，筹谋给AI领域转型——比如，生产味精的企业（莲花控股）、造染料的企业（锦鸡股份）、甚至还有博彩行业的玩家（鸿博股份）等等。
近期，不少上市企业纷纷公告称，他们上亿金额的智算中心合同，由于“存在不确定性”、或“市场环境变化”，决定终止。
在行业对AI预期高涨的两年来，国内的智算中心建设可谓疯狂——截到现在年上半年，国内算力规模达到246 EFLOPS，智能算力同比增速超过65%，工业、教学、医疗、能源等多个领域算力应用项目超过1.3万个。
这些上市企业在这一波智算中心建设热潮中，扮演的人物不尽相同，有的选择简单粗暴的出钱参和投建，有的选择出设备（比如GPU/软件化解方法/算法模型），也有的从更轻巧的方法介入，帮助算力中心提供运营服务。
从两年前的趋之若鹜，到如今由热转冷，国内的智算中心发生了啥子？
一笔艰难的账
有多位智算中心人士近期走访国内各大智算中心时，惊叹于当前行业现状。他们不谋而合给“智能涌现”表示，目前国内的算力中心市场陷入沉寂。
“目前看下来，机房的出租率普遍在20%-30%之间，有些企业级智算中心甚至只有10%左右”，一位行业人士表示。
从纯商业的角度，这并不一个健壮的情形。一位行业人士给“智能涌现”拆解了壹个智算中心的成本构成——
以壹个英伟达H100构成的千卡集群智算中心为例，前期投入成本为：购买算力设备约3亿；网络设备成本约2.5千万；存储和安全设备成本约1千万；平台软件和液冷改造成本约1千万；共计约3.5亿元的总成本。
而智算中心不仅仅在前期需要投入重资产，后续运转经过中，还要投入日常的电力、维护、人员费用等等，经测算，每年的支出大概在五千万元左右。
也就是说，在国内搭壹个千卡集群规模的小智算中心，前期要付款3.5亿硬成本，每年还要掏五千万元去支撑运转。
目前，国内厂商化解AI算力的方法是：大互联网企业、弹药充足的AI企业、以及细分赛道的龙头企业，一般基于安全思考，搭建自己的智算中心。而其他大部分需要AI算力的企业，基本选择给第三方智算中心租赁算力的玩法。
另外，这些智算中心也会为在前三类玩家需要的情况下，为其补充部分算力，应对不时之需。
近两年来，智算中心建设热诚，一部分源于，虽然成本高昂，但好在有政府补贴缓解。最近两年，各地出台了多种多样的政策支持智算中心的建设，资金补贴、税收优惠、土地供应等等。
比如，有地方政策提示，当项目总投入在1亿以上时，将以实际投资额5%-15%不等的比例进行补贴。在有些风/光资源丰盛的省份，还会对于投建智算中心的企业，赠和多余的光伏指标。
一位行业人士概括，各地对于智算中心建设的支持政策，是需要“一地一议”的程度。
不过，补贴毕竟不在商业范畴，白花花的银子建起智算中心后，钱后续能不能回笼，主要和实际运作之后能租出去几许卡（也就是机房利用率）、以及租赁价格挂钩。
而在目前，这两项数据并不乐观。“智能涌现”在不久前的文章指出，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，降到目前的7.5万元/月，降幅在50%左右。
如果以当前机房利用率20%来计算，壹个英伟达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%）——也就是说，壹个算力中心就算勉强维持经营，结局基本只能覆盖正常运营成本的一半，更谈不上把前面的重资产收回本。
1.3万个算力中心项目，苦等回血
多位行业人士给“智能涌现”表示，智算中心当前出现严重闲置的情况，核心缘故在于，算力中心投入应用之后，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，结局目前看来，只有5%左右”。
因此，目前各个智算中心的目标都是覆盖运营成本，“回本甚至是顶尖标准、长远的理想”。一家智算中心产业链企业「智伯乐科技」CEO岳远航告知“智能涌现”，经他们测算之后发现，壹个智算中心纵使设备出租率涨到60%，至少还要花上7年以上才能回本。
除了AI需求没有如预期般出现之外，智算中心闲置，本质上和其存在一定滞后性有关。
比如，一些智算中心在设计研究的时候，一般是根据当下的市场需求、以及硬件情况去设计。而等到真正落地时，一般已经过去了多少月甚至数年——而此时，硬件产品也许已经迭代好几轮了，甚至市场需求也已经出现了剧变。
为了尽也许降低日常运营成本，目前一些智算中心各自采取了措施。
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直接变卖英特尔、英伟达的旧设备，尽量缓解资金压力。
对于一些还没建设完毕的智算中心，有的企业选择暂停了建设中的项目，或者直接关掉了规划里的二期项目。一位行业人士甚至“智能涌现”表示，由于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，如果说行业里是“一芯难求”、“算力难求”的情况，到如今则完全反过来。
目前大部分AI企业更加倾给于节约算力，避免不必要的成本支出，一般都会根据需求和预算选择合适的算力资源，比如标准更低的优惠价格、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、或者进步服务（比如进步运营能力，帮下游优化模型等等）等方法来吸引下游用户。
算力作为水电煤一般的存在，牢牢掌握住了AI行业的命脉，尤其是在国际形势并不明朗的当下。虽然算力中心在当前阶段是一笔艰难的帐，但大家也很难粗暴得出不应再建设的结论。
“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应用爆发了，你再匆忙上马建设算力中心好？”
（来源智能涌现）
