编辑丨苏建勋
近两年，中国AI行业出现了一个奇迹：
许多没有任何GPU背景或算力行业经验的上市公司将智能计算中心作为其第二次发展曲线的起点，并计划向AI领域转型——例如生产味精（莲花控股）和做染料的公司（金鸡股份），甚至游戏行业的玩家（宏博股份）等等。
但到了2024年底，情况发生了逆转。
11月29日，莲花控股宣布，他们的近7亿GPU服务器采购合同中，仅交付了12台，其余318台因“不确定性”决定终止合同——根据一台 H800服务器的价格计算210万元的公司转型智能计算中心后，近两年营收仅2500万元。
不仅是莲花控股，近期多家上市公司纷纷宣布决定暂停或取消原有智能计算中心建设项目，甚至冒着违约风险。
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在业界对AI寄予厚望的这两年，国内智能计算中心的建设可谓疯狂——截至今年上半年，国内算力规模达到246个，同比——智能算力年增长率超过65%。工业、教育、医疗、能源等多个领域的算力应用项目超过13000个。
这些上市公司在智能计算中心的建设热潮中扮演着不同的角色。有的选择简单粗暴地出资参与建设，有的选择提供设备（如GPU/软件解决方案/算法模型），还有的以更轻松的方式介入，帮助算力中心提供运营服务。
从两年前的热潮到现在由热转冷，国内智能计算中心到底发生了什么？
一个困难的帐户
近期，不少智能计算中心人士参观国内各大智能计算中心时，都对行业现状感到惊叹。他们一致告诉《智能新兴》，目前国内算力中心市场已经陷入沉寂。
“目前，机房的入住率普遍在20%到30%之间，有的企业级智能计算中心甚至只有10%左右。”一位业内人士表示。
从纯粹的商业角度来看，这不是一个健康的状况。一位业内人士将智能计算中心的成本结构分解为“智能涌现”——
以 H100组成的千卡集群智能计算中心为例，初始投资成本为：
算力设备采购约3亿；
网络设备成本约2500万；
存储和安全设备耗资约1000万；
平台软件和液冷改造费用在1000万左右；
总成本约为3.5亿元。
智能计算中心不仅前期需要投入大量资产，后续运营过程中还需要日常电力、维护、人员费用等方面的投入。预计每年支出约5000万元。
也就是说，要在国内建设一个千卡集群规模的小型智能计算中心，前期要付出3.5亿元的硬成本，每年还要投入5000万元来支撑运营。
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这些智能计算中心建成后，算力交付给谁？如何赚钱？
目前国内厂商解决AI算力的方式是：大型互联网公司、弹药充足的AI公司、细分赛道的龙头公司。一般基于安全考虑，他们都会建设自己的智能计算中心。其他大部分需要AI算力的企业基本上都选择向第三方智能计算中心租用算力。
另外，这些智能计算中心也会在前三类玩家需要的时候补充部分计算能力，以满足意外的需求。
近两年智能计算中心建设热情高涨，部分原因在于虽然成本较高，但得到了政府补贴的缓解。近两年，各地出台了多种政策支持智能计算中心建设，包括财政补贴、税收优惠、土地供应等。
例如，一些地方政策提出，项目总投资超过1亿元时，按实际投资的5%至15%给予补贴。在一些风能、太阳能资源丰富的省份，多余的光伏配额将赠送给投资建设智能计算中心的企业。
一位业内人士总结，地方对智能计算中心建设的支持政策需要“一地一议”。
但补贴毕竟不属于商业范畴。浪费的钱建智能计算中心后，未来能否收回钱，主要与实际运营后能出租多少张卡（即机房的利用率）有关，而租金价格。
目前来看，这两个数据均不容乐观。 《智能崛起》近期文章指出，一台 H100服务器（8卡）的租赁价格已从年初的12万~18万元/月下降到目前的7.5万元/月，降幅约为50%。 。
如果按照目前机房利用率20%计算，一个 H100千卡集群计算中心的年收入仅为2300万元（即7.5万元/月✖️12个月✖️128台服务器✖️20%）——也就是说，即使一个算力中心勉强维持运营，也基本上只能覆盖正常运营成本的一半，更不用说收回之前重资产的资金了。
投资建设智能计算中心目前是一项艰巨的任务。
13000个算力中心，等待回血
多位业内人士向《智能涌现》表示，智能计算中心目前严重闲置。核心原因在于，计算中心投入使用后，大家发现AI的需求增长速度并没有想象中那么快，算力难以吸收。
“此前大家预计国内算力租赁市场每年至少会增长10%，但目前看来只有5%左右。”
因此，目前各智能计算中心的目标是覆盖运营成本，“恢复甚至最高的标准和长期的理想”。智能计算中心产业链公司“智博科技”CEO岳远航告诉《智能新兴》，经过他们的测算，他们发现，即使智能计算中心的设备租赁率提高到60%，也需要至少七年才能恢复。书。
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除了AI需求没有如预期出现之外，智能计算中心的闲置本质上与一定的滞后性有关。
例如，在设计和研究一些智能计算中心时，通常会根据当前的市场需求和硬件条件进行设计。到真正落地的时候，一般已经过去了几个月甚至几年——这个时候硬件产品可能已经迭代了好几轮，甚至市场需求也发生了巨大的变化。
为了尽可能降低日常运营成本，一些智能计算中心单独采取了措施。
有些智能计算中心干脆关闭不能出租的设备。 “当我走进机房时，发现灯都关了，也没有风扇散热的嗡嗡声。”岳远航说。此外，一些智能计算中心选择直接出售英特尔、英伟达的旧设备，以尽可能缓解资金压力。
对于一些尚未建成的智能计算中心，部分企业选择暂停在建项目，或者直接取消规划的二期项目。一位业内人士甚至在《智能崛起》中表示，由于智能计算中心项目中途暂停，他之前花费数千万美元高价购买的卡“丢失了”。
显然，算力市场正在悄然转变为买方市场。如果说近两年行业一直处于“芯难求”、“算力难求”的境地，那么现在则完全相反了。
目前，大多数AI公司更倾向于节省算力，避免不必要的成本支出。他们通常根据需求和预算选择合适的计算资源，例如要求更低的优惠价格和更好的服务。
为了维持算力销售并获得市场份额，一些智能计算中心不惜降低价格或改善服务（如提高运营能力、帮助下游优化模型等）来吸引下游用户。
算力就像水、电、煤一样普遍，牢牢掌控着AI产业的命脉，尤其是在国际形势不明朗的情况下。虽然算力中心是现阶段的一个难账，但我们很难得出不应该再建的粗略结论。
对于长远来看，有业内人士提出了疑问——
“无法吸纳AI算力可能只是短期现象，是暂时让算力中心闲置吗？还是等到未来AI应用爆发后再急于建设算力中心？”
