摘要：

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①進入AI時代，算力資源稀缺問題嚴重。因供不應求，算力芯片漲價不斷，2022年12月A100售價為1萬美元，2023年7月升至1.7萬美元。

②算力租賃是一種通過云計算服務提供商租用計算資源的模式，我們認為，云算力采用“化整為零”的方式賦能產業鏈各方，具備可持續性。

原文：

AI爆發導致GPU需求激增，美國限制收攏下芯片價格上行。2022年11月ChatGPT發布后， 2個月內月活用戶即達1億，令人矚目。相比之下，iTunes、Twitter分別用了6.5和5年。ChatGPT類人工智能大模型應用爆發，導致全球對高算力GPU加速卡的需求激增，又受美國對華高科技行業逐漸嚴苛的限制威脅，中國科技公司紛紛大量采購英偉達芯片以應對即將到來的算力挑戰。2022年12月A100售價為1萬美元，2023年7月升至1.7萬美元。

多地政府提出加強算力建設。算力建設獲得從中央到地方的多項政策支持，2021年國家發改委就在《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》中明確了國家算力樞紐建設方案。與此同時，為構建多層次算力設施體系，北京、上海、深圳等地政府陸續發布了一系列政策鼓勵國企、政府部門支持民間算力資源。

AI算力租賃賦能產業鏈各方，市場潛力巨大。算力租賃是一種通過云計算服務提供商租用計算資源的模式，我們認為，云算力采用“化整為零”的方式賦能產業鏈各方，具備可持續性。需求側，隨著AIGC大模型所需算力狂飆，AI算力租賃市場潛力增加。根據OpenAI測算，自2012年至2018年，用于訓練AI所需要的算力大約每隔3-4個月翻倍，每年頭部訓練模型所需算力增長幅度高達10倍，整體呈現指數級上漲。供給側，算力生產商與云平臺的合作由來已久，用戶可以通過阿里云、騰訊云等平臺租用英偉達A100等顯卡與AI處理器，隨著英偉達DGX云的推出，AI云算力進入新階段。

回本周期短，產品毛利率可觀。以A100（80G）租賃服務為例，A100（80G）顯卡單價成本取10萬元，現假設每張卡都得到充分租用，則按照2023年8月19日國內云算力平臺租用A100（80G）服務器的均價15.1元/小時，考慮到各大平臺競爭客戶，經常性推出優惠活動，則假設平均實際租金為7.6元/小時，投入10億元資金的實際回本周期為1.5-2年，按照平臺最低定價計算，毛利率至少為46.3%。

哪些公司在AI算力租賃賽道占優？1）有先發優勢，已有在手訂單。目前手握訂單的企業仍為少數，參考具有相似性的加密資產挖礦行業，率先賣出算力的公司能快速收回資金來擴大算力規模，從而將先發優勢轉化為領跑實力；2）具備AI算力運維能力：AI智能運維成主流趨勢，但受制于運維價值難以衡量、數據共享體系難以形成等原因，自研運維發展進度緩慢，擁有運維可視化的第三方服務商成為大多數企業的選擇。3）資金實力強，能大量購入AI算力。

投資建議：算力租賃的核心資源在于資金、客戶和運維能力，按此邏輯建議關注：1）恒為科技：國內優秀網絡可視化及智能系統平臺提供商；2）中貝通信：投入14億強勢進軍AI算力領域，已完成對科大訊飛訂單的第一批交付；3）云賽智聯：國資系IT服務商、資本實力雄厚；4）基礎電信運營商：中國電信、中國移動、中國聯通等；5）IDC廠商：潤澤科技、光環新網、奧飛數據等

風險提示：AI算力迭代過快；高端芯片斷供。

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