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3047798688@qq.com文 丨 汗青
出品丨鰲頭財經
“賣算力”的九章云極不久前剛丟失了AI大單。
9月24日，建信金科1497萬元的人工智能推薦與決策專業領域框架中標結果公布，百度智能云、達觀數據入圍，九章云極、第四范式等企業陪跑落榜。
在丟失建信金科大單的同一天，九章云極在北京召開發布會推出了“算力包”產品，在算力逐漸成為買方市場的當下，僅靠算力租賃生意還能讓九章云極繼續向前嗎？
01
算力成買方市場
九章云極屢屢“陪跑”
九章云極并不是在近兩年的大模型浪潮中突然冒出來的企業，其成立于2013年，起初以大數據服務業務為主，2019年開始，其業務才逐漸向人工智能靠攏。
天眼查顯示，成立至今，九章云極共進行過10輪融資，基本保持著一年一融資的頻率，以2020年3月進行的股權融資為時間節點，在這之前，九章云極的幾輪融資最高融資額只有近億人民幣，投資方也多為單一資方。
2020年6月，OpenAI發布了GPT-3，業界忽然認識到GPT模型的能力已經發生了越級式的提升，對于AI相關的企業的投資活動也開始增多。
九章云極一時成為了優質標的，在2020年的股權投資后，九章云極繼續保持著一年一融資的頻率，但融資金額水漲船高，參與的投資方數量也大大增多。以去年進行的D輪融資為例，該輪融資金額達到了3億元，投資方則達到了7家。
然而，彈藥充足的九章云極在競爭上卻逐漸落后。今年以來，九章云極的招投標結果并不樂觀，天眼查顯示，截至2024年10月15日，九章云極參與招投標項目31個，中標數僅為15個。而去年全年，九章云極參與招投標項目34個，中標結果為28家。
“市場環境在變化，隨著百模大戰的勢頭過去，大模型企業已經分化，國內算力的供需關系不再緊張，算力市場已經過渡到了買方市場。”大模型領域觀察人士向鰲頭財經表示。
需求確實在減少，鰲頭財經梳理發現，截至目前188項通過網信辦生成式人工智能備案的大模型，有60家未再公布大模型訓練或應用落地進展，只有9家進行了版本更新。另一方面，一些基礎模型研發轉向了應用層面的開發，從訓練階段轉入推理階段，所需要的算力需求也會明顯減少。
“作為算力需求的大戶，大模型的停止訓練和轉向應用層面一定程度上導致了供應端增速的下降，也使得供應端的競爭更加激烈。”前述觀察人士表示。
在算力供應上，中國信息通信研究院數據顯示，中國算力設施中的機架數量在2024年上半年僅增長2.5%，而2023年全年增長了25%；在算力價格上，大模型廠商常用的英偉達A800GPU已經卷到了不到10元/小時的租賃價。
鰲頭財經查詢算力租賃網站發現，一款顯存為80GB，配備兩個7390 32c處理器的A800顯卡租賃價格僅為5.89元/小時。
“此前市場上存在‘算力不足’的恐懼，也引發了各廠商加大算力建設的狂熱的狀態，隨著市場回歸理性和冷靜，‘算力不足’已經轉變為了‘供需結構失衡’，九章云極等算力租賃企業現階段應該考慮的不是繼續加大算力，而是怎么把算力賣出去。”行業分析人士向鰲頭財經表示。
02
入局者增多 盈利者寥寥
加大算力考驗的是建設、研發能力，賣算力、賣個好價錢考驗的則是商業運營能力，在這一點上，九章云極已經在做創新，算力包便是其中之一。
據九章云極董事長方磊介紹，“算力包把一個龐大的基礎設施變成一種公共服務，算力包提供給很多中長尾的客戶，他們可以自主購買100度、1000度的算力，對于社會提高基礎設施的效率肯定是非常有益的。”通俗地講，便是將算力量化成資源單位，賣給有算力需求、但算力需求不高的中小型客戶，在這一模式下，算力成為了標準化商品。
構建了算力商業產品后能否收獲較高的商業收益？不一定。一方面，目前算力租賃行業競爭激烈，但盈利的卻在少數。
據鰲頭財經不完全梳理，今年以來有近30家上市公司宣布進入算力租賃市場，去年下半年，也有約40家上市公司進入算力租賃行業，入局者的主營業務也是五花八門，做農村環境治理的艾布魯、做塑料改性劑的日科化學、就連賣味精的蓮花控股也入局摻和一腳。
然而今年新增算力租賃業務的近30家公司中，有11家出現了虧損，其中便包括與九章云極合作開展智算中心的錦龍股份，其今年上半年虧損5109萬元，去年全年虧損了3.84億元。
“上市企業開展算力租賃業務，有不少也是出于市值管理的目的。”前述行業分析人士對鰲頭財經說道，“進入到‘算力概念’題材能有效拉動公司股價上漲，于是部分上市公司通過購買算力服務器或與算力企業合作建立算力中心等方式切入題材，實現市值管理的目標。”
換言之，這類企業并不指著“賣算力”掙錢，但在無形中加劇了市場的競爭，侵占了九章云極等傳統AI服務商的生存空間。
另一方面，將算力標準化、商品化分配給長尾用戶與當下市場環境背道而馳。目前算力租賃業務的主要客戶是大模型廠商，算力的價格也在不斷走低，算力服務商形成規模化優勢才具備盈利空間。
歸根結底，就如同大模型廠商還在進行商業化探索一樣，九章云極推出的算力包也是在算力層面的商業探索，這一探索能否蹚出一條算力租賃的新路徑，還需要時間驗證。
