大模型参数规模持续增加，对AI算力基础设施提出更高要求，当下AI智算行业蒸蒸日上，智算中心建设加速。最新多个方面数据显示，截至今年6月，全国在用算力中心机架总规模超过830万标准机架，算力规模达246 EFLOPS（FP32），智算同比增速超过65%。

  现阶段供应端算卡价格和紧缺程度如何？供给端与需求端是否相匹配？全国百余个智算中心是否都满负荷运行？建设智算中心何时能回本？人工智能算力怎么来实现高水平发展？围绕五个核心问题，财联社记者正常采访了多位产业人士。

  据财联社记者梳理，此前AI算力供给端紧缺的局面有所缓解，但供需两端不完全匹配，导致部分智算中心利用率较低。各地政府、企业的智算中心规划虽屡见不鲜，真正能落地投入到正常的使用中的数量或没有到达预期。有从业者预计，部分智算中心三四年左右能够“回本”，与此同时，算力高水平发展亦受业内重视。

  “算力供应紧张确实是这几年一个比较普遍的现象，算力能力好、生态适应性较好的产品，确实是很多人都抢着买。从使用者来讲，当然希望智算能力可以更加好地支撑应用。”站在算力服务器供应商角度，浪潮云海首席科学家张东接受财联社记者正常采访时表示。

  供给端当下状况如何？上海六尺科技集团董事长、恒润股份（603985.SH）子公司上海润六尺科技有限公司总经理张亚洲向财联社记者表示， “今年算力市场供应是有的，不像去年缺得很，目前各类计算卡的价格已经贴近销售商成本线了。现在行业内各种项目参与的人多、中介也多，原来做电脑做设备的、ICT通讯行业的全部‘卷’进来，但其实真正做成、做好的不多。”

  近期，A股部分跨界智算玩家透露出了压力，如：莲花控股（600186.SH）旗下莲花紫星目前已签署的部分算力服务合同，有几率存在收回采购成本实际所需时间超出预期或没办法回收的风险，截至今年8月，莲花紫星仍处于亏损状态，全年能否盈利存在不确定性；奥雅股份（300949.SZ）全资子公司奥创引擎与供应商润信供应链协商签署《算力服务器采购合同补充协议》，原计划采购的128台内嵌英伟达GPU芯片的高性能运算服务器数量变更为8台。

  据张亚洲观察，今年6月-8月，GPU终端价格呈持续下跌态势。“去年的项目今年上半年都被消化掉了，今年在进行的项目主要有两种情况：一是企业研发真正需要算力，大多分布在在大型网络公司，二是一些地区拿了补贴、能源指标等配套建设智算中心。”

  据了解，9月市场才出现了一波“扫货”现象，“主要是受淡旺季和国际环境影响，但其实市场现货资源并不多。”

  记者亦从一位业内人士处获悉，“之前4090的价格从一万三千多涨到一万六七千了”，不过据称涨价主要由于《黑神话：悟空》对该款显卡需求较强。

  另外张亚洲称，市场还存在算力供给零散的现象：部分供给方“可能只有5台、10台服务器，大一些的是64台、100多台，大批量的基本很少。这种供应商可能会承接一些实验室、学校的散单需求。”

  几位从业者告诉财联社记者，供给紧缺缓解并不代表智算需求没有到达预期。张亚洲称，智算需求呈增长态势，且不断有新的需求产生，不过当下需求方已趋于理性。

  深圳产业协会执行会长范丛明在接受财联社记者正常采访时谈到了不一样需求方的现状：头部企业、科研高校算力资源充足，而当下产业垂直大模型正在大量研发，中小微企业算力紧张的情况存在。

  此前数智前线报道，据不完全统计，仅今年前7个月，围绕土建基础设施和IT基础架构等方方面面的建设内容，智算中心相关项目中标公告已发布超140个，其中至少24个项目中标金额超亿元；7月国内公布的相关中标项目超40个。

  中国信息通信研究院云计算与大数据研究所总工程师郭亮在刚刚落下帷幕的“2024中国算力大会”期间接受财联社记者正常采访时表示，“现在全国建了很多智算中心，据不完全统计，应有200个以上，但其中有90%的算力在1000P以下，意味着这部分算力中心对大模型训练来说作用有限，以后的使用效率存疑。”

  “算力需求是很大，只不过现有类型不足以满足用户需求。无论是适配方面还是性价比角度，都达不到客户的预期。”IDC中国分析师杜昀龙对财联社记者表示。

  张亚洲也认为，目前存在算力供应端和需求端不完全匹配的状况，“B端需求方大多数都会找自己熟悉的单位。一个项目可能有几十个人过来询价，实际上只有跟项目方合作关系良好或者总实力比较受认可才可能成交，并不一定是以最低价成交。”

  “现在很多算力已得到了消化，但行业内确实存在小部分算力闲置的情况，比如说市场上可能有千台机器的供应量，但可能有几百台机器在闲置。”张亚洲告诉财联社记者。

  据郭亮观察，算力闲置并非是普遍现象，“我们团队支撑了很多省市的相关工作。近期来看，据我们不难发现，宁夏算力中心的利用率还是很高的。”

  “现在比较普遍的是在网上卖内蒙古、西藏、新疆的算力，进行分时租赁，价格实惠公道，这就会导致建在广东等地的智算中心利用率较低。” 范丛明告诉记者。

  谈及宁夏智算中心，郭亮分析，当地整体电价现在虽无补贴，但仍有优势；当地智算中心的算力规模较大，对于大模型训练比较有用。“另外对于智算来说，网络传输的性能要求没那么强，数据可完全通过线下的方式来进行，这对我国中西部的智算中心来说是个比较好的应用场景。”

  “从前期建设的算力消化程度看，头部企业应该在80%，科研高校应该是30%-40%左右，市场化建设的算力消化程度应该在一半左右。”范丛明对记者表示。

  据范丛明观察，字节、腾讯、华为、百度等头部企业“不停训练大模型，数据量越大，算力需求越大，几乎不存在算力闲置情况”；科研高校算力“建得大、用得少”，闲置相对较多；中小企业算力闲置则相对较普遍。由于定位不清、位置偏远、价格过高，前期建设的算力消化程度是不够的。

  杜昀龙认为，算力是否闲置主要看几个方面：上层软件对算力的调动、硬件之间的互联方式、硬件设施与应用场景的适配、用户部署成本。

  9月初，腾讯云副总裁沙开波在接受财联社记者正常采访时也谈到了智算中心即便具备了硬件资源，但仍缺乏配套软件能力，缺乏实际的计算机显示终端或应用场景等现象。

  张亚洲称，算力出现闲置，背后原因较为复杂，与各类智算卡的性能、项目方的运营、网络产品技术服务能力等均有关，而业内的核心关注点在于应用端是否有实际产出。

  对此，范丛明认为，智算中心供应价太贵，用户用不起，就导致智算中心计算的连续性不够，成本过高。

  谈及智算中心运营问题，郭亮在“2024中国算力大会”期间对财联社记者表示，“近期大家在各种场合会常常看到算力调度平台的信息，但建了之后效果怎么样？据了解，有些地方花了上千万投资建了平台，因为设计理念、功能特色等问题，实际上并没有很好地利用起来。目前全国还没有符合大家需求的平台出现，而这对我国智算中心的整体运营很重要。”

  他进一步表示，“对于智算来说，即使是政府投资也需要回报，更何况是企业。现在业界确实是群雄纷争的局面，但还没有一统天下的角色出现，当然我们也在努力，本次算力大会发布的中国算力服务平台（河南）就是我们推出的一个解决方案。”

  关于智算中心如何平衡成本和性能，范丛明告诉财联社记者，“算力投资回收期一般是五年左右，因为算力市场变化太快，还要加上电费、运营等另外的成本。如果能找到头部大厂使用，我觉得回本时间大概在三四年左右。”

  杜昀龙则认为，智算中心的运营方应制定长期规划，降低最终用户的使用成本，培养使用习惯，后期恢复标价；重点培养应用案例，逐渐扩大覆盖行业。

  2024中国算力大会发布的《中国算力发展报告（2024年）》显示，截至去年底，全球智算市场同比增长130%以上，而中国智算市场同比增长超过60%。

  财联社记者发现，算力建设热潮之下，有从业者在上述大会上分享了诸多“冷思考”，并将目光聚焦高质量算力。

  浪潮信息（000977.SZ）联合信通院发布的业界首个高质量算力评估体系《算力高水平质量的发展评估体系报告》表示，高质量算力是基于最新人工智能理论，使用先进人工智能的计算架构，与算法、数据深度结合的高水平计算能力。

  财联社记者从方面获悉，当前算力集群实测性能和理论性能差距过大问题明显，部分算力实际性能不足理论性能的10%。公开多个方面数据显示，传统模式下的智算中心GPU利用率平均数值低于30%。

  张东认为，对于算力的关注不能仅仅关注芯片，“很多地方买算力，点名芯片的品牌，构建一个多大规模的算力中心，实际上看芯片指标毫无意义，大家还是要从系统角度，考虑最后怎样满足应用需要。”

  郭亮也表示，“目前，我们在芯片这一层选择不多。但计算和网络融合方面是一个热点。目的是把一台AI服务器，从现在的8卡扩展到32卡、512卡，这对智算集群的能力，包括集群的部署、上线、运维都有益处。”

  财联社记者多方采访获悉，大规模智算落地绝非简单的规模数量堆叠，其复杂程度呈指数级增加，对智算建设运营者的技术实力、资源优势、产业协同能力有着非常高的要求。

  至于智算中心如何由“量”转“质”，郭亮称，“建设智算中心需要‘适度超前’，结合当地实际需求做整体的分析和预判。”