英伟达作为全球AI算力的风向标，其一举一动都对产业有重大的引领作用。其推出的DGX 云很可能会带动AI算力租赁这一产业趋势。A股AI标的中有望率先完成10倍涨幅的鸿博，核心逻辑就是AI算力租赁。
我们知道，AI大模型训练和推理对算力要求非常大，仅GPT3训练所需算力就高达3640PF-days，需要 6000 张英伟达 A100 显卡，如果考虑互联损失，大约需要上万张 A100，按单张 A100芯片价格约为 10 万元，则大规模训练就需要投入约 10 亿元，这么高的投入是大多数公司难以承受的。
为了让更多公司用得起大模型，今年3 月，英伟达在其 2023 年开发者大会上宣布推出 DGX 云。通过英伟达与微软云（Azure）、谷歌云（GCP）和甲骨文云（OCI）合作，企业通过一个浏览器就可以按月租用英伟达 DGX AI 超级计算机。
DGX 云是世界上第一台云中的 AI 超级计算机，其配有8 个 H100 GPU 模组，H100 配有 Transformer 引擎，旨在处理 ChatGPT 类大模型。8 个H100 协同工作，效果如同一个巨型 GPU。如此，H100 可将大型语言模型的处理成本降低一个数量级。
AI 云算力采用“化整为零”方式赋能产业链各方。算力租赁是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式，适用于各种大规模计算需求的场景，企业用户可以根据自己的需求租赁服务器或虚拟机实现大规模的计算任务，而无需拥有自己的计算资源。
算力租赁这种方式对产业链各环节都有利：
1）对上游算力生产商而言，在算力硬件进入淡季、库存趋增时，能通过售卖云算力的方式，平滑收入的波动，并为旺季储备“有生”力量，及时满足回弹的市场需求；
2）对中游云服务厂商而言，则有助于增加客流；
3）对下游算力需求方而言，能最大化降低使用算力的门槛，驱动全民 AIGC 时代降临。
AI 算力租赁市场潜力巨大。
根据 OpenAI 测算，自 2012 年至 2018 年，用于训练 AI 所需要的算力大约每隔 3-4 个月翻倍，总共增长了 30 万倍（而摩尔定律在相同时间只有 7 倍的增长），每年头部训练模型所需算力增长幅度高达 10 倍，整体呈现指数级上涨。
从云厂商AI渗透率的角度来看，以azure云为例，目前AI占比2%，国信证券认为，未来十年AI渗透率将达到50%，增长25倍。
AI 算力租赁的回本快、毛利率高。
以 A100 租赁服务为例，A100（80G）显卡单价 10 万元，一亿元可以买 1000 张 A100。假设每张卡都得到充分租用，按目前国内云算力平台租用 A100（80G）服务器的均价 15.1 元/小时计算，回收期0.8年，假设平台采用 50%的优惠力度，实际回本周期1.5年。
假设服务器的使用年限为 4 年，则单卡成本摊销后为 2.9 元/小时，则以目前算力租赁价格较低的平台智星云的定价 5.4 元/小时计算，毛利率最低为 46.3%。
AI 算力租赁怎么选股？
1）有先发优势，已有在手订单
2）资金实力强，能大量购入 AI 算力
3）有购卡渠道
4）有运维能力
其中最重要的就是在手订单和资金实力。
因为参考云挖矿市场规律，算力租赁先发优势很可能会转化为领跑实力。
中贝通信本周发布公告与青海联通签订算力服务框架协议，双方以H800设备为基础搭建算力服务平台，提供960P算力服务，服务费按照含税12万元/P/年计算，协议服务期限三年，服务费总金额为含税3.46亿元。
AI算力租赁订单开始释放，意味着PPT的质疑可以休矣。这是一个刚刚起步、供需比只有1/10的产业，这种0-1阶段的投资方法，主要就是炒产能。当前的AI算力租赁，就类似与去年的HJT，一批跨界扩产的公司，比如宝馨科技，凭着产能规划实现了5倍多的股价涨幅。
同时，国内大模型c端放开，短期来说，对应用不一定是好事，因为当下大多数应用水平不行，反而更可能利好算力和数据，因为应用爆发是必然的，已经在路上，那么优质算力和训练数据就会更稀缺。
AI算力租赁需求快速放大的趋势还是比较确定的，但落到具体公司不确定性就比较大，前文说了整体属于炒预期的阶段。别说小散，就是机构也拿不准，纠结在有的没的上面，算力租赁在他们看来只是一个确定性不高的模式不好的小板块
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来源：
龙头逻辑挖掘
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