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【浙商计算机】1、商业逻辑-为什么人工智能算力租赁具有商业价值

人工智能计算能力租赁业务侧重于解决大型模型培训的计算能力需求,连接多种资源。其商业价值是优化计算能力资源配置效率,即设备调试和网络建设的know-how。人工智能计算能力租赁业务涉及项目投资者、项目建设者、项目运营商、模型研发人员和终端模型用户等多个实体。

短期来看,我们考虑了GPT-3模型的培训需求,需要1920台A100/A800服务器,对应15360台GPU;从长远来看,我们考虑了国内5家顶级大型模型制造商对GPT-4模型的培训需求,需要13705台A100/A800服务器,对应近11万台GPU。

2、 盈利模型-人工智能算力租赁业务的盈利能力

从价格上看,随着配置性能的提高,GPU的租金价格呈上升趋势(不考虑CPU、存储和其他参数的影响),单就A100计算能力而言,最高配置约为最低配置价格的1.8倍。就成本而言,人工智能计算能力租赁业务的运营成本主要包括设备折旧、数据中心日常运营和人员成本,其中设备折旧为非现金支出。

3、相关目标-哪些上市公司在人工智能算力租赁的布局上

人工智能计算能力布局上市公司可分为四类: IaaS云服务制造商,传统IDC服务制造商, 人工智能算力用户向上游扩张,跨境布局第二增长曲线。

从施工方式上看,分为自建和共建;从经营模式上看,分为自用和租赁。

4、GPU云海外映射-

短期来看,海外云制造商囤积了大量英伟达A100/H100芯片;从长远来看,主要制造商推动自主研发人工智能芯片。

GPU云是计算力租赁业务的长期发展方向,价值和技术壁垒更高,市场想象空间更大。

风险提示

1、报告中对商业模式的总结和盈利模式的计算包括一些主观假设

2、AI算力租赁业务落地不及预期

3、上游人工智能服务器供应持续短缺,或受美国商务部禁令影响,中国制造商无法获得英伟达相关服务器设备

4、人工智能算力产业政策发生了重大变化

5、人工智能算力租赁业务制造商的布局继续增加,市场竞争风险加剧

报告全文

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