一、什么是算力?

  我们这边简单地说一下什么是算力。我们的电脑里都有CPU与GPU,如果类比的话,可以理解成一个大学数学教授与1000个小学生。

  一道微积分的题,大学数学教授可以很快地算出来。

  一道10以内的加减算术题,小学生也可以很快地算出来。

  然后我们现在要计算一个班级的人的平均年纪、收入等等数据。

大学教授需要一个一个去问,然后算,然后统计,然后给出结果。而1000个小学生可以分成几组,有去统计的,有去简单计算的,有去汇总结果的。

  如果大学教授同时跟1000个小学生比赛简单且繁杂问题的计算速度的话,小学生肯定完胜。

  后者就是算力,算力“算”的东西基本都是很简单的,但是数据规模很庞大,然后通过反复地计算、统计、总结等等,最终会形成一个“大模型”,这个大模型会通过“学习”以后,处理相对应的问题。然后训练好了以后的大模型以后面对类似的问题,可以很快地“推理”出结果。

  这就是大致的算力应用。这里面的核心有俩,一个是算力大模型,谁能构建出“通用大模型”,未来就能赢家通吃,直接形成垄断。另一个就是算力设备,即GPU。谁能掌握高端的“卡”,谁在未来就能卡住对方未来AI发展的脖子。

  中美之间都在疯狂地卷这俩方向。

  而我们融资租赁最喜欢的就是设备,尤其是高附加值的、标准化的设备,那么GPU就是最好的租赁物。所以从2023年开始,算力就接下了光伏的接力棒,成为金租直租的香饽饽。

  二、目前算力发展的现状——卷模型、缺应用、缺生态

  算力即国力。

  这个标语没有问题。

  但是有没有很熟悉的感觉,是不是之前也这么宣传过一些东西呢?我帮大家回顾一下。

  后什么情况,我就不用多说了,大家心里都有数。

  目前算力的真实情况是仍处于萌芽之中,其特点如下:

  第一,头部公司都在卷大模型的学习,但是目前仍未出现可具备垄断性质的大模型,即行业内所说的模型收敛阶段。

  模型收敛意味着比较常用的、可以通用的大模型已经成熟,大公司形成一定的垄断。那这个时候就会围绕着下游的应用及生态开始百花齐放。

  举个例子,当年都在做即时通信,什么飞信、子弹短信等等,结果就微信做出来了,但是微信出来了不意味着开发者就没饭吃了,反而现在的小程序百花齐放。

  当大模型收敛,推理阶段的算力需求就将得到井喷,我们的生活才会真正地被AI所改变。

  第二,下游需求旺盛,但是却没有对应的应用及生态,即我想要用的AI你们没有,你们有的AI功能我觉得鸡肋,用于不用都行。

  现在能想到的下游需求,很多人都想到教育系统,包括学生写论文、实验室跑数据等等,但确实这个需求比较鸡肋。AI目前可以写的文章偏向于流水账,你最后还得自己整合,AI顶多自动帮忙处理一下信息检索与数据检索等功能,但其实这些东西可用可不用,而且现在AI工具复杂且多样,学习又需要很大的成本,在这种情况下,我学了半天,却只能解决这么点问题,图个啥?

  最开始的电脑是没有鼠标的,需要复杂的指令输入,只有鼠标的出现,才彻底将个人笔记本电脑这个概念传递到了千家万户。

  作为一名融资租赁从业人员,我最烦地就是填财报,填数据,浪费很多时间。但现在市面上的很多AI是解决不了我的问题的。

  客户的财务报表往往不是标准的,多一项少一项财务数据很正常,AI这个时候就无法识别,还得自己一行一行地填。曾经我折腾了半天,还不如自己一个一个粘的快。

  如果你看各种算力的报道,你会发现两种矛盾的表述,一方面说供需不平衡,目前中国算力远远满足不了需求,另一方面又说国家牵头央企寻找下游AI需求,拓展应用及生态。

  其实不矛盾,只是很多人想当然地把天马行空的想象当成了“需求”,而目前AI还是个小婴儿,根本没有那么强大,这才是目前的症结。

  第三,算力主要由国央企牵头,政治意义大于实用意义

  目前算力处于“大炼钢铁”时代,当年的政治纲领为“以钢为纲”,钢铁生产力就是国运,是不是很熟悉?结果造成了资源的极大浪费。

  现在的算力也是,笔者接触了很多城投,都把算力当成了自己转型的一个跳板,无论以后能不能接到订单,无论这个地方适不适合做算力,都先要立项。

  然后拿着立项审批就去找资金。

  很多城投的领导都这么跟我交流,你先确定了你们的资金能投进来,我拿着你的方案再去申请项目,再去找订单。

  凭啥啊,就凭你们编的几百页的可研报告,几个亿的资金就变成你们的授信储备了?

  要知道,现在大模型的推演,动不动就要几千p以上的算力要求,好多项目都是几十p,几百p的建设,这种算力如果是H系列的话,是要做模型推演的,给小模型用有市场吗?如果4090的话,就倾向于做推理,但是C端市场到底有多大呢?

  而且国内卷大模型的就那么几家厂商,就那么点需求,谁都说拿到了什么字节、阿里、腾讯等等大厂的订单,但实际履行的有几个呢?兜底协议?做梦吧!现在算力基本上签的都是框架协议,可以随时反悔。大厂也不傻,GPU发展那么迅速,H100已经很恐怖了,很快H200又来了,性能翻了2倍。价格方面,随着西部一些算力项目落地,当地电力极其便宜,电力价格最低甚至可以打到3毛钱左右,他们的算力租赁价格极低。这种情况下,肯定选便宜性能还高的智算中心去做,毋庸置疑。

  所以大家可以看到,很多IDC建完了,GPU放进去了,结果却没订单,大量设备闲置了下来。

  三、算力对融资租赁而言,算是一个比较好的行业吗?

  答案是肯定的,算力的标的物是为数不多的具有高价值、标准化的租赁物。算力未来的发展肯定也是顺应时代发展的浪潮。

  但现阶段绝对不能盲目跟风进入。

  笔者不敢大言不惭地在这里说怎么做算力,什么算力项目是好项目,但可以跟大家说一下什么项目是挂羊头卖狗肉的垃圾项目。最近也是跟了很多这种项目,被气的不行,这里跟大家分享一下。

  ①垃圾城投下面的算力项目。已经不止一次了,垃圾城投做一个算力直租项目,然后以直租要求你给他配回租额度,本质还是城投缺钱,想办法找补。

  ②拿个框架协议忽悠人的,那种协议相当于一个意向书,一点实际意义都没有。

  ③犄角旮旯里面的算力。算力需要便宜的电价或者靠近市场。比如你在新疆建个算力,电价低算是优点,那就要格外关注对方的销售能力。比如你在南京建个算力,靠近一二线市场,能卖的出去是个优点,那就要格外关注对方的成本问题。某个四线小破城市,要电力资源没有电力资源,要市场没有市场,上去就建个几千P的智算中心,把资方都当傻子吗?

  ④对接人什么都不懂的。很多对接人都过于外行了,没错,算力确实比较简单。一个IDC建起来也很快,无非就是机柜、电池、散热、线路等,甚至都不用厂房,弄个集装箱都行。但是后期的运维呢?被锁卡了怎么处理?对应的下游销售呢?实际的盈利点呢?推理还是学习为主?

  一问三不知,问就是算力即国运,做这个准没错。或者我们跟XX大厂有合作,我们是市级、省级重点项目的。或者一味地强调我们的电力极其便宜,成本极低的。

  这种的真的现场都不用去了,纯忽悠人。