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临近年末，曾在年初被业界所担忧的“百模大战”泡沫破裂并没有如预期般发生。而原本被视作“买铲子”，可以稳赚不赔的算力租赁业务，如今却已悄然开始了洗牌的进程。

对于用户来说，这种方式比较适合需要处理大量数据，但又不准备承担高昂的算力设备投资成本的业务。最显著的代表就是AI大模型训练场景，这也是当前算力租赁兴起的主因。

2023年初，OpenAI掀起AI大模型浪潮以来，AI相关话题迅速破圈，让“算力”成为了众所周知的名词。算力租赁业务作为给AI大模型“卖铲子”的概念，其中商机吸引了大量资本雄厚的企业的关注。

这其中，除了传统的IDC服务商、云服务商外，也有大量的跨界企业想要从这一次AI浪潮中分一杯羹。特别是A股上市企业中，大量跨界企业或直接下场，或组建算力子公司，纷纷在自己的介绍中加上了“算力租赁”这一概念。

自2023年中增加算力租赁概念以来，截至今天即11月14日，增加算力租赁概念的上市企业已经达到了114家。当然，介入算力租赁的不仅仅是A股上市公司这样的巨头，也包括很多善于抓住商机的小企业，数量更是数不胜数。

但是，算力本身是一个非常专业的领域，跨界而来的大部分企业都不曾具备IDC或者云服务经验，甚至很多企业在此之前与数字、信息产业都毫无关系，比如“味精大王”莲花控股、母婴领域的安奈儿、做家具的恒林股份、连续转型的群兴玩具等。

原本牢固的技术壁垒毫无作用，其原因在于当前算力租赁服务的核心资源并非技术能力或从业资历，而是“卡”。

对于很多富有资本的企业来说，算力租赁不过就是购买GPU卡与服务器，一面托管给智算中心，另一面租赁给客户。无论是硬件运维，还是软件服务，都不需要自己操心，专心收租即可，比租房子还省心。

买卡、卖卡、租卡，基本可以概括当前算力租赁市场的业务模式，回顾那些或中止、或解除的算力租赁服务，会发现出问题的环节也往往在“卡”上。

莲花控股披露的算力业务进展公告中显示，2023年9月，莲花控股子公司莲花科创向新华三购买330台GPU服务器，作价6.93亿元。截至10月末发布公告，到货仅为12台，剩余318台服务器至今没有交付。虽然莲华控股方面通过各种渠道补充智算服务器，但依旧面临很多GPU服务器有合同无交付的窘境。包括前文提到的大大小小的算力租赁企业，都要面对这一难题。

此外，随着市场逐渐冷静，算力租赁生意也不再是简单的租金生意。大模型火爆之初，群模蜂起，算力价格高起，给了跨界企业极好的介入算力租赁业务的空间。但随着国产智算芯片发展和智算中心集群的建设，这一情况正在发生变化。

根据中国IDC圈统计，至今年8月末，我国已建设或规划智算中心455个，其中至少89家采用了国产智算芯片，共有16家科技大厂参与了这些国产芯片智算中心建设。

算力供给的充足和多样化，促成了两个发展趋势：一方面算力成本持续下降，一方面算力租赁服务日渐精细化、专业化。而原本的囤卡居奇模式，已经逐渐成为算力业务发展的阻碍。

算力租赁价格正在下降，造成这一情况的原因一方面是算力硬件成本的下降，一方面是“友商要么缺乏技术能力，要么对市场需求认知出现偏差，部署了一些性价比极低的算力”，导致算力结构性过剩。

显然，市场的成熟与理性，促进了行业内的优胜劣汰。实力较弱、缺乏核心竞争力的企业无法适应市场的变化和挑战，逐渐被淘汰出局。而留下来的企业，也要面临技术能力、服务能力的升级考验。

此外，随着国家对数字经济和人工智能产业的重视和支持力度不断加大，算力租赁产业也必然现需要融入到整体的发展需求中。在更广阔的发展空间展开之际，更加激烈的市场竞争和更高的行业门槛也在逐渐形成。

算力租赁产业的根本需求，来自AI大模型产业的发展。而相比于算力租赁产业迅速进入洗牌和转型阶段，“百模大战”的结局在今天看已经不是简单的竞争淘汰，最后剩下个位数赢家那样简单。

相比于近十数年以来的百团大战、百车大战等，“百模大战”有明显的不同。首先就是AI大模型业务的技术密度远超团购或单车这样的业务，同时也较少出现先占市场再想变现的投资思路。面向场景、解决问题，是当前国内大模型主要思路之一，虽然也有扎堆的现象，但发展路径显然更加丰富，更加重视技术能力，内卷程度不高。