网游之战龙无双近年来，中国的算力基础设施建设取得了显著进展。根据IDC的数据统计，自2018年以来，我国数据中心机架数量年复合增长率超过30%，截至2023年6月底，在用标准机架超过760万架，算力总规模达197EFLOPS（每秒浮点运算次数），位居全球第二。然而，尽管这一规模看似庞大，但实际应用中的算力需求却远未得到满足。

　　算力不仅在人工智能领域发挥着重要作用，还在工业、金融、医疗、交通、能源、教育等多个领域中广泛应用。从人脸识别、智能语音播报到自动驾驶、工业数字孪生，无数智慧应用的背后都需要大量的算力支持。随着这些市场的爆发式增长，现有的197EFLOPS算力显得捉襟见肘。

　　目前，市场上能够提供算力租赁服务的大平台包括AutoDL、智星云、商汤、恒源云、数聚算力、讯飞云和金山云。这些平台的算力规模各有不同：

　　- AutoDL和智星云：总基本GPU规模在3000-5000卡之间，是国内目前规模较大的平台。

　　最初，用户主要使用AutoDL，但随着智星云的出现，其价格优势明显，吸引了大量用户转向智星云。智星云相当于京东自营，所有GPU服务器均为自营资源，因此定价权在运营方手中。相比之下，恒源云类似于淘宝，平台本身几乎没有自营资源，主要通过抽取机主收入的佣金模式运作，因此没有定价权。

　　随着更多平台如恒源云和数聚算力的加入，市场竞争日益激烈，价格逐渐下降。然而，自OpenAI发布Sora后，高端显卡供应紧张，导致各平台可出租的算力越来越少，租赁价格也随之上涨。对于经常租赁算力的用户来说，这无疑增加了成本。例如，某用户去年在算力上的花费为4000多元，预计今年将增加20%至30%。

　　面对算力需求的持续增长和供应的紧张，市场需要更多的创新和解决方案。一方面，提高算力基础设施的建设和优化现有资源的利用效率是关键；另一方面，探索新的算力租赁模式和技术，如云计算和边缘计算，也是应对未来挑战的重要方向。只有这样，才能更好地满足不断增长的算力需求，推动各行业的智能化发展。返回搜狐，查看更多