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大家好，这里是最佳拍档，我是大飞。
前几天做了一期节目，分享的是中国大模型行业的五个真问题。大家也发表了很多观点和意见，其中有一项影响大模型行业的因素，就是算力。所以今天再分享一篇财经十一人发表的文章，《中国算力的五个真问题》，聊聊看看，站在全球算力资源换挡的这个十字路口上，中国算力产业该如何选择。
我们先定义一下什么是算力产业。宏观意义上的算力产业，应该包括云计算厂商、设备服务商、芯片供应商等一系列的企业。目前，全球智能算力，也就是GPU等芯片的算力增速，远远超过通用算力，也就是CPU芯片的算力。整个产业链也在为之调整。
但是在这个关键的时刻，中国算力资源正在变得更加分散。虽然数据中心的投资越来越热，但是公有云市场的增速反而有限。根据IDC和Gartner的数据显示，中国公有云市场增速跌到了5年来的最低点。相反，数据中心投资的增速则达到了5年来最高点。
AI算力的采购成本更高、研发投入更大。理论上，算力集中在云厂商手中应该是最经济的，因为公有云很容易利用规模效应来摊薄成本。但是理论和现实之间存在着落差。公有云被认为短期的增长空间有限，而本地部署的云，包括混合云、私有云、专属云，则是未来1到3年的主要增长动力。
智能算力催生了大模型。在这场大模型的变革中，美国云厂商吃到了第一波增长红利，中国云厂商却暂时没吃到明显的增长红利。大模型需要先进的AI芯片，但是美国商务部工业安全局从2023年10月开始，向中国断供了高性能AI芯片。国产替代越来越迫切，芯片也被认为是产业突围的重中之重。华为有昇腾AI芯片，是解决卡脖子问题的一个备选方案，但是昇腾目前的技术水平，只能解决“能用”的问题，尚未解决好用、低成本的问题。
算力现在已经成为了国家竞争的关键因素。英伟达创始人黄仁勋曾经说过，“算力即权力”。他主张每个国家都要建立自己的主权AI基础设施。但是美国商务部长雷蒙多今年1月的公开演讲称，美国正在全力阻止中国获得用来训练大模型的算力。
中国算力产业一系列关键问题正在浮现。我们挑选了其中比较重要的五点，当然实际中不止于这些问题。这五点问题分别是：
1、算力资源为何更分散了？
2、公有云渗透慢给中国的新算力周期布局带来了哪些掣肘？
3、AI算力所服务的大模型产业红利何时才能到来？
4、算力领域的国产替代会到哪一步？对算力新周期布局有何影响？
5、中国算力的产业政策会走向何处？
首先，我们说算力资源为什么更分散了？理论上，最经济的方式应该是算力集中在云厂商手中，因为AI算力的采购成本更高、集群管理更难、研发投入更大，公有云容易利用规模效应降低算力成本。但是，中国和国际市场出现了不同的情况，那就是国际市场算力正变得更集中，中国市场算力正变得更分散。
如果对比近5年来中国和国际的公有云IaaS、数据中心投资增速，就会发现两者发展趋势截然相反。IDC和Gartner数据显示，2019年以来中国的数据中心投资增速不断上升，公有云IaaS市场增速下降。而国际市场公有云IaaS市场增幅则是始终高于数据中心投资增速。这个数据意味着，中国市场数据中心投资越来越热，但公有云市场没有一同升温。在国际市场，新增算力还在向几个公有云厂商集中。
2023年，中国市场数据中心投资增速开始高于公有云IaaS市场增速。Gartner数据显示，2023年中国数据中心系统的支出增速为20.7%，全球市场数据中心系统的支出增速仅为7.1%。IDC数据则显示，2023年上半年中国公有云IaaS市场增速仅为13.2%，国际市场公有云IaaS市场增速为16.9%。
2023年中国算力分散加剧有三点成因：一是美国对中国断供先进AI芯片，头部科技公司能获取的新增AI算力变少了；二是国内部分企业还在通过各种非正常渠道高价格、小批量转运被断供的AI芯片；三是一批地方城市期望建立AI芯片为主的智算中心，以此作为基建投资、招商引资。
在国际市场，微软、谷歌、Oracle、Facebook、特斯拉等头部科技公司是英伟达先进AI芯片的主要买家。2023年10月之前，阿里、腾讯、字节跳动、百度也是英伟达先进AI芯片的中国主要买家。2023年10月，美国商务部工业安全局更新了“先进计算芯片和半导体制造设备出口管制规则”，禁止英伟达等美国企业向中国出售先进AI芯片。随后，中国科技企业无法再通过正常渠道获取英伟达的A100/A800、H100/H800等芯片。这些芯片被认为是AI大模型训练、推理的最佳解决方案。
虽然被禁售，但是它们仍在源源不断通过非正常渠道进入中国市场，价格通常是英伟达官方定价的4倍-5倍。阿里、腾讯、字节跳动、百度等头部科技公司担心被美国商务部拉入实体清单，通常不敢随意购买这些非正常渠道的芯片。
英伟达芯片价格飙升反而成了一些企业投机的好机会。一批原本从来没有做过算力生意的企业开始重金跨界进场，其中包括味精企业莲花健康、染料企业锦鸡实业、纺织企业华孚时尚、化工企业锦航科技（应为航锦科技）等。这些企业的特点是营收连年下滑、主业毛利率低，服务器出租这种最原始的算力生意毛利甚至都高于主业。跨界算力后，公司股价甚至还因此攀升。但是问题在于，这类跨界存在投机成分，因此莲花健康等企业多次被监管部门发函问询。
一批地方城市也在重金投资智算中心。比如，2024年哈尔滨平房区批复了4.6亿元的哈投智算中心；2023年长春公布了4.8亿元长春新区智算中心的建设计划；青岛市公布了17.7亿元的元宇宙智慧算力中心建设计划；南昌市公布了4.5亿元的江西人工智能计算中心建设计划。有些城市投资智算中心的逻辑是希望以此扩大基建、招商引资、吸纳人才，推动本地产业升级。很多地方政府还会为企业发放算力券，进行市场补贴。
很多数据中心的潜在风险是利用率可能不足，甚至无法收回投资成本。地方智算中心更大隐患是，如果缺乏自我生存的能力，将需要更多市场补贴，进而带来额外的财政负担，同时还会挤压其他正常企业的市场空间。因此，2023年12月底，发改委等五部委联合发布的《深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》开始给出了约束条款：“八大枢纽、十大集群”之外，原则上不得新建大型或超大型数据中心。
其次，公有云渗透慢带来哪些掣肘？算力分散对产业的健康发展不利，在大模型军备竞赛的环境下更是如此。按理说，中国公有云应该规模越来越大，进而摊薄采购成本、研发成本，建立正向循环。美国三家云厂商就是这个逻辑，但是国内却走到了相反的方向。
2023年中国云市场出现了明显的分化。阿里云、腾讯云在聚焦公有云；华为云和运营商云在发力混合云、私有云、专属云等本地部署的云。过去很多年，中国云市场一直希望学习美国市场的公有云路线。美国三大云厂商普遍基于公有云提供服务，它的优势是规模大、效率高。公有云架构天然能向全球市场扩张，不断摊薄算力、研发成本。从全球云计算技术发展方向看，公有云才是最理想的方向，因为它效率最高、成本最低。
不过现实情况是，中国的公有云渗透率在短期内很难大幅提升。公有云的设想过去几年在中国市场不断碰壁。最积极使用公有云的互联网行业近几年持续低迷。公有云的需求不足。政企行业占据了IT支出的大头，却更加青睐私有云、混合云、专属云。哪怕是面对大模型这种新技术，中国政企市场仍在延续建私有云、用私有化模型的做法。
政企行业排斥公有云的原因有几点：其一，公有云的数据不在本地部署，出现事故时权责难以理清。本地部署的云由自己掌握，更符合监管、安全要求。其二，政企机构考虑到国有资产保值增值，更倾向私有云而非公有云，因为在财务报表中，公有云是资本支出，私有云是固定资产，哪怕私有云的摊销成本更高，最终报表上依旧体现为存量资产。
根据2022年8月Gartner数据显示，中国混合云采用率在2021年达到了42%。Gartner当时预测，2024年中国混合云渗透率将到70%，远高于50%的全球平均水平。现实的确如此，中国公有云市场增速在持续下滑，本地部署的云，包括混合云、私有云、专属云则一直在稳定增长。
2023年，中国公有云市场增速已跌至历史最低点。IDC数据显示，2023年上半年中国公有云市场规模（包括IaaS/PaaS/SaaS等）为190.1亿美元，2023年上半年同比增长14.7%。其中，IaaS市场规模112.9亿美元，同比增长13.2%；PaaS市场规模32.9亿美元，同比增长26.3%。中国公有云市场的整体增速低于国际市场。2023年同期，全球公有云市场规模3155亿美元，同比增长19.1%。
阿里云、腾讯云等公有云业务为主的厂商市场份额不断下滑。2023年，阿里云在公有云IaaS市场份额首次跌落30%关口。而华为云、天翼云等有混合云/私有云业务的厂商市场份额均有所上升。虽然IDC仅仅公布了专属云市场数据，没有公开混合云、私有云市场数据，但是可以看到专属云市场的增长保持稳定。2023年上半年中国专属云市场规模154.3亿美元，同比增长26.6%。前五强份额分别是：中国电信（18.7%）、中国移动（12.0%）、浪潮（11.6%）、中国联通(10.3%)、京东云(10.2%)。
私有云过多，不仅会导致中国算力产业碎片化，还会导致软件服务业碎片化，因为背后的产业生态是人力密集型的，边际效益随着人员增加而递减，进而无法投入巨额研发成本进行创新。很多云厂商技术人士的共识是，在大模型军备竞赛中，中国算力产业如果想建立规模、成本优势，就应该坚持公有云的技术方向。只有公有云上容易长出创新企业，会带来繁荣的软件生态。
再次，大模型红利何时到来？大模型给算力产业迎来了新的增长机会。中国云厂商普遍期待，大模型能让云市场摆脱过去2年多的低迷。不过，从财报数据看，美国云厂商吃到了第一波增长红利，中国云厂商暂时没吃到明显的增长红利。
2023年下半年开始，美国云市场因为大模型开始复苏。2023年微软智能云营收962.1亿美元，同比增长17.6%；亚马逊AWS营收907.5亿美元，同比增长13.4%；谷歌云营收330.9亿美元，同比增长25.9%。微软是其中表现最亮眼的一家，大模型技术带动下，2023年三季度、四季度微软智能云营收增速还在不断攀升。亚马逊AWS、谷歌云营收增速略有回升。
2023年中国云厂商的增长和大模型关系不大。2023年阿里云全年营收增速低于4%，而天翼云、移动云2023年上半年营收增速超过50%，2023年华为云营收增速为36%。天翼云、移动云主要受益于政企总包项目；华为云受益于混合云和数据库等PaaS产品。更实际的是，一些客户只是从云厂商手里买了芯片、服务器等硬件，训练模型、使用模型的进展其实有限。
但是这才能真正发挥大模型的价值。随着商务谈判、落地交付逐步推进，可能要2024年一季度后，国内大模型商用案例才会批量出现。到那时，大模型才会对云厂商产生业绩拉动作用。
微软最早吃到了大模型红利，它一直是中国云厂商的学习对象。目前，微软形成了“云+软件+AI”三条轮动增长的曲线。微软的云业务营收增速在20%-30%之间，毛利率约为60%；软件业务营收增速在40%-60%之间，毛利率高达80%；AI算力营收增速甚至超过100%。三条曲线构成了合力，其中云是资源和底座，软件会带来客户黏性、现金利润，AI会带动资源消耗、革新软件体验。
一位华为云高管今年1月份，曾在一次小规模的媒体交流中表示，华为云无论是战略规划、市场调研都瞄准了微软。华为和微软有很多相似之处。微软长期扎根政府和大企业市场。微软除了Azure云服务，还有Power Platform开发平台、Dynamic开发平台、Office企业版、GitHub开源社区等一批著名的企业软件产品。他进一步解释，华为云也有一批“尖刀产品”，包括昇腾AI算力、大模型、数据库、软件开发生产线、大数据、云办公、云安全等。中国市场只卖云资源已经没办法打动客户，为政府、金融、制造、能源等行业匹配“尖刀产品”才能奏效。
第四，国产替代能走到哪一步？中国算力产业另一个重要影响因素是国产替代。虽然国产替代是被动之举，但是这是中国算力产业链化掌握主动权的唯一方案。中美科技对抗全球地缘冲突正在加剧，为了应对断供等等黑天鹅事件，中国国产的替代进程呢在加速。这就意味着芯片，这就意味着芯片服务器、操作系统、数据库、存储等等，要全部替代本土产业类的产品。
其中，先进AI芯片是国产替代的重中之重，它会直接制约中国算力的技术上限和使用成本。2023年10月，美国商务部工业安全局向中国断供了先进的AI芯片。美国商务部长雷蒙多今年1月份公开演讲称，美国正在全力的阻止中国获得用来训练大模型的算力。此后呢，中国的科技公司就很难获得大模型训练所需要的先进AI芯片了。算力的成本呢大幅的提升，非正常途径获取芯片可能会被拉入实体清单，采购成本呢通常是英伟达官方定价的4倍到5倍。算力成本高，大模型的产业落地市场普及呢就会更难。
美国限制高端AI芯片出口后，国内厂商采用国产芯片的进程就被迫加速。而最现实的国产替代方案就是昇腾。2023年，华为昇腾AI芯片的产能是30万到40万片，包括腾讯、百度、字节跳动、蚂蚁金服等等科技公司，都在采购华为的昇腾AI芯片。之前提到的华为云高管也直言，一些互联网云厂商训练AI大模型的时候，甚至都在直接使用华为云的算力。目前昇腾是供不应求的，2023年11月的价格甚至是过去的两倍以上。
但是昇腾等国产AI芯片最大的问题是软件生态和英伟达有着巨大的差距，这导致昇腾目前只能做到能用，还不算好用。华为甚至为很多企业派出了驻场工程师，专门去解决昇腾的适配问题。
有一位华为人士表示，昇腾芯片想要从能用变得好用，最好呢是开放给包括像阿里、腾讯、字节、百度在内的所有科技公司使用。但是现实的情况是，华为云和其他的公司存在着竞争关系，科技公司普遍对华为存在着忌惮的心态，虽然不得不用，但是又不愿把芯片的命脉彻底交给华为。所以和其他公司建立信任关系，是缩小芯片软件生态的一个关键。
中国算力产业的共识是，美国制裁短期内会让中国算力产业遭遇痛苦，但是现在已经别无选择。研发国产芯片、规模化采购是解决问题的现实路径。国产AI芯片的强弱与否，将直接决定着中国AI算力的技术上限和使用成本，也会影响大模型的落地进展。
最后一个问题，产业的政策会往哪个方向走呢？算力现在正在被当做是国家竞争的关键因素。英伟达创始人黄仁勋甚至认为，算力即权力。中国的政策部门越来越希望在算力市场贯彻产业政策。中国的算力资源分散，利用效率不高，无论是企业还是政府都希望解决这个问题。政策方希望建立一张覆盖全国的算力网，降低算力成本、提高利用效率、扩大使用规模，其中每个主体都能够明确定位。比如说电信运营商负责修建网络通道、降低网络成本；算力服务商提供算力资源；中立机构负责调度传输算力。
有一种仍然在讨论阶段的设想是，算力市场是否要像电力市场那样输配分离？云厂商面对这种设想的时候，最直接的疑问是，云计算天然就是算力调度合一，这种技术成熟高效。输配分离不符合市场供需的现实，而且美国市场已经有现成的解决方案，美国三家云厂商充分的进行市场竞争，算力效率被提到了最高。电力市场之所以能够做到输配分离，原因是行政意志主导国有企业执行。算力市场逻辑不一样，因为大部分的算力数据都掌握在民营企业手中，因此呢，只有市场化的逻辑才能够行得通。企业参与输配分离必须得能获利，这种设想才可以实际的执行。
中国算力利用低效的根源是市场碎片化严重。这个问题要解决必须有两个核心的原则：一是算力基础设施应该是市场主导，而非政府主导；二是算力正在成为中美博弈的重点，决定胜负的核心因素是规模、技术、生态、芯片。这个时候呢，应该做大平台企业，尽量的去给算力企业松绑，而并不是添加限制条件。
中国算力市场如何提高算力效率，一直以来是各方博弈的敏感点。阿里、华为、电信运营商乃至其他的算力服务商，都有自己的主张。各个企业提出主张的时候，同样也夹载着自己的商业利益。云计算厂商主张坚持公有云路线，通过市场竞争、技术竞争角逐出类似于美国三大云厂商的市场格局。他们认为算力存在着技术门槛，不应该像电力一样被规划成标准化的资源，进而削弱自身技术优势。华为呢，期望能够跟随政策方向，出售更多的芯片、网络设备，同时保持云业务的优势，这样华为在博弈中就可以左右皆可长袖善舞。而电信运营商则希望借助于网络、数据中心等等优势，以及国资的背景去夺取更大的市场份额。电信运营商不愿随意的降低网络成本，更不愿意为未知的需求付出高昂的网络建设成本。
算力显然已经不再是简单的商业技术问题。提高算力产业的整体竞争力是共识，但是这个目标的实现将在各方博弈中前行。
好了，以上就是对中国算力行业五点问题的阐述和分析。那大家对中国算力产业的发展有什么看法呢？欢迎在评论区留言。感谢大家的观看，我们下期再见。