专业杠杆股票 NEWS
你的位置:股票配资炒股票 > 专业杠杆股票 > 怎么股票配资 多家上市公司透露“英伟达GPU服务器交付难” 算力租赁市场缺口或持续放大
怎么股票配资 多家上市公司透露“英伟达GPU服务器交付难” 算力租赁市场缺口或持续放大
发布日期:2024-10-16 10:21    点击次数:168

怎么股票配资 多家上市公司透露“英伟达GPU服务器交付难” 算力租赁市场缺口或持续放大

  2023年算力租赁模式因AI大模型算力需求居高不下成为“香饽饽”怎么股票配资,不过这门热闹的生意却因服务器市场供需态势充满了变数。

1. 定义:网上股票配资平台是一种在线平台,通过该平台投资者可以借入资金进行股票投资。投资者可以选择借入的资金规模和借款期限,并根据自己的风险承受能力选择适合的杠杆比例。

  近期莲花健康(600186.SH)、锦鸡股份(300798.SZ)、青云科技-U(688316.SH)、高新兴(300098.SZ)等上市公司相继披露,受美国人工智能芯片出口新规影响,AI服务器交付存在不确定性。财联社记者近日多方采访获悉,AI服务器产业在芯片供应、产品交付等方面遭遇较大压力,高端高性能计算显卡市场缺口还会持续放大,但同时大模型厂商对AI算力的需求预计将持续增长。

  英伟达GPU服务器交付难

  “H800已经是‘过去式’了,其他型号也都是类似情况,英伟达高性能计算显卡按道理现在市面上都没有。”近期多位分销商、服务器厂商人士告诉记者。此前据媒体援引产业链人士报道,英伟达针对中国区的最新款H20等改良版AI芯片,最快将在今年1月开始接受预定。

  多位受访者告诉财联社记者,AI服务器交付存在不确定性是整个行业普遍面临的状况。

  A股方面,高调进军AI算力领域的“味精大王”莲花健康率先释放出这一信号:去年12月29日其披露,受美国制裁政策加码影响,与新华三签订的330台英伟达H800 GPU系列服务器采购合同仍剩余318台未交付。同时,与E公司签订的10台英伟达GPU服务器、与F公司签订的1台英伟达GPU服务器、与B公司签订的22台英伟达GPU服务器(不含GPU显卡)均未交付。

  1月3日晚间锦鸡股份公告,美国对人工智能芯片的出口新规对算力服务器交付产生不确定影响,截至目前供应商北京深湾科技有限公司未能交付算力服务器。去年10月24日起,公司与其他供应商进行了替代性算力设备合作洽谈,当前已有部分满足客户需求的算力设备到位,后续将积极跟进原合同的履行进展情况,同时继续采购满足客户需求的算力设备。

  1月3日晚间,青云科技-U、高新兴亦同步公告,高新兴控股子公司高新兴讯美(重庆)科技有限公司(以下简称“讯美科技”)与青云科技-U原协议约定的合同总价6.84亿元的GPU服务器(含配套产品)无法按期交付。经友好协商,双方签署了补充协议,对原协议中的产品配置、单价、台数等货物配置进行了变更。

  即便如此,近期安奈儿(002875.SZ)、奥雅股份(300949.SZ)、农尚环境(300536.SZ)、华孚时尚(002042.SZ)等公司仍先后宣布跨界切入算力。

  天使投资人、资深人工智能专家郭涛告诉记者,“AI服务器交付存在不确定性确实反映了一些公司在AI服务器交付方面受到影响,但并非普遍现象。具体影响情况可能因公司而异,而且一些公司可能已采取了应对措施。”

  “是否这就是行业当前普遍面临的状况,还需要进一步的数据来支持。”中关村物联网产业联盟副秘书长、专精特新企业高质量发展促进工程执行主任袁帅表示。

  市场缺口或将持续放大

  国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟(NIISA)智库专家委员会副主任委员顾黄亮向记者分析,高端高性能计算显卡市场缺口还会持续放大,即使是有库存也是小批量交付。大批量交付依赖政策调整,同时也依赖国产发力,二者都需要一定时间,也加剧了AI服务器交付的不确定性。

  顾黄亮同时称,目前AI算力业务其实并不好切入,准入门槛极高,一些早期进入的也存在重新洗牌的情况,甚至会出现被替代的不良后果。

  值得注意的是,锦鸡股份去年10月曾对外宣称规划建设10000P算力,目前总算力仅不到500P。同时高新兴在最新公告中明确提示:(按补充协议)交易可能仍面临着交付风险、产品配置单价及交易金额调整的不确定风险、以及客户需求变化或资金筹措不足情况下变更、取消后续订单的风险。

  而从需求角度看,中国通信工业协会两化融合委员会副会长吴高斌在内的多位受访者表示,预计未来大模型厂商对AI服务器的需求将持续增长。

  谈及如何破局,中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力告诉记者,“大模型厂商首先可加强自主研发和创新能力建设,通过自主研发高性能芯片来降低对外部供应链的依赖。其次可与国产芯片厂商加强合作推动国产芯片产业发展壮大。同时还可积极探索云计算、边缘计算等应用,优化算力资源配置提高资源利用效率。”

  多位受访者寄希望于国产GPU的研发和应用。不过袁帅告诉记者,“至于国产GPU是否已经能迎头赶上,这需要看具体的产品和技术指标,还要时间来验证。”

  值得注意的是,一位算力租赁上市公司人士也告诉财联社记者,交付不及预期,目前看其实对于客户的使用、公司自身的财务状况不会有重大影响。正如一位服务器头部厂商人士向记者坦言:“客户的大模型都还没有找到运用的客户怎么股票配资,国内都还在萌芽状态。”有从业者认为,经过优化淘汰,“大模型最后应该也只会剩下几个。”