本文来自微信公众号：经济观察报 （ID：eeo-com-cn），作者：沈怡然、周悦
从2024年开始，采购和租用算力设备的企业减少了；2024年下半年以来，算力中心的机架出现了一定程度的空置；曾被炒到15万元一块的英伟达高性能加速卡A100的价格不再上涨，另一款性能配置相对较低的4090显卡被算力企业频繁采购用作算力加速芯片。
2024年至今，人工智能产业发生了阶段性转变。
根据经济观察报统计，截至2024年10月9日，网信办共通过188项生成式人工智能备案，也就是有188个大模型可以上线提供生成式人工智能服务。超过三成的大模型在通过备案后未进一步公开其进展情况；仅有约一成的大模型仍在加速训练模型；接近一半的大模型则转向了AI应用的开发。
这与过去一年多来的“百模大战”形成鲜明对比。
这一变化也传导至上游的算力市场。2024年9月27日—29日中国算力大会召开期间，经济观察报从算力运营方、建设方和芯片供应商处获悉，国内算力的供需关系已不再紧张。
2022年以来，互联网公司、人工智能企业争相采购算力设备，以运营商为代表的央国企投入巨资建设算力中心。供应链上的AI服务器经常缺货，算力GPU一卡难求，数月内价格翻倍。
从2024年开始，采购和租用算力设备的企业减少了；2024年下半年以来，算力中心的机架出现了一定程度的空置；曾被炒到15万元一块的英伟达高性能加速卡A100的价格不再上涨，另一款性能配置相对较低的4090显卡被算力企业频繁采购用作算力加速芯片。
一位中国电信人士称，算力已经转入买方市场。
大模型企业分化
算力的使用者——大模型企业正出现分化。
截至2024年8月底，网信办共通过188项生成式人工智能备案。然而，根据经济观察报统计，有60个（32%）大模型在备案通过后，没有再公布过提升大模型参数量级或应用落地的进展，有9个（5%）大模型更新了版本，但未说明参数量级及预训练数据量变化。
这些模型绝大多数来自中小型企业或机构，例如深言科技、聆心智能等企业的多个开源社区项目近一年没有更新。
这188个大模型中，仍有22个模型在加速训练，在今年更新了版本并增加参数量及预训练数据量。
这些模型主要来自大型互联网公司、运营商、AI大模型企业，其中只有4家企业发布万亿级参数的大模型，且大规模增加了预训练的数据量，包括腾讯、中国电信以及两家大模型创业公司MiniMax和阶跃星辰。
这些企业对用于训练大模型的算力明显增加了需求。2024年以来，腾讯、中国电信已经建成万卡集群算力池，MiniMax则是在3月首批入驻中国电信上海临港国产万卡算力池。
另外18个模型的参数量在百亿至千亿级别，参数量和预训练数据量的增加较为有限，这些模型来自百度、阿里巴巴、科大讯飞、商汤科技、华为等企业。
这些厂商也在加速更新基础模型。阿里巴巴发布了通义千问2.5版本，参数量达到千亿级别，这是继去年10月2.0版本后的一次重大更新。2024年上半年，商汤科技将“日日新”大模型推进至6000亿参数规模。相比之下，去年更新较快的百度步伐有所放缓，其文心4.0大模型自去年10月以来未有新版本发布。
一位百度技术人士告诉经济观察报，百度的基础模型一直在进行最前沿的AI训练，只是目前还没公布成果，“大厂肯定不会放弃训练模型的，否则就彻底分不到蛋糕了”。
表1：188个已备案大模型在2024年（截至10月9日）的变化情况
数据来源：经济观察报整理
根据经济观察报统计，在通过备案的大模型中，有接近50%在今年转向AI应用。
大多数模型已落地到已有应用中或推出了新应用。例如，360浏览器接入360智脑大模型后，增加了AI搜索功能，能够根据提问生成深度回答并进行多轮追问；金山办公在WPS办公套件中增加了AI生成PPT和文案的功能。
这些模型通常用于实际任务，即从训练阶段进入推理阶段，所需算力会明显减少。
一家大模型厂商的基础模型在达到百亿参数量后转向了行业应用，为避免后期使用成本过高就没有扩充参数量，因此也不需要过大的算力。
该模型厂商人士认为，大模型并非越大越好，更大参数量意味着使用成本更高，千亿、万亿参数规模的模型主要是为了刷榜。
IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰对经济观察报称，“百模大战”开启一年多以来，市场出现了分化现象：少数模型继续沿着通用大模型的路径，迈向千亿或万亿参数量级；另一些从基础模型研发转向了应用层面的开发，市场上也涌现出一批基于大模型技术的工具类应用。这些应用同质化明显，没有出现广泛使用的爆款案例。
根据第三方数据服务商AI产品榜发布的9月数据，全球排名前十的AI应用中有7个来自美国，2个来自中国——百度搜索AI智能回答和360AI搜索。美国AI应用ChatGPT的月访问量为32.3亿，百度搜索AI智能回答的月访问量约为ChatGPT的八分之一，360AI搜索的访问量不到ChatGPT的十分之一。
算力变成买方市场
大模型市场与算力市场关联密切。按照规模定律（Scaling law）的原理，如果要训练更大的大模型，首先要增加参数量或预训练数据量，如果模型的参数量增加10倍，所需算力可能增加100倍甚至更多。
当前，一些大模型停留在了训练阶段，另一些转向了应用和实际交付阶段，但尚未被广泛使用。从需求方看，相关企业对训练算力的需求明显减少，对推理算力的需求也没有出现爆发式增长，而从供给方看，中国已建和正在建设的智算中心超250个，算力持续供给仍未停止。
建造一座算力设施通常需要投资方、运营方、建设方的合作。投资方主要是地方政府和央国企；运营方包括电信运营商以及互联网公司、华为等企业，还有少数房地产等传统企业跨界参与；建设方通常包含服务器提供商和GPU芯片提供商。
超聚变是一家提供服务器和算力服务的供应商，客户主要是金融、互联网、电力企业。这家公司在最近几个月感受到了行情转变，去年的互联网厂商都来抢服务器，买家需求非常急迫，确认有货就能下单，谈价过程很快，有时甚至不用谈价。2024年以来，前来采购的客户变少，询价和谈判时间更长，买方更注重产品的性价比和技术规格。
此外，智算中心也出现了一定程度的空置。中国电信在全国各地投产了10个智算中心。前述中国电信人士发现，很多算力中心都没有被充分利用，很多机架是空置的。
根据中国信息通信研究院数据，中国算力设施中的机架数量在2024年上半年仅增长2.5%，而2023年全年增长了25%。算力设施中的机架数量间接反映了实际的算力规模。
今年的《政府工作报告》提出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态。诸多地区当下的算力建设规模是根据未来2—3年的算力需求来规划的，在模型计算尚未爆发的阶段，必然出现利用率不足的情况。
前述中国电信人士对经济观察报称，现在的算力已经是买方市场，用户有更多算力价格的议价权。投资方的态度也更为谨慎和理性，开始对运营方提出相应的回报要求与考核。运营方一方面转向采购性价比更高的算力设备，另一方面，正采用更灵活的策略，比如按需建设算力，在产能规划上布置了上千台机架，接到明确的用户需求和订单才会真正采购算力设备并上架运行。“作为运营方，我们已经不能像原来一样不计成本地投入，要想尽快回收成本，必须考虑成本投入和投资回报周期。”该中国电信人士称。
产业对算力芯片的采购也更注重性价比。2024年以来，国内对英伟达4090显卡的需求正在上升，目前，这款顶级游戏显卡的价格从年初的12000元涨至18000元。
一位英伟达代理商告诉经济观察报，下半年以来，4090显卡的周转率非常高，到货3天就卖出去了。相比之下，A100的单价不再上涨，维持在15万元不变，周转率却在下降。
4090和A100都属于GPU芯片，在英伟达产品线中，4090是一款面向玩家的高端游戏显卡，A100则是卖给算力中心的高性能加速卡。4090在部分性能上弱于A100，但也能满足一部分模型的推理任务，最重要的是，其价格是A系列和H系列加速卡的十分之一。
这一波4090显卡的买家绝大多数是企业，大多是智算中心的建设方或者技术提供方，用平价显卡替代高价的A100或H100芯片。
商汤科技正推动大模型进入端侧、交付客户。但在模型进入商业闭环阶段，这家企业对算力的需求也在变化，包括采用智能算力调度等技术来提升算力效能。商汤科技智能产业研究院院长田丰称，过去公司不计成本地采购算力，如今更追求算力的性价比。
