花几个亿建智算中心，八成的GPU租不出去
智算中心机房的出租率普遍在20%-30%之间，有些企业级智算中心甚至只有10%。
在过去两年的中国AI行业，有一项奇观：
许多没有任何GPU背景、算力行业经验的上市公司，将智算中心当做他们发展第二曲线的抓手，筹谋向AI领域转型——比如，生产味精的公司（莲花控股）、造染料的公司（锦鸡股份）、甚至还有行业的玩家（鸿博股份）等等。
但到2024年年底，情况出现了变化。
11月29日，莲花控股公告称，他们近7个亿的GPU服务器采购合同，只交付了12台，剩余的318台因为“存在不确定性”，决定终止合同——一台英伟达H800服务器210万元，布局智算中心转型的今年前三季度，这家公司营收了5500万。
不仅仅是莲花控股，近期还有不少上市公司公告称，决定暂停、或者取消原定的智算中心建设项目，不惜顶着合同违约的风险。
在行业对AI预期高涨的两年来，国内的智算中心建设可谓疯狂——截至今年上半年，国内算力规模达到246 EFLOPS，智能算力同比增速超过65%，工业、教育、医疗、能源等多个领域算力应用项目超过1.3万个。
这些上市公司在一波智算中心建设热潮中，扮演的角色不尽相同，有的选择简单粗暴的出钱参与投建，有的选择出设备（比如GPU/软件解决方案/算法模型），也有的从更轻巧的方式介入，帮助算力中心提供运营服务。
从两年前的趋之若鹜，到如今由热转冷，国内的智算中心发生了什么？
一笔艰难的账
有多位智算中心人士近期走访国内各大智算中心时，惊叹于当前行业现状。他们不约而同向《智能涌现》表示，目前国内的算力中心市场陷入沉寂。
“目前看下来，机房的出租率普遍在20%-30%之间，有些企业级智算中心甚至只有10%左右”，一位行业人士表示。
从纯商业的角度，这并不是一个健康的状态。一位行业人士拆解了一个智算中心的成本构成——
以一个英伟达H100构成的千卡集群智算中心为例，前期投入成本为：
购买算力设备约3亿；
网络设备成本约2.5千万；
存储和安全设备成本约1千万；
平台软件和液冷改造成本约1千万；
共计约3.5亿元的总成本。
而智算中心不仅仅在前期需要投入重资产，后续运转过程中，还要投入日常的电力、维护、人员费用等等，经测算，每年的支出大概在五千万元左右。
也就是说，在国内搭一个千卡集群规模的小智算中心，前期要支付3.5亿硬成本，每年还要掏五千万元去支撑运转。
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