能起这个题目，必然是经过了行业调研，而且是线下的。不止一位，但一定包括大家关心的公司和人。

但是越调研越觉得复杂，也就是说还得继续增加对行业的理解，而不是对芝麻大小的消息和细节反复分析。可以再回过头看看鸿博（四）、（五）、（二十三），可能就能明白，除了这三篇，其它二十篇都显得有些水，很多时候抓住了核心，细节就微不足道了。

有别于媒体采访和券商研报，有人觉得我写的文章部分内容不明说，其实有些内容无法明说，我也无法严谨的表达清楚，但是可以去参考并理解。（我举个例子，上海某光刻概念的一位公司领导早就关注我了，我根据公开信息写过这家公司，拼凑的很浅，如果公司不想被分析，可以留个言。但是被删除了，这种删贴一般是对公行为，我对网信行业的处理流程很熟悉，以前也见过无数的删帖函，不同企业对待舆情的心态真的有很大不同），所以，写很多内容我都是根据以前的经验，把握措辞的。为什么鸿博可以越写越深入？这是管理层基因决定的，所以请大家理解，有的公司开放，有的公司傲慢，有的公司胆小，有的公司精于算计，我也会考虑其基因来决定说的含蓄还是直白。

说回算力，先要确定你是以投资的心态了解算力租赁，还是单纯参与算力租赁炒作。前者你可以多揣摩宁德时代为什么没一地鸡毛，后者要揣摩英科医疗为什么会一地鸡毛。

时机

为什么要说时机？因为人工智能的探索一直都在，行业里的关注度也几年一个周期潮起潮落，如果不是OpenAI，可能如今很多大厂的人工智能实验室，又要进入了周期性休整阶段了。

历史是最好的证明，研究一家公司是否有前瞻性，你需要看他2022年报、公告里对于人工智能的判断，和相应动作。

无论是前瞻性，还是运气。去年你布局了，今年就有先发优势。不管是算力还是应用端，搜索引擎和语音识别在此之前是相近赛道，所以切入会很快，即便如此也有没提前屯GPU的，如果哪家出现算力严重不足，也别奇怪，可能只是大意了。

如果说去年是早班车，今年上半年应该算是高峰期了，此刻算是末班车吧？能不能赶上，是不是真的想赶上，不得而知。

现状

现状当然要从现象分析，这里就不得不提一下浪潮了，为什么GPU这么缺，HGX也都拿不到货，预想的业绩没有兑现到呢？

那就要说一个数据了，（请忽略数据本身，我不想陷入计算器分析）

行业的人告诉我，今年1-4月，英伟达给中国大陆地区分配的模组A系列只有2000套，H系列只有2000套，说是国内有3-4家代工厂来分这2000+2000套，如果考虑到良品率的问题，2000套估计要变成1820套，单看HGX，浪潮也就分到了500-800套吧？

有人肯定要问了，还有5-8月呢？不好意思，5-8月的货半路上被中东截胡了，价高者得嘛。无独有偶，最近的新闻大家也看到了，美国对中东也开始限售A100和H100了，他们这是提前囤货啊！不知道有没有中东版英博数科。

看到一个个PPT规划算力如雨后春笋般涌现，我也一度以为算力租赁会有了周期性，在深入细致的了解后，我才发现很多规划算力是很难形成有效算力的。

今年分配到中国的模组就这么多，5月后DGX、HGX的销售都要英伟达亚太区领导来审批了，也就是说难上加难。

而A100也不再是曾经所代表的那种稀缺，还得看是不是PCIE卡，有没有NVLINK，40G还是80G版本、有没有调优能力等等，都制约着最终能不能形成有效算力。

可能很多人不知道调优的意义，也就是说好的调优能力，可以让A800跑出A100的效果。这里需要有专业的技术团队，而单卡对于大模型来说，没什么用，即便是单卡拼凑成服务器也是租不出去的，因为专业的大模型公司不会用这类机器的。这个调优还不是简单调优，是根据客户的模型任务调优，用不同的网络和存储，最大能差到40倍的效率。

就像某个系列服务器，据说腾讯、阿里各拿到了256台，美团年初订的300台到现在都没交货，哪些公司有货，业内都清楚，尤其是阿里拿到货后，调试了几个月还没对外出租，这里也侧面说明了调优的重要性。

英伟达的出货数、DGX和HGX的标准到货周期摆在眼前，大厂无论资金实力、技术实力、渠道能力都很强，也都还面临这么多困难，那么雨后春笋般的几千P、上万P从哪来的呢？

如果确实有卡有服务器，也租的出去，是不是应该马上找个现成的机房合作，迅速形成可租算力，并联合客户去调试呢？而不是把能形成有效算力的卡和服务器，再拉长周期去落地吧？

当然这里我没有去否定有规划算力的公司（当初大家说新希望PPT，历史证明他就是在坚持落地当初的PPT），不过我也不知道这些规划怎么拿到的货，多久才能变成实际的可租算力，有哪个大模型公司签约预定算力了（从调优角度，客户得开始下订单锁定这批算力了）。

江湖里还是有很多CPU算力中心的，我想如果有不能用于大模型的算力，是不是可以帮助CPU算力中心变成GPU算力中心呢？起码对于CPU算力中心来说，名字上是好看的，也确实有提升。

趋势

百模大战已经告一段落，以前的团购、搜索引擎、门户网站等，最后都只活下来了为数不多的几家。但现在肯定还没到生死战的时候，未来胜负对决的时候，算力的需求一定是几何级的增长。

不知大家有没有留意到我前面文章里提到的，周总在鸿博股份业绩说明会里说过，要建单一通讯和物理空间过万P。

我想这个道理大家应该都理解的，集群优于单机，算的快，也要存的快，传输也会影响速度。借用最近一些小作文说的，量化公司把机器放在交易所附近，就不难理解了。

如果从现实中举例子，C盘传输到D盘、局域网之间传输、不同城市之间传输，速度都不一样，这个单一通讯和物理空间过万P的意思很简单——在筹备决赛圈选手的训练场地了，当你还在为有没有算力思考的时候，有人已经把目光专注在决赛圈选手身上了，可能将来大模型决赛时，传输速度上，就会差之毫厘，缪以千里。

创新者和模仿者永远就是处于不同的起跑线，当然英伟达在某些方面又何尝不是模仿苹果呢？模仿和创新有时候也是相互成就的。

风险

这里不得不提一下中东的GPU限售，如果会继续升级对国内的限售，对于鸿博股份会是一柄双刃剑，好的方面是限制了后续的竞争者，不好的方面未来的一些合作、共建算力会受到影响，计算器选手又不高兴了。

而对于刚开始规划算力的公司来说，也会是双刃剑，好处是市值上来了，规划算力不继续投入不会有太多损失，而不好的方面是，真想转型算力租赁的公司，就不那么一帆风顺了。不过谁知道未来会怎样呢？鸿博股份转型6次才遇到对的人。

后面再更新这个系列，我还是希望能有机会听到决赛圈大模型公司的专业分析，看机缘吧，我也希望后续能写到越来越多的为大模型服务的算力租赁公司。先简单来提供几个鉴别标准吧：

1、从历史公告和年报来分析，这些规划算力的拿货渠道和到货保障。

2、DGX、HGX，A100的数量分别是多少，有没有NVLINK，是不是PCIE接口。

3、当前在手算力多少，在途算力或每个月能增加的可租算力有多少。

4、有没有大模型客户订单，用于判断进展，毕竟阿里都需要几个月的调优的时间。

最后，脑子里突然闪现一首诗：

北风卷地白草折，

胡天八月即飞雪。

忽如一夜春风来，

千P 万P 梨花开。