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在全球AI浪潮席卷的当下，“算力”已成为数字时代的“新石油”。从大模型训练到AIGC创作，从智能制造到智慧医疗，AI技术的每一次突破都离不开强大的算力支撑。而作为西部AI产业的核心城市，成都正经历着一场“算力需求井喷”——据《2024成都数字经济白皮书》显示，当地AI企业数量较2020年增长2.3倍，其中超60%的企业面临“算力缺口”，算力租赁这一模式，正成为成都AI企业破局的关键选择。
成都的AI产业有多火？看看这些数据就知道了：全市已聚集AI相关企业超2000家，涵盖计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等多个领域；天府软件园、成都科学城等产业园区，更是形成了“研发-测试-落地”的完整生态链。但繁荣背后，是企业普遍面临的“算力焦虑”。
1. 大模型与AIGC的“算力黑洞”
随着GPT系列、Stable Diffusion等大模型的普及，成都AI企业的技术迭代速度显著加快。某本地AI算法公司负责人透露：“训练一个垂直领域的行业大模型，需要调用数千张GPU并行计算，单次训练成本超百万元。”而AIGC（生成式AI）的爆发，更让企业日常研发中的“小规模算力需求”变成了常态——从产品原型设计到用户交互优化，几乎每天都要“烧”大量算力。
2. 政策与场景双轮驱动，应用落地倒逼算力升级
成都对AI产业的扶持力度堪称“西部标杆”。2023年发布的《成都市新一代人工智能产业发展规划（2023-2025）》明确提出，要打造“国家新一代人工智能创新发展试验区”，并重点支持智能制造、智慧医疗、数字文创三大场景的AI应用。例如，本地医疗AI企业“医联科技”正推进“AI辅助诊断系统”的落地，需要实时处理百万级医学影像数据；工业AI企业“极智嘉”则为制造业客户提供“智能质检方案”，算力需求随订单量呈指数级增长。
3. 自建算力的“高门槛”让企业望而却步
传统模式下，企业若想满足算力需求，要么自建算力中心，要么采购高性能服务器。但前者前期投入高达数千万元（仅机房建设、电力配套就占总成本的40%），后期还需承担运维、折旧等长期成本；后者则面临“算力闲置率高”的问题——中小企业的算力需求波动大，服务器在非高峰时段常处于“吃灰”状态。这种矛盾，让成都超70%的AI中小企业转向更灵活的“算力租赁”。
所谓算力租赁，简单来说就是企业通过购买云服务、租用算力中心的服务器或GPU资源，按需获取算力支持。这种模式为何能快速在成都AI圈“走红”？我们不妨从企业痛点与市场供给两端分析。
1. 成本降了：从“重资产”到“轻运营”
以成都某AI图像识别初创公司为例，若自建一个支持100张GPU同时运算的算力集群，初期投入需约800万元，每月运维成本（电力、冷却、人工）超50万元。而通过租赁公有云算力服务，企业只需按实际使用时长付费——同样100张GPU运行一个月，成本仅需30万元左右，直接节省超60%的开支。
2. 灵活性强：应对需求波动的“及时雨”
成都AI企业的业务场景多样，算力需求常随项目周期变化：比如某企业承接政府“智慧城市”项目时，需要集中调用大量算力完成数据标注；项目结束后，算力需求又骤降至日常研发水平。算力租赁的“按需付费”模式，恰好解决了这一痛点——企业可根据项目进度灵活调整资源，避免“算力浪费”或“不够用”的尴尬。
3. 技术门槛低：专注研发，算力交给专业方
对于大多数AI企业而言，核心技术是算法优化与场景落地，而非服务器运维。通过选择成熟的算力服务商（如华为云、阿里云在成都的本地节点，或本土企业“成都超算中心”），企业无需自行维护硬件、优化网络，甚至能直接调用预训练的AI框架，将更多精力投入到产品研发中。成都一家做“工业视觉检测”的AI公司负责人表示：“以前团队1/3的人要负责服务器调试，现在全部精力都扑在算法优化上，项目交付效率提升了40%。”
随着成都AI企业对算力租赁的需求激增，本地算力市场正快速完善，形成了“头部云服务商+本土算力中心+垂直领域服务商”的多元供给格局。
从“算力饥渴”到“租赁破局”，成都AI企业正在经历一场效率革命。算力租赁不仅解决了企业的“燃眉之急”，更推动了整个西部算力生态的成熟——当中小企业不再被算力成本束缚，成都的AI创新活力将进一步释放。未来，随着5G、边缘计算等技术的普及，成都或将成为西部“算力租赁+AI应用”的标杆城市，为全国AI产业的算力难题提供“西部解法”。
成都算力租赁入口：https://www.jygpu.com
成都算力租赁官方电话：400-028-0032
