算力租赁面临的挑战与应对策略分析：以成都为例

JYGPU 极智算

2025年07月10日 3:36

在AI大模型、元宇宙、工业互联网等技术浪潮的推动下，“算力”正从幕后走向台前，成为数字经济的核心生产要素。对于中小企业而言，自建算力中心的成本高、周期长，而算力租赁凭借“即用即付”的灵活性，迅速成为企业数字化转型的“轻资产”选择。然而，看似“双赢”的商业模式背后，隐藏着供需错配、技术壁垒、安全合规等多重挑战。尤其是在“东数西算”工程落地的背景下，成都作为西南地区算力枢纽节点，其算力租赁市场既承载着区域数字经济发展的厚望，也面临着更具地域特色的转型命题。

一、算力租赁为何是企业“刚需”？

算力租赁的本质，是将算力资源通过云计算、分布式计算等技术，以服务的形式按需交付给用户。对企业来说，其价值主要体现在三方面：

成本优化：无需投入数千万甚至上亿资金建设数据中心，仅需为实际使用的算力付费；
弹性扩展：应对业务峰值（如电商大促、AI模型训练）时，可快速调用冗余算力，避免资源闲置；
技术门槛降低：云服务商负责底层硬件维护、网络优化和软件适配，企业聚焦核心业务即可。

成都作为国家首批“东数西算”工程枢纽节点，依托天府软件园、成都科学城等载体，已聚集华为、腾讯、阿里云等头部云服务商，以及本地数字经济企业超40万家。2023年《成都市“十四五”数字经济发展规划》明确提出，到2025年要建成全国领先的算力服务中心，算力租赁市场规模预计突破200亿元。这一背景下，算力租赁正从“可选方案”变为“必选项”。

二、成都算力租赁市场的三大核心挑战

尽管需求旺盛，但成都算力租赁市场的发展并非一帆风顺。结合本地企业调研和行业报告，其挑战主要集中在以下三方面：

1. 算力供需“错位”：中小微企业“用不起”，大型企业“不够用”

成都的算力需求呈现明显的“两极分化”：一方面，中小微企业（如文创设计、医疗信息化企业）需要的算力规模小、频次低，但对价格敏感——某成都AI初创企业负责人曾透露：“我们需要GPU算力跑模型，但按小时计费的模式，一个月成本要5万，占团队运营成本的30%。”另一方面，本地电子信息制造、高端装备等产业的龙头企业（如京东方、富士康）在进行仿真模拟、工业设计时，需要大规模、高稳定性的算力集群，但市面上能提供定制化服务的供应商有限，往往需要排队等待资源。

这种错位导致“小客户不敢用，大客户不够用”的尴尬局面，算力资源的整体利用率不足60%（低于全国平均水平）。

2. 技术适配性不足：“通用算力”难满足“垂直场景”需求

成都的产业特色决定了算力需求的多样性：生物医药企业需要高性能计算（HPC）加速药物研发，影视传媒企业需要渲染算力处理4K/8K素材，人工智能企业需要GPU/TPU集群训练大模型……然而，当前市场上的算力租赁服务多以“通用型”为主（如CPU通用服务器），针对垂直场景的专用算力（如AI推理芯片、国产化算力）供给不足。

例如，成都某生物医药实验室需要用国产AI芯片（如昇腾）训练药物分子模型，但本地能提供该类型算力租赁的服务商仅2家，且需提前3个月预约，严重影响了研发进度。

3. 安全与合规风险：“数据不出域”与“算力跨区域调度”的矛盾

成都作为西部数据枢纽，聚集了大量政府、金融、医疗等行业的数据。根据《数据安全法》《个人信息保护法》，这些数据需遵循“本地化存储、本地化处理”原则，但算力租赁往往涉及跨区域调度（如调用贵州、甘肃的数据中心资源）。如何在“数据不出蓉”和“算力高效利用”之间找到平衡，成为本地企业的主要顾虑。

某成都金融机构IT主管坦言：“我们曾尝试租赁外地算力处理客户行为分析，但因数据跨境传输合规审查未通过，项目被迫暂停。现在更倾向选择本地服务商，但本地的算力成本又比外地高20%。”

三、破局之道：成都算力租赁的五大应对策略

针对上述挑战，结合成都的产业特色和政策优势，可从“技术、模式、生态”三个维度探索破局路径：

1. 构建“分层分类”的算力供给体系，破解供需错配

基础层：针对中小微企业，推出“算力套餐”（如按周/月计费的固定算力包），降低使用门槛；
进阶层：为中型企业提供“模块化算力”（如可弹性扩展的GPU/CPU混合集群），支持业务峰值自动扩容；
定制层：联合本地龙头企业（如成都超算中心），为大型企业提供“专属算力池”，满足工业仿真、基因测序等高复杂度需求。

例如，成都高新区已试点“算力共享平台”，整合区域内闲置算力资源，通过智能调度系统匹配中小微企业需求，使算力利用率提升至85%以上。

2. 推动“垂直场景”算力研发，强化技术适配性

鼓励本地云服务商与高校（如电子科大、川大）、科研机构合作，针对生物医药、影视传媒、智能制造等领域开发专用算力解决方案。例如，联合华为昇腾、寒武纪等企业，推出“成都版”AI推理算力包，适配本地生物医药企业的药物研发需求；
支持“国产化算力”替代，依托成都本土的信创企业（如中国长城、卫士通），打造基于国产芯片的算力租赁服务，满足政府、金融等行业的安全合规要求。

3. 建立“本地化+区域协同”的安全合规体系

政策层面：推动出台《成都市算力租赁数据安全管理指南》，明确“数据本地化处理”的边界（如敏感数据必须本地存储，非敏感数据可跨区域调度），降低企业合规成本；
技术层面：鼓励服务商部署“隐私计算”技术（如联邦学习、多方安全计算），实现“数据可用不可见”；同时，依托成都超算中心的“算力安全监测平台”，实时监控跨区域算力调度的风险，保障数据主权。

4. 打造“算力+产业”生态，激活市场需求

联合行业协会（如成都市软件行业协会）举办“算力需求对接会”，推动云服务商与本地企业（如极米科技、医联科技）深度合作，定制化开发算力解决方案；
探索“算力补贴”政策，对使用本地算力租赁服务的企业给予30%-50%的费用减免，尤其向中小微企业和“专精特新”企业倾斜，培育市场使用习惯。

5. 强化“东数西算”节点协同，提升资源效率

成都作为“东数西算”八大枢纽之一，可依托“西电东送”的电力优势（四川水电装机容量全国第一），与东部枢纽（如长三角、粤港澳）建立“算力飞地”模式：将东部的实时算力需求（如短视频推荐、在线游戏）引导至西部低成本数据中心处理，同时将西部的离线算力（如气象模拟、地质勘探）反向输送给东部，形成“东西互补”的算力循环。