智算中心建设与运营问题 - 弘信电子与公司A合作的西北万卡集群性能较弱，实际使用场景少导致资金链紧张，依赖地方支持渡过危机 [1] - 智算中心建设方主要盈利模式为前期工程建设收益、地方专项补贴和新能源指标等政策性资源，而非后期运营收益 [1] - 地方采购弘信电子自主研发软件产品成为其重要盈利方式 [2] - 地方支持政策日趋理性，依靠补贴获利的难度和风险增大 [3] 公司A上市阻碍 - 公司A与中部某省地级市达成4亿元算力集群建设协议，地方仅支付2亿元 [4] - 上市尽调可能触发地方要求履行算力包销承诺，影响上市进程 [4] - 公司A曾与清华系明星大模型公司达成1亿元算力与授权互换协议，但最终未成 [4] 绿电指标套利模式 - 西北地区智算中心建设方将绿电指标视为重要盈利手段 [5] - 建设太阳能电站投入40亿，6-7年可收回成本，后续通过卖绿电盈利 [5] 算力资源整合与利用率 - 云大厂计划将分散算力整合至国资云平台以利用其能耗指标 [7] - 云大厂算力资源利用率不足，未满负荷运行 [8] - 大厂乙凭借海外业务和时差优势提升算力使用效率 [8] 长沙智算中心案例 - 大厂B为通过验收将算力卖给自家研究院，使用率达85% [9] - 验收后使用率降至50%，若完全不用可能不足20% [10][11] 模型公司租赁行为 - 头部模型创业公司成为智算中心"座上宾"，压低租赁价格并要求融资支持 [12][13] - DeepSeek出圈后模型公司退租现象增多，合作规模缩减 [13] 成都智算中心案例 - 超前购买几百台H20导致设备闲置数月，资金链紧张 [14] - DeepSeek火爆后有效利用了囤积的算力资源 [14] B厂卡使用情况 - DeepSeek火爆前B厂卡在电信运营商上架率仅10%-20% [15] - DeepSeek火爆后上架率快速上升，中小云服务商适配良好 [15] - B厂卡泛化性差，某互联网大厂需上百人适配 [15] 大厂采购问题 - 大厂甲通过马甲公司采购H800，因压价过低导致订单烂尾 [16][17] - 某云厂因贪腐问题导致GPU算力落地效果不佳 [19] 区域建设过热 - 西北某地区曾规划80多个智算中心项目，每个500P-2000P算力 [18] - 内蒙古十万卡集群项目因不符合区域规划被叫停 [19] 云服务商竞争 - 理想汽车因友商与云大厂股权合作而选择AWS [20] - 理想与火山签数亿元智算中心大单，火山因ChatGPT火爆少赚近亿 [20] - 某厂商低价截获阿里云东莞数据中心项目，后续盈利存疑 [21]