一、成都算力租赁价格战：降价幅度超预期，中小服务商“压力山大”

所谓“算力租赁”，简单理解为企业或个人通过付费租用云服务商的服务器、GPU等算力资源，无需自建数据中心即可满足AI训练、大数据分析等需求。过去一年，成都算力租赁市场的价格战有多激烈？

以主流的A100 GPU服务器为例（当前AI训练的核心硬件），2024年初成都市场均价约为8元/小时；到2025年7月，头部服务商“蜀云智算”率先推出“7×24小时套餐”，单价降至5.8元/小时，降幅超27%；紧接着，“蓉数科技”“川算未来”等跟进，部分入门级算力（如V100 GPU）甚至打出“4元/小时”的促销价，接近成本线。

“这不是简单的降价，而是‘赔本赚吆喝’。”一位成都算力行业从业者透露，当前单台A100服务器的硬件采购成本约30万元，加上机房托管、电力、运维等费用，每小时综合成本约6.5元。“按5.8元/小时收费，每租出一小时就亏0.7元。”

那么，价格战的导火索究竟是什么？

•需求端爆发：成都本地AI企业（如游戏AI、医疗影像分析）、传统制造业数字化转型（如富士康成都工厂的智能质检）对算力的需求呈“指数级”增长，市场蛋糕变大，但服务商数量增速更快（2024年成都新增算力服务商超50家）；

•资源冗余：部分服务商为抢占市场提前布局算力规模，导致阶段性“供大于求”；

•资本推动：互联网大厂、产业基金加速入局成都算力赛道，通过低价策略挤压中小玩家生存空间。

二、服务商“花式突围”：价格战之外，差异化竞争才是关键

面对价格战，成都算力服务商并未陷入“自杀式竞争”，而是通过“价格+服务+技术”的组合拳寻找突破口。

1. 头部服务商：“低价引流+增值服务”锁定长期客户

以“蜀云智算”为例，其5.8元/小时的A100套餐看似亏损，实则通过“阶梯定价”和“增值包”盈利：用户若租用时长超过500小时，可额外获得“算力优化服务”（如自动调度低负载时段降低电费）；租用企业还能免费接入蜀云的AI模型训练平台（内置预训练模型库），减少客户自研成本。数据显示，该策略推出后，蜀云的企业客户续费率从60%提升至82%。

2. 中小服务商：“垂直场景+定制化”避开红海

与头部服务商“大而全”的策略不同，部分中小服务商选择聚焦细分领域。例如，“智算工场”专注于为生物医药企业提供“基因测序算力租赁”，针对该场景优化了GPU集群的并行计算效率（比通用方案快15%），虽然单价略高（7元/小时），但因精准匹配需求，客户复购率达90%；另一家“云边协同”服务商则主打“边缘算力”，为成都本地智慧交通、工业物联网客户提供低时延算力（网络延迟低于10ms），避开与头部服务商在中心云领域的直接竞争。

3. 新进入者：“算力+硬件”捆绑销售，降低客户门槛

部分服务商联合硬件厂商推出“算力一体机”套餐：客户只需支付硬件采购价的30%作为押金，即可免费使用配套算力（相当于“以租代买”）。例如，“川硬科技”与华为合作推出的AI服务器套餐，客户前期投入从传统的80万元降至24万元，适合资金有限的中小企业。这种模式既消化了硬件库存，又绑定了长期算力需求，实现“双赢”。

三、用户受益了吗？价格战背后的“理性选择”指南

对于成都的算力需求方（如AI初创公司、传统企业IT部门），价格战是否意味着“薅羊毛”？

短期看，用户确实能享受更低成本：以训练一个基础大语言模型为例，若使用A100 GPU集群，原需80万元的算力成本，现在可降至55万元左右，节省约30%。

但长期需警惕“低价陷阱”：部分服务商为压低成本，可能使用二手硬件（故障率高）、降低运维标准（如减少巡检频率），导致用户业务中断风险增加。因此，用户选择服务商时需重点关注三点：

•硬件新旧程度：要求提供GPU的出厂日期、保修期（建议选择保修期1年以上的设备）；

•服务保障：是否提供“算力可用性承诺”（如99.9%的SLA）、故障响应时间（优先选择30分钟内上门的）；

•网络质量：成都本地服务商的网络延迟通常低于跨区域服务商（如华东、华南节点），若业务需高频访问本地数据，优先选择成都本地的服务商。

结语：价格战终会降温，技术和服务才是算力服务的“护城河”

成都的算力租赁价格战，本质是市场从“野蛮生长”向“精细化运营”过渡的必然阶段。随着头部服务商通过规模效应摊薄成本、中小服务商通过差异化建立壁垒，未来的竞争将更多聚焦于“算力效率”（如单位功耗的计算能力）、“技术适配性”（如针对AI大模型的专用算力架构）和“生态整合能力”（如与本地AI企业、高校的合作）。

对用户而言，不必过度纠结于“价格最低”，而是要根据业务需求（如算力类型、使用时长、延迟要求）选择“性价比最高”的服务商——毕竟，稳定的算力支持，才是AI时代最珍贵的“生产力”。