算力租赁，将计算或云计算资源以租赁的方式提供给使用者，让使用者按需选择资源与服务的租赁时间，并简化资源与服务的运维、升级等工作，从而降低成本、提高效率。
算力租赁的主流商业分为三种：
1. 单实例租赁：使用者以包年包月或按需的方式租用算力资源。
2. 实例租赁与弹性资源相结合的租赁：使用者以相对较低的算力资源基础消费为前提，租用更多的弹性资源。
3. 服务租赁：使用者租用的是包含计算资源、存储资源、操作系统、中间件、数据库等完整服务的服务包。
“算力系列：算力租赁产业框架（2024）”，算力租赁是将计算能力或云计算资源以租赁的方式提供给用户使用，这一过程中用户可按需选择使用资源类型和时间，且无需承担运维、升级等工作及相应成本。目前，我国算力租赁的商业模式主要有三种：
1）按整台服务器进行租赁；2）按使用算力规模租赁；3）按租用GPU付费租赁。- 全球范围，GPT等系列生成式大模型激增，算力需求暴涨。
- 短期内，高端GPU产能与交付效率有限， 供需严重失衡。
- 算力供需紧缺，加速产业结构转型。）全球范围内，GPT等一系列生成式大模型推动产业界对算力需求显著增加，但短期内高端GPU产能与交付效率有限，造成GPU供需失衡。
1.国产GPU存在性能差距和产能不足，无法满足国内AI产业发展需求。
2.美国科技禁运与封锁限制国内产业界获取先进GPU，促使算力租赁产业兴起。
3.算力租赁产业通过共享现有GPU资源，帮助企业和个人获取算力，加速AI应用开发和部署。
4.算力租赁市场的快速发展衍生出多种商业模式，包括云算力服务、算力托管服务等。）在国内，国产GPU距离海外先进GPU仍有一定性能差距，且制造工艺短板使得其短期无法大量生产，因此当前国内AI产业发展仍需主要依赖海外英伟达、AMD为代表的先进GPU。但受制于美国科技禁运与封锁，当前国内产业界只能更多利用现有GPU资源，算力租赁产业因此应运而生。
-对此，您有什么看法见解？-
-欢迎在评论区留言探讨和分享。-
