中提到，在短期内尚有一些零星货源，随着拿卡难度加大，算力运营方开始“抢单”，H800服务器的报价甚至上冲300万/台，硬件成本上涨已传导至算力租赁的报价。
据第一财经报道，投资者关系部相关工作人员表示，受到禁售的影响，算力供应较为紧张，目前很多渠道都拿不到货，因此相应的价格也会慢慢增加，目前正与客户进行谈判讨论涨价事宜。
青云科技在互动平台上被投资人问及算力租赁这块有做涨价举措时回应称，公司会随着近期市场供应的变化情况进行提价。
恒润股份投资者关系部相关工作人员也表示，从采购成本来看到目前已上涨50%，同时算力租金价格也在上涨，整体来看短期内算力资源较为紧缺。
GPU为驱动AI技术发展以及应用落地的关键引擎，大模型训练、微调、推理催生大量AI算力需求。
根据TrendForce集邦咨询，2023年AI服务器（包含搭载GPU、FPGA、ASIC等）出货量近120万台，年增38.4%，占整体服务器的出货量有望从2023年近9%提升至2026年15%，同时上修2022~2026年AI服务器出货量年复合成长率至22%，而AI芯片2023年出货量将成长46%。
英伟达A100价格2022年12月份至2023年4月上半月期间，5个月价格累计涨幅达到37.5%，根据IDC，2023年5月17日A100GPU市场单价达15万元。
交货周期拉长，根据集微网，截至2023年5月13日，交货周期由此前一个月左右至三个月甚至更长。
A100与H100供不应求，在此背景下，AI算力租赁需求爆发，其聚焦于解决大模型训练的算力需求，商业本质为具有大模型训练需求的软件研发厂商向具有GPU资源的厂商租赁GPU算力，按月或按年支付租金。
浙商证券表示，AI算力租赁业务产生的两个催化条件：（1）可用于大模型训练的算力资源和大模型训练需求供需失衡，短期算力需求远高于算力供给（尤其针对用于大模型训练的英伟达A100-SXM和H100-SXM两类GPU）；（2）时间对于大模型研发厂商而言是较为稀缺的资源，即先行完成大模型研发的厂商有望获得更多的先发优势。
华安证券表示，整个AI大模型训练，推动算力需求持续增长。同时，算力租赁业务的出现，使得中小下游客户在前期投入不大的情况下，即可进行模型的训练，大大降低了大模型的进入门槛，推动产业发展。
根据统计，全国有超过30个城市正在建设或规划智算中心，其中一些已经投入运营或即将投入运营，总规划算力达到了数十EFLOPS。
指出，若假设未来全国智算中心算力达到50EFLOPS（对应50000PFLOPS），对应AIDC建设规模空间为500-750亿元。
此外，国内也有不少厂商布局大模型。指出，对标GPT-3和GPT-4模型，算力需求非线性增长，受限于显存，单卡算力的升级不会减少模型训练所需GPU的数量：
短期来看，考虑国内15家头部大模型厂商对标GPT-3模型的训练需求（百度、腾讯、阿里、字节、京东、美团、讯飞、网易、360、商汤、云从、百川、智谱、minimax、深言），则需要1920台A100/A800服务器（考虑到A100和H100的单卡显存容量相同，使用H100理论上也需要相同数量的服务器，但可以大幅缩短训练时间），对应15360张GPU。
长期来看，考虑国内5家头部大模型厂商对标GPT-4模型的训练需求，则额外需要13705台A100/A800服务器，对应近11万张GPU。
西部证券认为由于下游大模型无论是技术侧还是应用侧均呈百花齐放发展趋势，而上游AI算力资源作为重要支撑，稀缺性凸显，算力租赁市场需求将持续旺盛，未来成长空间广阔。
国盛表示，短期内算力供需两侧将出现阶段性失衡，部分先发优势的公司已有一定规模的算力储备，在手算力的价值有望因稀缺性提升。建议关注算力租赁/运维：恒为科技、、、中科金财、利通电子、东方材料、三大运营商。
认为，算力租赁板块逻辑的兑现取决于：1）租赁价格的持续乃至提升；2）算力需求的增加；3）上游供货的畅通，以及价格稳定。建议关注：、中贝通信、、青云科技、汇纳科技等公司。
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