公司情况介绍

随着AI大模型技术日臻成熟,其未来发展势必会对社会结构、经济形态、国家竞争力以及人类的生产生活方式产生深刻变革,未来势必会涌现出更多模型及丰富的AI应用,成为驱动社会发展不可或缺的关键力量。

在此背景下,公司的战略布局、技术路线与资源配置,始终围绕这一趋势展开,助力行业模型及垂类模型实现快速迭代升级,推动AI应用在各行业的深度渗透。公司深度践行“一体两翼”战略规划,以“一云多模”“一云多芯”“一云多池”为切入点,全力打造基于“M种大模型”与“N种芯片”的首都在线智算云平台。

“一云多模”,公司大模型平台已成功将国内的DeepSeek、智谱、千问、零一万物等国产大模型,以及国外的Llama、Bloom等主流大模型全面部署至云平台。后续,公司还计划将各类行业应用模型全部转化为云上应用,并将模型封装为云服务。这一举措使得用户能够在平台上便捷、快速地加载并切换不同模型,高效完成训练、部署及推理任务。

“一云多芯”着重凸显平台卓越的芯片兼容性,支持英伟达、华为、燧原等多种芯片类型,用户无需关切底层硬件的差异,即可稳定获取算力支持,极大地提升了使用便捷性与算力保障。

“一云多池”则充分展现公司算力资源的灵活调配能力。公司不仅拥有自主建设的算力池,还能够灵活整合调度第三方碎片化算力资源。基于此轻资产运营模式,公司可获取海量弹性算力,显著提高算力资源利用率,为公司业务拓展与高效运营提供坚实保障。

二、投资者问答交流环节

Q1:首都在线目前GPU芯片规模如何?推理芯片和训练芯片的种类有哪些?

A:目前,首都在线整体算力芯片规模已超过2万张。其中,90%的芯片为推理芯片,主要为英伟达主流推理芯片及少部分渲染推理芯片,还有部分燧原、海飞科的国产推理芯片。此外,10%为训练芯片,包括英伟达H系列芯片、华为昇腾芯片。

公司算力资源管理方面采用“一云多池”策略,2万张芯片中,60%为纳管第三方算力资源,公司进行统一调度管理。

Q2:公司和英伟达及国产芯片的合作情况如何?

A:在英伟达芯片方面,公司目前使用的芯片包括英伟达主流推理芯片及H系列芯片,其中L系列芯片主要通过纳管第三方资源的方式进行调度。未来,公司会保持对英伟达新品的关注,后续一旦有新芯片推出,将及时且积极地引入。

在华为芯片方面,重点聚焦于搭建“训推一体”平台,不仅支持910B,还包括800I系列推理芯片。这些华为芯片的性能表现优秀,但由于生态体系不同,需要进行适配。公司在适配方面投入了大量资源。目前,与华为的合作项目主要落地在北京门头沟地区,并与门头沟政府合作推进。

在国产其他芯片方面,公司与燧原有深度合作,提供基于燧原GPU的MaaS服务,例如燧原的文图产品“燧图”已在游戏行业应用。此外,在庆阳,公司将燧原的芯片以云服务的形式,支持智谱AI的推理应用。这是国产燧原芯片首次被应用于智谱AI的推理任务,并实现商用落地。此外,公司与海飞科也合作建设了实验平台,正在调测紫东太初的大模型,有望在海飞科芯片上实现良好的应用。与此同时,公司还与其他几家国产芯片厂商进行合作,主要集中于协助其与几个大模型厂家完成适配与接入,不过,仍处于技术调试阶段,尚未形成商业化的闭环。

Q3、公司为何采用“自建+纳管”的算力管理模式?

A:公司采用“自建+纳管”模式,主要原因有三点:

一是盘活市场存量算力。许多地方政府和机构投资了大量算力资源,但由于找不到足够的用户,导致算力资源闲置。通过纳管模式,首都在线能够激活这些资源,有助于解决地方算力闲置问题。

二是平抑短期算力需求波动影响。按照行业发展规律,算力需求必定呈现波动上行趋势,短期内会出现算力供给过剩,导致空置率上升,这是市场发展过程中的正常现象。公司采取了“自建+纳管”的策略,可以有效保持算力资源的灵活性。如果空置率上升,公司可以减少纳管算力的使用,以提高利润率和资源利用率;如果空置率下降,公司可以增加纳管资源的比例,以应对市场波动。

三是获得政府支持,降低算力成本。为支持地方算力产业发展,部分地区政府在算力建设方面提供补贴,使得公司可以降低运营成本,同时推动自建算力的部署。

Q4:纳管与自建模式在收入上有何区别?对公司的利润率影响如何?

A:从收入角度来看,纳管模式和自建模式的收入差别不大,但在利润方面有所不同。自建模式下,由于公司自行投资建设,资产折旧周期为五年,利润率表现良好。纳管模式下,公司需要向算力提供方支付一定费用,利润率相对较低,通常在10%-20%之间。

但从风险控制的角度来看,纳管模式的优势在于公司不需要承担全部资产管理的风险。如果客户需求波动,公司可以更灵活地调整上游资源。而在自建模式下,公司需要直接管理大量算力资源,面临更高的运营风险。

Q5:未来在庆阳新建算力,公司以自建为主还是纳管为主?

A:公司在庆阳新建算力,计划主要以自建为主。纳管模式虽然可以降低风险,但其资源并不完全可控,有时无法满足灵活调度的需求。而自建算力资源完全可控,可确保公司在业务运营中的自主权。公司在庆阳的战略是形成“固定+弹性”的算力组合,以维持稳定运营。

总体而言,公司计划采用40%自建、60%纳管的模式。这种比例对于云计算企业而言相对合理,既能保证控制力,又能降低业务风险。

Q6:从客户需求与租金层面综合分析,算力资源展现出何种发展趋势?

A:单token算力成本持续下降是行业的必然趋势,同时,短期内算力的供需不平衡,也会导致空置率上升,这是市场发展过程中的正常现象。许多企业的算力出租率低于预期,并非个别情况,而是行业阶段性的挑战。首都在线采取“自建+纳管”相结合的策略,以保持算力资源的灵活性。如果空置率上升,公司可以减少纳管算力的使用,以提高利润率和资源利用率;如果空置率下降,公司可以增加纳管资源的比例,以应对市场波动。

前期,公司空置率较高的问题主要集中在早期投入的A5000和3090芯片,但公司采取了两项措施进行优化:

1.通过“自建+纳管”模式保持资源的弹性,即便客户需求减少,公司仍可调整自有和纳管算力的比例,以维持高出租率。

2.随着DeepSeek的推出,公司将部分早期算力资源加载到大模型平台,以模型即服务(MaaS)的方式销售,大幅降低闲置算力,提升整体利用率。

目前,首都在线的利用率良好,运营策略较为稳定。

Q7:国产芯片在性价比和稳定性方面如何?公司未来扩建计划中,国产芯片的比例会占多少?

A:目前国产芯片的发展存在两项挑战。一是性价比。英伟达的芯片生产规模大,采购成本相对较低,而国产芯片的生产规模较小,因此采购成本较高,这导致国产芯片整体性价比成为挑战。二是生态兼容。华为的计算架构与英伟达不同,需要进行额外的翻译适配。公司在这方面投入了大量资源,帮助国产芯片优化兼容性和运行效率。

对于未来的算力扩建,公司仍坚持“以客户需求”为核心。英伟达的高端芯片,公司会继续合法合规的采购和使用;如国产芯片可满足推理应用,公司将优先采用国产芯片。

Q8:国产芯片和英伟达芯片在财务折旧年限与使用年限上是否相同?

A:在财务上,所有芯片的折旧年限都是一致的,通常为五年。在使用年限上,目前,公司最早一批国产芯片已经使用近两年,其长期表现仍需进一步观察。

Q9:公司的智能算力中心是否由公司内部团队进行运维?

A:是的,公司本身就是云计算起步,因此智能算力中心的运维主要由公司内部团队负责。机房运维方面,如果是租赁的机房,则由机房方进行基础设施维护,而设备运维和云平台管理均由公司自主完成。此外,公司已实现90%以上的远程运维和调试,减少了对现场运维人员的依赖。现场运维团队按照区域划分,采用“全球网格化管理”模式。例如,在海外,每个洲可能配备一至两名运维人员;在国内,则按区域划分,如华东区可能安排数名技术人员进行支持。

Q10:随着推理需求的快速增长,市场普遍预期未来可能会出现算力资源紧缺和租金上涨的情况。从短期来看,未来半年到一年的价格趋势如何?

A:从长期来看,算力的需求一定会增长,但单算力成本下降是必然趋势。这一趋势主要体现在以下几个方面:

1.单算力成本持续下降:即使未来英伟达、华为推出更高性能的芯片,其设备单价可能会上升,但单位算力成本仍会下降。这是技术发展的必然结果,否则AI产业难以蓬勃发展。

2.算力供应充足,价格下降:目前,中国各地都在建设智能算力中心,包括很多非行业内企业也在投资算力,这导致市场短期内算力供应较为充足,短期价格下降。

3.AI行业进入大规模应用阶段,算力需求上升:随着DeepSeek等大模型的推广,行业正从单纯的数据训练转向应用端的爆发。各行业都在开发AI应用,推理需求将持续增长。从发展趋势来看,AI行业正在经历类似云计算早期的发展路径。最初,银行等大型企业自建IDC机房,但随着云计算的发展,越来越多的企业选择租赁云服务器,而不是自建基础设施。AI算力也将经历类似的演变,从“客户购买裸金属服务器自行部署”逐步转向“租用云端AI推理服务”。算力需求的形态正在改变,云平台和推理服务将成为AI创业者和企业的主流选择。

总而言之,短期内算力租赁价格仍会下降,因市场供应充足。而长期来看,随着AI推理需求持续增长,云端推理成为主流,将逐步替代算力租赁模式。算力需求形式将发生根本性变化,对云平台的技术要求提高,AI行业将迎来更广泛的商业化落地。

Q11:如何看待当前中国云计算行业的竞争格局?

A:中国云计算行业可以分为两类:算力租赁和云计算,两者是完全不同的概念。目前,国内云计算行业可以分为两个梯队:

近年来,国内主要的大云厂商逐渐向大模型生态闭环发展。其各自的大模型均由自己的云平台支持。而首都在线的核心竞争力在于“中立云性”,不涉及自研大模型,专注于提供云计算和算力调度服务,成为各大模型企业的合作伙伴。

Q12:公司提到推理价格下降,在此趋势下,会对公司的营收造成什么影响?

A:这里所说的推理价格下降,指的是单Token的成本下降,而不是服务器租赁价格的下降。这类似于计算机行业的发展逻辑,如今电脑相比上一代,单位处理能力的成本降低了,可电脑整体价格未必降低。同理,AI算力的发展也是如此,设备的计算能力越来越强,单Token成本下降,但AI应用的需求量在大幅增长。因此总体仍呈现增长趋势。

总的来看,单Token成本下降并不会影响公司的营收,反而会促进AI行业的快速发展,有望对公司经营带来正向的影响。

Q13:当前AI算力需求的增长速度如何?如果按季度或年度来看,大致的增长趋势是怎样的?

A:AI算力需求的增长并不是线性增长,而是呈现脉冲式上升或阶梯式跃迁的模式。总体来看,AI算力需求长期呈上升趋势,但在不同阶段增长速率不同,可以形象地称为“螺旋式上升”。当行业进入新的技术周期,例如DeepSeek的发布、GPT-5等新模型推出,都会带来新一轮的算力需求爆发。而在市场调整期,需求增长可能会趋于平缓。因此,虽然具体的增长速率难以精准预测,但整体趋势是持续上升的,并且会在关键技术突破节点出现快速增长。

Q14:目前,公司从客户需求及客户结构角度有哪些变化?

A:用户需求整体趋势发生了变化,过去用户主要租赁裸金属服务器,而现在越来越多用户希望直接使用带有模型的云计算服务,对云平台的要求越来越高。主要的变化体现在三个方面:

1.服务模式转变:从单纯租赁算力转变为租赁算力+模型的结合服务。例如,用户不再只是租用算力,而是直接使用DeepSeek等大模型进行推理。

2.产品需求转变:基座大模型客户需求从单纯算力租赁,变为如容器产品等更具针对性的服务。

3.客户结构调整:应用类客户和中小企业数量增长迅速,过去云计算业务集中在少数大客户,而现在越来越多的中小企业开始利用云平台进行AI应用开发。

Q15.公司目前与哪些大模型厂商有合作?进展如何?

A:首都在线与多个大模型厂商保持深入合作。以智谱华章为例,作为核心战略合作伙伴,我们的平台承接了其大部分的推理算力需求。随着双方合作的持续深化,业务边界不断拓展,有望达成更大规模的商业价值与技术突破。同时,我们在AIGC领域的服务广泛覆盖智能驾驶、图形图像等行业头部企业,并建立了深度合作。

此外,公司会将智谱全系列模型、紫东太初部分模型以及其他行业模型逐步加载至我们的大模型平台,并持续吸引其他企业在平台发布模型,不断丰富平台模型资源,最终进行应用优化后推向最终客户。

从合作趋势而言,公司起初多与基础类大模型合作,主要是因为它们对算力需求旺盛。随着业务不断发展,正逐步从推理端向行业应用类模型拓展,如文生图、文生视频相关的模型应用,目前合作态势良好,业务量增长迅速,未来有望进一步深化合作,开拓更多业务可能性。

Q16:首都在线目前是否与DeepSeek有合作?是否有相关接洽或合作准备?

A:公司与DeepSeek尚处于沟通过程中,DeepSeek作为一个大模型,本质上是一个软件,需要与硬件相结合才能提供服务,其本身有算力需求。此外,DeepSeek的使用并不仅限于中国市场,而是受到了全球范围的关注和应用。这表明,全球市场对高质量大模型的需求非常旺盛,也可能会有出海的需求。我们很希望和DeepSeek这样优秀的模型厂商有更加密切的合作。

Q17:像DeepSeek这样的优质大模型出现,会给云计算行业带来哪些变革?

A:在此之前,市场更关注的是算力的硬件资源,比如企业拥有多少张卡、算力规模如何。这意味着企业只要拥有足够的服务器,就能提供算力服务。但DeepSeek大模型出现后,市场的需求开始转向软硬件一体化,客户不再单纯关注算力规模,而是更加注重服务方式。未来,行业将从单纯的算力租赁模式,逐步向算力即服务、模型即服务演进。这将对云平台的技术能力提出更高要求,例如:

1.算力调度能力:客户需要的不仅是裸金属服务器,而是能够动态匹配大模型需求的算力环境。

2.模型加载与优化能力:云平台需要具备快速加载、优化和管理不同大模型的能力,以支持企业高效运行AI应用。

3.数据存储与分发能力:模型训练和推理需要高性能的数据存储和分发系统,以确保高效的算力资源利用率。

因此,DeepSeek等大模型的出现将推动行业从传统的基础设施提供商,向高附加值的智能算力平台发展。这也正是首都在线“一云多模”战略的核心目标,即构建一个能够灵活适配不同大模型需求的智能云平台。

Q18:DeepSeek近期因推理算力不足出现宕机,是否说明其算力需求增长迅速,当前推理能力无法满足?如果公司与其合作,业务量级是否可能大幅提升?

A:DeepSeek的情况类似于一个非常受欢迎的APP,由于过于火爆,导致其服务器负载过高。目前,DeepSeek的模型已经可以在首都在线的平台上进行试用,欢迎大家体验。

同时,DeepSeek的热度不仅仅局限于国内,在海外也同样火爆。这种趋势对于整个中国大模型产业出海的影响是积极乐观的。由于推理需求的增长,整体算力需求也会呈现扩张。从整体趋势来看,我们非常看好AI市场的发展潜力。

Q19:DeepSeek已经部署在首都在线的云平台上,是否可能有大量企业在这基础上训练自己的行业模型,并进一步在公司平台上发布,产生裂变效应,其规模和影响有多大?

A:DeepSeek是第一个现象级的大模型,但绝不会是最后一个。当前的大模型发展趋势表明,这类模型的涌现速度会越来越快,并且很快会扩展到各个行业。基于这一判断,我认为未来类似DeepSeek的现象级模型将成为行业常态,而大模型的裂变效应也会随之加速。越来越多的企业会基于基础大模型,进一步开发行业专属模型,并将其部署在云平台上,以支持更广泛的应用场景。这意味着未来的AI产业不仅仅是大模型的竞争,更是大模型生态的竞争,而这一生态的发展将直接推动AI产业进入真正的大规模应用爆发。

公司的“一云多模”战略正是针对这一趋势而设定的,目标是让更多的行业模型能够基于云平台快速部署、迭代和应用。

Q20:随着大模型行业的发展,尤其是DeepSeek等热门模型的快速增长,首都在线的收入是否会进入一个量级的增长阶段?

A:互联网行业的快速发展确实创造了许多行业巨头,但同时也有大量企业失败。市场将经历分化期。关于公司业绩情况,我们会根据相关规定和公司实际情况进行披露。

Q21:目前用户主要使用大模型来做哪些具体应用?是程序员编程,还是金融分析,或者其他行业应用?

A:目前AI应用已经涉及多个行业,各种场景都在逐步涌现。

1.互联网行业:文生视频、文生图等AI生成内容(AIGC)应用广泛增长。

2.电商行业:AI模特生成,优化产品展示效果。

3.无人机行业:利用AI进行自动化控制和数据分析。

4.社交应用:如某些APP可以基于大模型提供“高情商聊天助手”,指导用户如何优化社交对话。

过去,很多应用并未广泛推广,主要因为算力成本较高,影响了用户规模。随着算力成本下降,这类应用有望迎来更广泛的增长。此外,AI的普及正在改变日常生活。例如,过去推出4G时,许多运营商认为市场需求有限,但随后移动支付、短视频等应用爆发,使得4G和5G网络需求大幅增长。同样,现在我们可能还未完全看到AI的最终应用形态,但随着大模型的发展,现象级AI应用的出现只是时间问题。

Q22:DeepSeek在海外市场的发展是否会带来新的算力需求?是否有初步的规模预估?

A:DeepSeek不仅是中国的现象级大模型,也是全球范围内的现象级模型。它带来了一个重要趋势:全球市场对中国AI技术的认可度的提升,以往用户可能会选择ChatGPT,现在DeepSeek也成了新的选项。这为中国模型企业进军海外市场提供了更大的信心,促进更多企业进入国际市场。

具体的算力需求规模,目前难以准确预测。市场的发展不是线性增长的,而是呈现阶段性爆发。例如,某些时间段需求会急剧上升,而在另一些时间段则会趋于平稳。因此,具体数据需要市场进一步验证。不过,从整体趋势来看,AI算力需求的未来增长乐观,期待AI行业迎来更大的突破。

Q23:首都在线最初是如何决定开展出海业务的?目前的进展如何?未来对此业务有哪些规划?

A:首都在线的出海业务既是有计划地布局,也是一定程度上的运气使然。出海业务的优势在于公司在云计算的CPU阶段就已经较早地进行全球布局,建立了覆盖全球的网络,目前拥有近100个数据中心的边缘节点。这些节点在后续算力发展进程中,成为模型企业出海的关键支撑点,不仅为后续合作打下坚实基础,还逐步演变成公司的核心竞争力之一。

随着模型企业的全球化发展,越来越多的公司,如MiniMax,因在海外发展态势良好,需要依托支点来拓展业务,公司前期布局的节点恰好满足了这类企业的需求,使公司在算力出海领域占据了一定先机。因为如果现在才开始进行全球算力部署,可能已经赶不上市场需求的快速增长。

在此背景下,模型出海已然成为当下的又一主流趋势,公司凭借多年在海外的布局,将其转化为独特优势,通过全球网络覆盖和边缘节点的合理运用,有力地助力企业出海发展。