训不出大模型的AI初创公司，靠倒卖GPU赚翻了

从冲刺通用人工智能（AGI）到转手倒卖GPU，大模型创业潮正在演化出一种奇特的光景。

被称为“Neolab”的新兴AI实验室——即由明星科学家创办、凭借顶尖光环在早期拿下巨额融资的基础模型研发团队，本该在最前沿的技术无人区探索，如今却有相当一部分找到了更具确定性的“避险途径”：就算模型跑不出来，把手里囤积的算力转手卖掉，也能狠赚一笔。

针对这种现象，AI云计算平台Modal的创始人甚至直言：未来可能会看到一大批AI实验室集体转型为算力云服务商。

业内也梳理出了当前AI实验室的典型路径：最好的情况是实现重大技术突破，成为下一个 OpenAI；其次是降维去做垂直领域的企业级AI智能体（Agent）；哪怕研发遭遇瓶颈、模型训崩，还能靠转租GPU给股东分红兜底，彻底完成了一轮资产对冲。

算力差价催生“硬核黄牛”

在大模型研发中，算力往往占据初创团队总预算的50%甚至70%以上。为了避免集群在训练中途断供，绝大多数实验室在融到资金后，第一件事就是与云厂商或数据中心签署为期1至3年的算力长约。

然而，算力现货市场的紧缺程度超出预期。市场数据显示，H200的租赁溢价一度攀升约160%，B200租金上涨120%，即便是上一代主力H100也维持着35%左右的现货溢价。

巨大的价差让不少模型进展受阻的团队嗅到了商机，并衍生出三种主要的变现模式：

1. 租约打包转售：直接将此前锁定的长期低价算力合同溢价转让给经纪商，套取低风险的中间差价；
2. 拆分闲置节点出租：将未能满载运行的GPU集群拆分为小型实例，按天或按周租给算力紧缺的小团队；
3. 挂载开源模型提供推理服务：放弃代价高昂的预训练流程，直接利用现成硬件部署开源模型，转型通过API按Token计费赚取现金流。

风投重估：PPT造模型时代落幕

过去两年中，顶着OpenAI、DeepMind、Meta等机构背景的明星团队是风投机构追捧的焦点。这类项目往往跳过繁琐的应用开发，直接宣称攻克通用人工智能（AGI），仅凭人才密度和愿景就在早期撬动数亿美元资金。

但创投研究机构Dealroom的数据显示，全球最具代表性的29家AI前沿实验室累计已融资230亿美元，其中真正推出可对外销售商业化产品的比例不足35%。这意味着超过19家机构目前仍停留在封闭研究或仅有演示Demo的阶段。

典型代表如OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever创办的Safe Superintelligence（SSI），在团队规模极小且未推出任何商业产品的情况下，估值已达320亿美元。

然而，商业账本愈发严苛。投资人测算表明，目前单次基座模型的完整训练周期至少耗费1000万美元算力成本。若想单纯依靠API销售Token回本，在扣除电费、带宽及硬件折旧后，必须售出高达10万亿级别的有效Token调用量。在科技巨头纷纷以降价倾销甚至开源策略争夺开发者的当下，缺少深层业务闭环的初创团队很难跑通这一商业模型。

早期投资人也开始反思，过早向研发早期的团队注入数百亿美元，反而人为推高了其跨越商业周期的难度。

电力短缺成新瓶颈

针对实验室倒卖算力的热潮，马斯克也发表了看法，指出盲目囤积算力并无意义，因为行业最核心的瓶颈正在从“缺芯片”转向“缺电力”。

高盛的一项研究显示，2025年至2030年间，全球数据中心的电力需求预计将增长170%，但电网升级与基础设施扩建的速度严重滞后。截至今年10月，全球已有数十个数据中心项目因能源供应问题被迫取消或推迟。

随着电力约束的收紧和基础设施成本的激增，围绕算力转售的狂欢可能无法长期维系，AI初创实验室的转型之路依然布满不确定性。