馬來西亞 AI 算力即服務(GaaS)的戰略藍圖
利用 100 萬馬幣啟動資本高效的切入點
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戰略轉向:從房地產到高科技服務
傳統模式的困境
傳統數據中心建設每兆瓦成本高達 4000-4700 萬馬幣。100 萬馬幣僅佔建設 1 兆瓦容量所需最低成本的 2.5%,使得自建基礎設施在財務上不可行。
創新解決方案
我們將思維從「房地產開發商」轉變為「高科技服務提供商」,利用資金購買市場最迫切需求的 GPU 伺服器,部署在現有數據中心內。這種資本較輕的模式使我們能規避數千萬建設成本。
市場機遇:數據中心的黃金時代
$135.7億
2030年市場規模
馬來西亞數據中心市場預計規模
22.35%
複合年增長率
2024-2030年預期增長率
97.4%
中小企業佔比
馬來西亞企業中的中小企業比例
市場增長的核心驅動力來自人工智能工作負載的爆發性需求。全球主要雲服務提供商如 AWS、Google、Microsoft 以及 Equinix、GDS 等託管巨頭均已在馬來西亞投入數十億美元。政府通過數位投資辦公室簡化審批流程,並提供極具吸引力的稅收激勵。
企業願景與價值主張
企業願景
成為馬來西亞 AI 創新生態系統的首選算力賦能者
企業使命
提供彈性、合規、具成本效益的本地 GPU 算力,降低 AI 開發門檻,支持馬來西亞數位主權
AI 初創公司
無需承擔數萬令吉硬體採購成本,按小時租用本地低延遲的 RTX 4090 或 H100 級算力,即刻開始 AI 模型訓練
中小企業
提供符合 PDPA 的本地雲基礎設施,協助業務應用遷移至高性能平台,安全部署 AI 驅動解決方案
研究機構
提供可負擔的專用高性能計算資源,加速科研項目、數據分析和複雜模擬
AI 算力缺口:利基市場機遇
需求爆發
全球 AI 基礎設施支出 2025 年將超過 3000 億美元,馬來西亞 AI 初創生態系統快速增長
學術需求
馬來亞大學、莫納什大學等頂尖學府已建立 HPC 平台,顯示強烈科研計算需求
合規優勢
市場對高端 GPU 算力需求真實且迫切,我們專注 100% 合法合規的本地及東盟客戶
我們的商業模式建立在完全合法合規基礎上。
「PDPA 合規」、「STA 合規」和「數據主權」
不僅是法律義務,更是我們區別於潛在灰色市場競爭者的核心營銷賣點和競爭優勢。
目標客戶群體
AI/ML 初創公司
需要彈性 GPU 資源進行模型訓練、微調和推理。對價格敏感,偏好按小時計費的 GaaS 模式。這是我們的主要目標客戶群。
數位轉型中小企業
希望將 AI 應用整合到現有業務流程中。不僅需要算力,更需要託管服務和雲遷移支持。提供高利潤機會。
研究與學術機構
需要 HPC 算力進行科研,對成本敏感,可能租用裸機伺服器。作為次要目標客戶群。
數位媒體產業
需要 GPU 進行 3D 渲染和生成式 AI 內容創作。提供穩定的收入來源。
競爭格局分析
我們不與數據中心基礎設施運營商直接競爭,他們是我們的供應商和合作夥伴。我們的直接競爭對手是馬來西亞市場上其他 GaaS、裸機伺服器和雲服務提供商。
三層服務商業模式
第一層: GPU 即服務 (GaaS)
核心產品。提供按需、按小時計費的 GPU 實例租賃。客戶可通過 Web 界面或 API 即時啟動、擴展或終止 GPU 計算實例。目標客戶為 AI 開發者、研究人員和初創公司。
第二層: 專用裸機 GPU 伺服器
為需要持續高負載和最佳性能的客戶提供按月租賃的專用物理伺服器。客戶獨占硬體,無虛擬化開銷。目標客戶為進行大規模模型訓練的 AI 公司和 3D 渲染工作室。
第三層: 託管 AI 基礎設施
實現高利潤和客戶粘性的關鍵。提供託管安全與網絡、雲遷移服務、PDPA 合規即服務、24/7 遠程支持等增值服務。這是我們的核心競爭優勢。
高密度主機託管策略
關鍵運營細節
我們不建設數據中心,而是在吉隆坡/賽城的頂級 Tier 3 數據中心租用機櫃空間。但傳統主機託管報價對 GaaS 業務具有高度誤導性。
核心挑戰:
標準 42U 機櫃通常只包含 1.5kW 電力,遠無法滿足 AI 伺服器需求。一個 AI GPU 伺服器機箱功耗可輕鬆超過 10kW,滿載機櫃功率密度可達 40-50kW。
解決方案:
我們的採購策略必須是
「按千瓦(per kW)」租用高密度電力
,而非「按機櫃」租用。必須與供應商協商能支持 10-20kW 功率的機櫃。
1.5kW
標準機櫃
傳統配置
40kW
AI 機櫃需求
實際要求
硬體採購策略:平衡風險與性能
地緣政治風險
美國對馬來西亞實施 AI 晶片出口管制,MITI 要求所有高性能 AI 晶片需根據 STA 2010 申請許可。直接採購 H100、H200 將面臨困難、高成本和法律審查。
主力產品策略
集中採購受管制較低但性能強勁的 GPU: RTX 4090 (RM 8,400-9,999) 和 RTX 6000 Ada (RM 29,367-55,170, 48GB VRAM)。這些將構成 GaaS 和裸機租賃主力。
旗艦產品策略
通過完全合法合規渠道,與 MITI 報備,嘗試採購少量 H100/H200。作為旗艦產品吸引高端客戶,建立市場領導地位。
直接液體冷卻 (DLC) 技術
為何必須採用 DLC?
AI 伺服器是高熱設計功耗負載。一個機架 40kW 的熱量是傳統空氣冷卻(極限 15-20kW)無法應對的。在 2025 年,液冷已成為 AI 數據中心的必需品。
TNB 電價上漲威脅
TNB 於 2025 年 7 月 1 日實施 RP4 電價改革,針對數據中心引入高達 60 sen/kWh 的新類別,導致總成本上漲 10-14%。
DLC 投資回報
採購內置液冷板的 DLC-ready 伺服器
部署機櫃級冷卻劑分配單元 (CDU)
顯著降低 PUE (電源使用效率)
減少總體能耗和電費
投資高效 DLC 系統是在電價上漲環境下保持價格競爭力和盈利能力的唯一途徑。
網絡架構與連接性
01
運營商中立設施
選擇的主機託管合作夥伴必須提供與馬來西亞互聯網交換中心 (MyIX) 及主要電信運營商的低延遲、高帶寬連接
02
帶寬配置
啟動時至少需要 1Gbps 上行鏈路。1Gbps 網絡端口月費約 RM 300,1Mbps 專用國際帶寬月費約 RM 12.50
03
延遲優化
在 AIMS 或 Exabytes 等位於 KL/Cyberjaya 的成熟 Tier 3 設施進行託管,為目標客戶提供最低網絡延遲
品牌定位與核心信息
馬來西亞 AI 創新者的敏捷算力夥伴
本地 (Local)
數據 100% 存儲在馬來西亞,確保數據主權
合規 (Compliant)
專為 PDPA 和 STA 合規性而設計
高性能 (Performant)
採用 DLC 液冷技術,確保 GPU 性能不降頻
彈性 (Flexible)
從按小時計費到按月租用裸機的靈活選項
B2B 營銷戰略
AI 驅動營銷
利用 AI 營銷工具進行精準客戶細分,識別潛在 AI 初創公司和尋求 AI 解決方案的中小企業
內容營銷
發布行業白皮書、舉辦網絡研討會、發布成本分析報告,建立思想領導地位
合作夥伴生態
與雲遷移服務商、託管服務提供商、大學研究部門建立合作關係
通過上述策略,我們將建立強大的市場認知度,吸引目標客戶,並建立長期合作關係。
法律合規框架
在 2025 年的地緣政治和監管環境下,
合規性是我們區別於他人的核心競爭優勢
。一個透明、合規的本地企業對目標客戶極具吸引力。
馬來西亞數位 (MD) 地位:戰略核心
為何選擇 100% ITA?
MD 新投資激勵提供兩個選項:
選項 1: 10 年 0-10% 減免稅率
選項 2: 5 年 60-100% 投資稅收抵免 (ITA)
我們必須選擇選項 2 (100% ITA)
戰略邏輯
作為初創企業,前 1-2 年利潤可能微薄甚至為負,RTR 實際價值接近零。但我們初始 CapEx 高(約 70 萬馬幣購買 GPU)。
ITA 允許我們將 100% 合格資本支出用於抵扣未來 5 年應稅收入,實質上等於政府為核心創收資產提供巨額補貼。
重大風險分析與緩解
1
地緣政治/供應鏈風險
風險:
美國出口管制和 STA 2010 新規導致無法採購 H100 或採購延遲
緩解:
多元化採購,專注 RTX 4090 和 6000 Ada;與 MITI 保持透明溝通;僅通過 NVIDIA 批准供應商採購
2
運營成本/電力風險
風險:
TNB RP4 電價改革導致數據中心電費上漲 10-14%,嚴重侵蝕利潤
緩解:
投資高效 DLC 液冷系統降低 PUE;定價包含電力成本動態附加費;利用 MDEC ITA 節省緩衝 OPEX 增加
3
競爭風險
風險:
現有 GaaS 供應商可能發起價格戰,擠壓新進入者利潤空間
緩解:
專注高利潤託管 AI 基礎設施服務差異化;提供 PDPA 合規諮詢和託管安全增值服務
100 萬馬幣資本配置
這 100 萬馬幣是啟動運營的全部彈藥。每一分錢都必須花在能產生收入的資產或確保運營合規上。資金必須足夠支付 CapEx 並提供至少 6 個月 OpEx 運營跑道。
70% - 硬體資本支出 (RM 700,000)
4 台 Pro 伺服器(2x RTX 6000 Ada)、8 台 Prosumer 伺服器(2x RTX 4090)、網絡設備、DLC 設備。此項 100% 符合 MDEC ITA 抵免。
5% - 啟動費用 (RM 50,000)
公司註冊與法律諮詢、MDEC 和 MCMC 許可申請、主機託管設置費與押金。
25% - 運營週轉金 (RM 250,000)
確保 6 個月運營跑道:機櫃租金與電力、帶寬成本、員工薪酬、營銷與軟件許可。
定價模型與投資回報
GaaS 按時計費定價
RTX 4090: 約 RM 2.70 / 小時
RTX 6000 Ada: 約 RM 6.50 / 小時
裸機按月計費定價
2x RTX 4090 伺服器: RM 4,000 / 月
2x RTX 6000 Ada 伺服器: RM 9,000 / 月
投資回報分析
8.75
月
RTX 4090 伺服器成本回收期
8.9
月
RTX 6000 Ada 伺服器成本回收期
強勁的投資回報率(< 9 個月)證明 GaaS 業務模型的財務可行性
預計第一年總收入約 45 萬馬幣,運營成本約 50 萬馬幣。第一年將實現接近盈虧平衡,但需在第 9 個月啟動 A 輪融資以支持持續增長。
未來展望:成為 AI 浪潮的關鍵賦能者
1
第 1 年 (M1-M12)
啟動運營,驗證商業模式,在 KL/Cyberjaya 建立首個接入點,達到接近盈虧平衡
2
第 2 年 (M12-M24)
完成 A 輪融資(300-500 萬馬幣),擴展至柔佛超大規模園區,服務新加坡和東盟客戶
3
第 3 年 (M25-M36)
從 IaaS 向 PaaS 擴展,開發 MLOps 工具和預訓練模型庫,增加客戶粘性和利潤率
4
第 4 年 (M37+)
專注邊緣計算,在各主要城市部署邊緣 GaaS 節點,服務智能城市和 IoT 應用
100 萬馬幣不足以讓我們以傳統方式「進入」數十億投資的數據中心基礎設施行業。但這筆資金絕對足以「啟動」一個高增長、高利潤、高壁壘的 AI 算力即服務業務。
我們的成功不在於擁有多少混凝土和鋼鐵,而在於我們能多高效地在租用的機架空間內,為馬來西亞的創新者提供他們最稀缺的資源:
合規、本地、高性能的 AI 算力
。
Prepared by Lee Wai Hong | waihong80@gmail.com | Nov 16 2025
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