算力租赁时代:全球市场趋势与产业深度研究(一)|「渝鑫分享」

前言：

算力租赁行业通过实现计算资源所有权与使用权的分离，为中小企业提供了灵活、可扩展且成本可控的算力获取方式。本报告立足智能算力需求爆发与租赁市场兴起的背景，系统梳理产业链结构、商业模式与市场格局，深入剖析不同规模企业的需求匹配与竞争态势，旨在提供决策参考与趋势洞察。

本篇章内容主要涵盖三大板块：

●  行业定义与核心模式

●  算力租赁行业市场规模

●  算力租赁行业产业链分析

    算力，即计算能力，是衡量数据处理系统执行计算任务速度和规模的核心指标，可以分为通用算力、智能算力、超算算力。

    算力租赁是指企业或个人通过租赁方式获得所需的计算资源，包括但不限于CPU、GPU、FPGA等硬件设备的计算能力。其核心在于实现计算资源的所有权与使用权的分离，使客户能够以灵活、可扩展和成本可控的方式获取强大的数据处理能力。

• 轻量级需求

  对于简单的AI推理任务，如智能客服、文本识别、图片处理等，通常需要较低的算力，一般单卡或少量卡的算力即可满足，如RTX 3060、RTX 3080等中低端显卡的算力就能胜任。

• 中等规模需求

  如果需要进行一些中等规模的模型训练或推理，如行业定制化的文本生成、图像分类模型等，可能需要多卡协同的算力，如4卡、8卡的GPU集群，常见的显卡有NVIDIA A100、华为昇腾910等。

• 大规模需求

  对于一些复杂的AI任务，如大规模的自然语言处理模型训练、复杂的计算机视觉任务等，可能需要更多的算力资源，如16卡、32卡甚至更多的GPU集群，或者需要使用到高性能的CPU集群进行辅助计算。

• 按整台服务器进行租赁

  以每台服务器（含8张GPU）为单位进行计量，租金按照每台每月的标准收取，适用于需要长期稳定使用大量GPU资源的客户；提供最新GPU卡的同时具备低服务器运维成本。

• 按算力规模租赁

  租金按每P每年计量，可以根据算力需求选择合适的算力规模，实现更加灵活的资源配置。

• 按租用GPU付费租赁

  租金按照每GPU每小时计量，适用于短期或临时性的算力需求，可以根据实际需求随时调整卡的租赁数量。

数据显示，2024年，中国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒（EFLOPS），同比增长74.1%，增幅是同期通用算力增幅（20.6%）的3倍以上；市场规模为190亿美元，同比增长86.9%。预计2025年中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，较2024年增长43%。然而，自建算力成本高昂，不仅需要购买大量昂贵的硬件设备，还需承担后续的运维和管理成本，对于众多企业尤其是中小企业来说难以承受。在此背景下，算力租赁市场应运而生并迅速兴起。

    2024年中国智能算力租赁市场规模达到377EFlops（FP16精度），较2023年同比增长88.5%。预计未来三年，中国智能算力租赁市场规模复合增长率将保持在53%，至2027年中国智能算力租赁市场规模将超1300EFlops。

    算力租赁是一个链条长、协同要求高的产业，其完整产业链及代表企业如下：

• 上游：技术壁垒最高，利润集中。尤其是AI芯片，长期被英伟达垄断，构成产业发展的核心瓶颈。国产替代是关键战略方向。

• 中游：是商业模式的核心竞技场。传统云商依靠资本和生态构建壁垒，而共享算力平台则依靠调度算法和资源聚合能力挑战成本极限。“雨滴法则”所处环节正是对中游服务模式的一场效率革命。

• 下游：市场空间最大，需求最为分散。算力的价值最终通过各类AI应用实现，应用的繁荣反过来拉动对中游算力的需求。

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