全国大量智算中心的GPU平均利用率尚不足30%，西部部分中小项目甚至面临亏损风险。
与之形成强烈反差的是，高端GPU算力市场却处于极度紧缺状态。核心芯片的出租率维持在90%以上，部分订单排期已延伸至2027至2028年。
一年期高端算力租约价格半年内上涨近40%，主流云厂商亦在近期相继上调AI算力服务售价。
这种“低端过剩、高端紧缺”的结构性矛盾，揭示了算力租赁行业正在经历的核心转变：从过去依赖大模型训练的脉冲式抢卡需求，全面转向由多模态、Agent及应用落地驱动的持续性Token消耗。
算力租赁的本质，正在从周期性硬件出租，演化为类似公用事业的持续性产能供给。
01.
行业定义
算力租赁，是指算力服务商通过自建、筹措或整合高性能计算硬件资源，以云服务、裸金属或算力集群的形式，向下游客户提供按需调用的计算能力租用服务。
在生成式人工智能对计算资源需求陡增的背景下，算力租赁有效降低了中下游企业一次性采购高昂硬件资本开支（CapEx）的门槛。
该行业的核心逻辑，在于将高额的重资产硬件投资，转化为可预测、按使用量或按时间支付的运营成本（OpEx）。
它不仅提供底层芯片的算力时数，还涵盖了配套的高速互联网络、存储系统、液冷散热及算力调度平台的综合运维保障。
02.
行业分类
根据硬件架构、资源提供形式及作业场景的不同，算力租赁主要划分为以下四种代表性类型：
其一，高端GPU纯算力租赁。主要基于国际顶尖AI芯片建立的高性能算力集群，主要面向超大规模AI大模型的基座训练及复杂推理，追求极高的单卡吞吐与集群互联带宽。
其二，国产算力租赁。围绕国产自主可控芯片生态搭建的算力平台，重点服务于政企场景、关键基础设施及对数据安全和供应链自主有明确要求的应用。
其三，AIDC与IDC算力一体化服务。由传统数据中心运营商向上游智算中心升级演进而来，强调机柜、电力、液冷制冷等基础设施与算力硬件的深度融合，具备极强的成本效益与规模效应。
其四，云厂商弹性算力平台。由主流云巨头提供的弹性计算服务，通过软件定义算力，为主体分散的中小企业及开发者提供按需付费、即开即用的算力资源。
03.
发展历程
算力租赁的发展过程，伴随着AI技术演进与商业模式的深化，经历了明显的阶段性跨越。
早期阶段：周期性抢卡模式。需求端主要由少数大模型研发机构驱动，训练需求呈现强烈的脉冲式特征。租赁服务商通过掌控稀缺硬件获取短期高溢价，但长约锁定能力较弱，收入波动较大。
当前阶段：流水式消耗转型。Agent、多模态及AI Coding等应用的落地，导致Token调用量呈指数级增长。推理算力在整体需求中的占比已超过70%，取代训练成为算力消耗的主力。
未来演进方向：从“卖裸算力”转向“卖模型服务与Token分润”。传统的模式是签订3至5年长约，按月收取固定机柜或算力租金。而升级后的模式逐步探索基于模型服务（MaaS）及Token输出的分成机制，盈利天花板与商业估值维度随之发生本质重塑。
04.
产业链全景分析
算力租赁产业链从上游的物理资源输入，到中游的算力整合，再到下游的价值实现，形成了完整的价值转换链路：
能效转化决定了算力的成本底线。芯片与系统工程将电力转化为有效的计算能力（FLOPs）。数据与算法的注入将 FLOPs 升维为高信息密度的 Token。最终通过下游业务流程的嵌入实现商业价值。
产业链各环节分工明确，上游提供硬件与基础设施支撑，中游完成资源集成与运营，下游消化算力并转化为最终的产品服务。
上游分析
算力租赁的上游涵盖了芯片、服务器、光模块及数据中心基础设施四大核心领域。
AI芯片是算力的核心驱动力，决定了训练与推理的性能上限，代表性参与者包括英伟达，以及国内的寒武纪、海光信息、壁仞科技等。
服务器硬件作为算力的物理载体，承担GPU与CPU的集成与系统稳定性，代表厂商包括浪潮信息、工业富联、中科曙光等。
光模块是保障算力集群高速互联、低延迟与高带宽高吞吐的关键器件，代表企业包括中际旭创、新易盛等。
数据中心基础设施包含电源、制冷、机柜及液冷系统，是维持高密度算力运行的底座，代表企业包括科华数据、英维克等。
中游分析
中游环节负责将上游零散的硬件与基础设施能力整合为可交付的算力服务，竞争格局主要由以下几类主体构成：
高端GPU租赁商以稀缺硬件资源为核心竞争力，主要服务于大型模型训练，典型代表如鸿博股份等。
国产算力租赁商依托国产生态体系展开，通过软硬件适配提供自主可控的算力方案，典型代表如拓维信息。
IDC与AIDC一体化运营商凭借基础设施规模、低PUE与资金实力取胜，典型代表如宝信软件等。
公有云厂商依托庞大的生态体系与弹性调度能力，服务广大中小开发者，典型代表包括阿里云、腾讯云等。
下游分析
下游是算力消耗的承载端，算力需求由不同层级的应用场景共同驱动：
大模型训练端是高端算力的集中消耗方，代表主体包括字节跳动等具备持续基座模型迭代能力的互联网科技巨头。
AI应用与算法开发商是推理算力快速增长的主要拉动者，代表企业包括商汤科技、万界数据等。
科研机构与高校侧重于基础科学计算与前沿模型研究，代表机构包括中科院、清华大学等。
垂直行业终端正在将AI能力嵌入具体业务流程，代表领域包括金融、医疗、工业制造等，如招商银行等机构的智能化转型应用。
05.
重点企业与产业格局
算力租赁行业展现出明显的重资产属性与规模效应。融资能力、硬件获取管道、出租率以及客户锁定期成为衡量企业核心竞争力的要件。
润泽科技作为智算中心规模龙头，已交付运营750MW高质量算力中心，已投产算力突破30,000P。公司液冷机柜占比约40%，整体PUE降至1.08。2025年实现净利润50亿至53亿元，同比大幅增长。公司持续加码基础设施控制权，推进收购广东润惠剩余股权以强化大湾区节点布局。
利通电子作为纯算力租赁代表，已投产算力达33,000P，且全数采用高端训练芯片。2025年算力业务营收达4.86亿元，毛利率接近53%。公司与腾讯等核心客户签署多年期长单，在手订单排期延伸至2028年，出租率维持满载。同时配合经营性租赁等金融工具支持算力资产扩张。
协创数据展现出强劲的转型弹性，已投产算力约10,000P，在建40,000P，目标在2026年底达到50,000P规模。2026年上半年归母净利润大幅预增247%至340%，主要受益于智算产品及服务规模扩张。公司拟定增募资不超80亿元用于智算中心及存储扩产，并通过融资租赁加速重资产布局。
中贝通信采取英伟达与华为昇腾双技术路线，已投产算力18,000P，其中高端芯片占比约70%，国产芯片占比约30%。公司规划在2026年底达到29,000P规模，客户涵盖字节跳动、商汤、MiniMax等。此外，公司积极推进出海战略，与越南电信合作搭建东南亚智算节点。
拓维信息作为国产算力生态代表，已投产算力22,000P，全数采用华为昇腾架构。公司中标长沙、重庆、济南等12个地方智算中心项目，在手订单超30亿元。2026年一季度算力业务收入同比倍增，深度受益于地方智算中心建设及国产替代趋势。
宏景科技通过从智慧城市转型，构建了“算力设备集成+运营（直租/转租）”的业务模式。截至2026年3月末，公司已签未交付订单对应算力规模超1万P，具备IaaS全栈交付能力。前五大客户集中度较高，公司正积极拓展东南亚海外市场，并结合股权回购与融资租赁配套保障业务推进。
从短期来看，高端算力供给的物理瓶颈与下游Token消耗量的指数级增长，依然将支撑算力租赁行业维持高景气度。
长远来看，当算力硬件逐渐走向标准化，基座模型训练边际收益递减时，单纯依赖“利差与租金”的重资产租赁模式必然面临利润挤压。
行业最终的胜负手，在于租赁商能否真正完成从“硬件资源中介”向“Token基础设施运维与算法服务商”的跨越。
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