核心觀點(diǎn)：

• “龍蝦”智能體框架席卷全球，國(guó)內(nèi)大模型Token消耗呈指數(shù)級(jí)飆升，引發(fā)的Token通脹與算力漲價(jià)潮，直接帶動(dòng)云廠商的AI算力租賃資源使用量增加，算力租賃產(chǎn)業(yè)鏈成為核心受益環(huán)節(jié)之一。

• 依托算力租賃的商業(yè)模式不僅降低了用戶的初期投資成本，還提高了資源的利用效率。對(duì)于算力提供方，算力租賃有助于優(yōu)化資源，可以將閑置的計(jì)算資源出租。

• 得益于AI算力需求的爆發(fā)以及區(qū)塊鏈技術(shù)的普及，算力租賃行業(yè)演變出了一種新興形式——算力交易。相比于算力租賃的“服務(wù)化”屬性，算力交易凸顯了其“商品化”的特質(zhì)。

• 算力租賃行業(yè)將從傳統(tǒng)的資源租賃市場(chǎng)向標(biāo)準(zhǔn)化、證券化的交易市場(chǎng)轉(zhuǎn)型，構(gòu)建全新的租賃-交易-調(diào)度-服務(wù)一體式的全流程算力服務(wù)生態(tài)。

近期，OpenClaw（龍蝦）智能體框架席卷全球，國(guó)內(nèi)大模型Token消耗呈指數(shù)級(jí)飆升，從原來的百萬(wàn)個(gè)級(jí)別直接飆升至上億級(jí)別，阿里云、百度云、騰訊云等頭部云廠商密集提價(jià)，AI產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的供需與商業(yè)邏輯重構(gòu)。

這場(chǎng)由 “龍蝦” 引發(fā)的Token通脹與算力漲價(jià)潮，直接帶動(dòng)云廠商的AI算力租賃使用量增加，也是核心受益環(huán)節(jié)。

（1）概況

1）定義及特征

算力租賃是指用戶向?qū)I(yè)的算力服務(wù)提供商支付費(fèi)用，以獲取特定計(jì)算資源使用權(quán)的商業(yè)服務(wù)模式。算力租賃的核心特征為資源共享、按需付費(fèi)。用戶可通過互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程接入算力資源池，按實(shí)際需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置，滿足人工智能訓(xùn)練、大數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算等高算力場(chǎng)景的需求。

依托算力租賃的商業(yè)模式，用戶可以根據(jù)自己的需求租賃服務(wù)器或虛擬機(jī)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的計(jì)算任務(wù)，而無需擁有自己的計(jì)算資源。這種模式不僅降低了用戶的初期投資成本，還提高了資源的利用效率。對(duì)于算力提供方，算力租賃有助于優(yōu)化資源，可以將閑置的計(jì)算資源出租。

2）分類

算力租賃主要分為買斷式和零售式兩種模式。

• 算力買斷

算力買斷模式主要面向具備持續(xù)大規(guī)模算力需求的企業(yè)客戶，特點(diǎn)為長(zhǎng)期合約綁定與算力資源的獨(dú)占式服務(wù)。

圖1 阿里云服務(wù)器的包年計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

資料來源：阿里云官網(wǎng)

在該模式下，客戶通過預(yù)先支付較高費(fèi)用獲得指定算力資源的獨(dú)占使用權(quán)，在合約期內(nèi)，硬件資源完全定向服務(wù)于單一客戶的計(jì)算任務(wù)。

這種模式的核心特征在于資源穩(wěn)定性與確定性——客戶可自主規(guī)劃長(zhǎng)期訓(xùn)練任務(wù)（如大模型迭代開發(fā)），同時(shí)規(guī)避了市場(chǎng)供需波動(dòng)帶來的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)服務(wù)商而言，長(zhǎng)期買斷合約有助于提升資產(chǎn)利用率的可預(yù)測(cè)性，降低運(yùn)營(yíng)成本中的空置損耗，但需承擔(dān)硬件折舊損耗與客戶信用風(fēng)險(xiǎn)帶來的潛在損失。

• 算力零售

算力零售模式則針對(duì)中小規(guī)?；蜷g歇性算力需求的客戶群體，提供靈活彈性的中短期算力租賃服務(wù)（按小時(shí)/天/周計(jì)費(fèi)）。

圖2 阿里云服務(wù)器ECS（彈性計(jì)算服務(wù)）的按小時(shí)計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

資料來源：阿里云官網(wǎng)

零售模式下，算力的資源分配采用共享機(jī)制，同一GPU集群可能分時(shí)段服務(wù)于不同客戶，因此對(duì)于平臺(tái)和用戶來說，可能分別存在服務(wù)空檔期與算力資源短缺的風(fēng)險(xiǎn)。

零售模式的定價(jià)受市場(chǎng)影響較大，租金價(jià)格需隨實(shí)時(shí)供需關(guān)系動(dòng)態(tài)調(diào)整。當(dāng)行業(yè)GPU供給緊張或需求激增時(shí)，零售單價(jià)將顯著上?。环粗诘疽蛐枨笙陆?，單價(jià)將會(huì)下調(diào)。

該模式要求服務(wù)商具備精細(xì)化的動(dòng)態(tài)調(diào)度能力，通過最大化資源復(fù)用率平衡算力空置帶來的額外成本。

表1 算力租賃兩種模式的區(qū)別

資料來源：融中咨詢

3）算力租賃的新形態(tài)——算力交易

得益于AI算力需求的爆發(fā)以及區(qū)塊鏈技術(shù)的普及，算力租賃行業(yè)演變出了一種新興形式——算力交易。

表2 算力租賃與算力交易的區(qū)別

資料來源：融中咨詢

算力交易是一種結(jié)合了智能合約與區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化、去平臺(tái)化的算力資源交易機(jī)制，是將計(jì)算資源（如CPU、GPU等）單位化后，以貨幣或其他形式進(jìn)行買賣的行為。相比于算力租賃的“服務(wù)化”屬性，算力交易則凸顯了其“商品化”的特質(zhì)。

圖3 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的算力交易結(jié)構(gòu)模型

資料來源：中國(guó)電信研究院

在算力芯片、智能合約、區(qū)塊鏈技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展，與政策扶持與各地官方算力交易平臺(tái)建立的雙重驅(qū)動(dòng)下，算力交易預(yù)計(jì)將成為未來主流的算力服務(wù)方案之一，為中小型用戶提供靈活、低門檻的算力資源獲取渠道，推動(dòng)算力資源的普及化、去中心化、資產(chǎn)證券化，重塑算力租賃行業(yè)的生態(tài)模式。

圖4 上海算力交易平臺(tái)于2025年世界電信和信息社會(huì)日正式啟動(dòng)

資料來源：通信世界網(wǎng)（CWW）

（2）發(fā)展歷程

國(guó)內(nèi)算力租賃行業(yè)的發(fā)展歷程可劃分為四個(gè)階段：萌芽探索期、需求驅(qū)動(dòng)期、增長(zhǎng)爆發(fā)期、成熟整合期。

圖5 算力租賃行業(yè)發(fā)展歷程

資料來源：融中咨詢

1）萌芽探索期（2018年之前）

在早期階段，企業(yè)主要通過自建數(shù)據(jù)中心來滿足算力需求，這種模式使得硬件采購(gòu)和運(yùn)維成本居高不下。2014年，穩(wěn)定幣USDT的誕生具有重要意義，它首次將現(xiàn)實(shí)資產(chǎn)代幣化（RWA）的理念付諸實(shí)踐，為算力資源的金融化奠定了基礎(chǔ)。

這一時(shí)期，云計(jì)算平臺(tái)開始初步提供通用服務(wù)器租賃服務(wù)，但針對(duì)GPU等專用算力的服務(wù)體系尚未形成。中小企業(yè)常常因?yàn)樗懔π枨蟛▌?dòng)，面臨著資源閑置或者短缺的問題。

2）需求驅(qū)動(dòng)期（2018–2022年）

中美科技摩擦的加劇以及AI技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，共同催生了算力租賃市場(chǎng)的興起。

2018年，美國(guó)實(shí)施芯片出口限制政策，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)高端GPU供應(yīng)緊張，企業(yè)為緩解"算力荒"，紛紛轉(zhuǎn)向租賃模式。2021年，"東數(shù)西算"工程正式啟動(dòng)，通過政策引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了算力資源的跨區(qū)域調(diào)度。到2022年，中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)到268EFLOPS，首次超過通用算力，這標(biāo)志著算力租賃市場(chǎng)初步形成規(guī)模。但此時(shí)的租賃服務(wù)主要以整機(jī)柜包月模式為主，在靈活性方面還存在一定的局限。

3）爆發(fā)增長(zhǎng)期（2023–2024年）

ChatGPT的出現(xiàn)引發(fā)了大模型訓(xùn)練的熱潮，千億級(jí)參數(shù)模型的訓(xùn)練需要千卡級(jí)GPU集群的支持，在這樣的背景下，算力租賃成為了具有性價(jià)比的選擇。同時(shí)，由于技術(shù)的進(jìn)步以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越發(fā)激烈，各種計(jì)算卡的租賃價(jià)格呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)。而隨著華為昇騰910B等國(guó)產(chǎn)芯片逐步投入商用，算力租賃市場(chǎng)逐步向著多元化、國(guó)產(chǎn)替代化的方向發(fā)展。

2024年，智能算力租賃規(guī)模達(dá)到377EFLOPS，年增長(zhǎng)率高達(dá)88%。與此同時(shí)，商業(yè)模式創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，按任務(wù)計(jì)費(fèi)的碎片化算力包、通過區(qū)塊鏈賦能實(shí)現(xiàn)RWA資產(chǎn)化（例如ComputeLabs將GPU進(jìn)行代幣化）等模式，正在重塑整個(gè)行業(yè)生態(tài)。

4）成熟整合期（2025年至今）

目前，算力租賃市場(chǎng)已經(jīng)進(jìn)入理性發(fā)展的新階段。以H100為例，其租賃單價(jià)從2023年初接近8美元/GPU/小時(shí)，下探至2025年中旬約2.4美元/GPU/小時(shí)，跌幅超過70%。

在政策層面，中國(guó)首批數(shù)據(jù)中心REITs獲得批準(zhǔn)，這為算力資產(chǎn)證券化打開了融資通道。

技術(shù)發(fā)展層面，行業(yè)焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向了智能化調(diào)度，基于AI驅(qū)動(dòng)的算力網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)資源的自優(yōu)化分配，衛(wèi)星計(jì)算、深海數(shù)據(jù)中心等新型算力形態(tài)不斷拓展著服務(wù)的邊界。

租賃模式的去中心化、碎片化的發(fā)展徹底重構(gòu)了產(chǎn)業(yè)生態(tài)，中小團(tuán)隊(duì)借助共享算力獲得了大模型訓(xùn)練能力，算力正從過去的稀缺資源轉(zhuǎn)變?yōu)槠栈菪缘幕A(chǔ)設(shè)施。

（3）政策環(huán)境

近年來，國(guó)家及地方針對(duì)算力領(lǐng)域的政策對(duì)算力租賃行業(yè)起到了支持作用，其整體風(fēng)向聚焦于推動(dòng)算力資源的高效流動(dòng)、資產(chǎn)證券化和區(qū)域協(xié)同優(yōu)化，通過降低融資與運(yùn)營(yíng)成本、提升算力調(diào)度能力和供給規(guī)模，為算力租賃行業(yè)創(chuàng)造更高效化、智能化和市場(chǎng)化的發(fā)展環(huán)境。

表3 國(guó)內(nèi)算力領(lǐng)域有關(guān)政策對(duì)算力租賃行業(yè)的影響

資料來源：融中咨詢

（4）產(chǎn)業(yè)鏈

算力租賃產(chǎn)業(yè)鏈的上游是各大設(shè)備供應(yīng)商，負(fù)責(zé)提供硬件與基礎(chǔ)設(shè)施，如算力芯片、服務(wù)器機(jī)柜、光互聯(lián)系統(tǒng)及冷卻系統(tǒng)等；

中游云廠商和IDC（數(shù)據(jù)中心）服務(wù)提供商整合上游的算力資源，通過云計(jì)算平臺(tái)提供算力租賃服務(wù)，以及根據(jù)用戶需求配置合適的基礎(chǔ)設(shè)施與算力環(huán)境；

下游需求體量巨大，包括使用算力租賃服務(wù)的企業(yè)和個(gè)人，創(chuàng)業(yè)公司、科研院所、政府城市項(xiàng)目、金融、醫(yī)療、科研等領(lǐng)域的企業(yè)和機(jī)構(gòu)。

圖6 算力租賃行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：融中咨詢

（5）市場(chǎng)規(guī)模

從算力規(guī)模分析，2024年，中國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到377EFlops（FP16精度），同比增長(zhǎng)88%。預(yù)計(jì)未來三年，中國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模復(fù)合增長(zhǎng)率平均值將保持在53%左右，至2027年，中國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1346EFlops。

圖7 中國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)（EFlops，F(xiàn)P16）

資料來源：融中咨詢

從市值規(guī)模分析，2024年智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到1479.6億元，2025年上漲到2,116.1億元。

圖8 中國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模（億元）

資料來源：融中咨詢

（6）競(jìng)爭(zhēng)格局

由于國(guó)內(nèi)AI算力租賃市場(chǎng)剛剛興起，參與方眾多。

云服務(wù)商和電信運(yùn)營(yíng)商憑借其技術(shù)優(yōu)勢(shì)、基礎(chǔ)設(shè)施資源以及廣泛的市場(chǎng)覆蓋，占據(jù)了市場(chǎng)的主導(dǎo)地位，市場(chǎng)份額高達(dá)70%。這一顯著的占比反映了云服務(wù)商和電信運(yùn)營(yíng)商在智能算力租賃領(lǐng)域的強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)影響力。

IDC服務(wù)商作為重要的參與者，位居第二梯隊(duì)。這些服務(wù)商通過專業(yè)的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)和管理能力，為市場(chǎng)提供了可靠的算力租賃服務(wù)，滿足了部分客戶對(duì)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的需求。

跨界廠商則利用其在其他領(lǐng)域的資源和技術(shù)優(yōu)勢(shì)進(jìn)入市場(chǎng)，占據(jù)一定的市場(chǎng)份額。

目前算力租賃市場(chǎng)上已經(jīng)有不錯(cuò)業(yè)績(jī)表現(xiàn)的企業(yè)，其租賃業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展和市場(chǎng)不斷擴(kuò)大，以及相關(guān)技術(shù)不斷升級(jí)會(huì)讓其市場(chǎng)占有率越來越高，業(yè)績(jī)穩(wěn)步提升。

產(chǎn)業(yè)鏈其他部分參與方還包括：上游設(shè)備企業(yè)、人工智能企業(yè)、地方政府和技術(shù)平臺(tái)服務(wù)商。

上游設(shè)備企業(yè)主要提供核心硬件支持；人工智能企業(yè)則專注于提供與AI相關(guān)的算力解決方案；地方政府通過政策支持和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)推動(dòng)本地算力租賃產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；技術(shù)平臺(tái)服務(wù)商則通過整合異構(gòu)算力資源和提供高效的調(diào)度服務(wù)，滿足市場(chǎng)的多樣化需求。

圖9 中國(guó)智能算力租賃服務(wù)商市場(chǎng)份額占比

資料來源：融中咨詢

（1）下游應(yīng)用領(lǐng)域

國(guó)內(nèi)智能算力租賃下游應(yīng)用市場(chǎng)呈現(xiàn)顯著的行業(yè)集中特征。

圖10 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是算力租賃產(chǎn)業(yè)鏈下游需求最集中的市場(chǎng)

資料來源：融中咨詢

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以62%的絕對(duì)占比成為核心需求方?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)的需求主要集中于云計(jì)算、AI模型訓(xùn)練及實(shí)時(shí)推理等高算力場(chǎng)景，其對(duì)大規(guī)模彈性算力的依賴源于海量數(shù)據(jù)處理、短視頻推薦算法優(yōu)化以及生成式AI應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng)。

其次為政府（14%），其需求以智慧城市、政務(wù)云和公共安全為重心，偏向數(shù)據(jù)合規(guī)性及安全性，并傾向于采用私有化部署與國(guó)產(chǎn)化算力解決方案。

金融行業(yè)占比6%，聚焦高頻交易風(fēng)控、量化建模及反欺詐分析，對(duì)低延遲算力和異構(gòu)資源調(diào)度能力要求較高。

醫(yī)療行業(yè)占比5%，需求集中于醫(yī)學(xué)影像AI分析、基因組學(xué)計(jì)算等場(chǎng)景，需兼顧算力精度與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。

制造與教育行業(yè)各占4%，其中制造業(yè)的智能算力應(yīng)用以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生為主，強(qiáng)調(diào)邊緣計(jì)算與實(shí)時(shí)性響應(yīng)能力，但當(dāng)前滲透率仍較低，未來增長(zhǎng)潛力較大；教育行業(yè)則多用于科研模擬與在線教育平臺(tái)支持，需求相對(duì)分散且周期性明顯。

（2）代表企業(yè)

1）傳統(tǒng)云廠商——中國(guó)電信

中國(guó)電信通過構(gòu)建“中心—省—邊緣—端”四級(jí)算力體系，來為行業(yè)提供高效、綠色的異構(gòu)算力統(tǒng)一調(diào)度系統(tǒng)，為企業(yè)、行業(yè)及區(qū)域發(fā)展提供普惠化、安全化的AI算力服務(wù)。2025年前三季度，中國(guó)電信營(yíng)業(yè)收入為3,943億元，同比增長(zhǎng) 0.6%，其中IDC業(yè)務(wù)持續(xù)規(guī)模拓展，收入達(dá)275億元，同比增長(zhǎng)9.1%。

在“東數(shù)西算”國(guó)家戰(zhàn)略推動(dòng)下，中國(guó)電信慶陽(yáng)分公司東數(shù)西算大數(shù)據(jù)中心作為西部算力樞紐節(jié)點(diǎn)，正加速構(gòu)建綠色集約、高效協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)體系，依托天翼云與國(guó)產(chǎn)AI大模型DeepSeek的深度融合，打造“智算+算法+網(wǎng)絡(luò)能力”三位一體的創(chuàng)新模式。

圖11 慶陽(yáng)市的電信天翼云算力中心

資料來源：今日頭條

天翼云入選首批國(guó)家級(jí)算力互聯(lián)互通調(diào)度服務(wù)商，通過全國(guó)一體化算力體系提升資源利用率與服務(wù)覆蓋范圍。據(jù)公開數(shù)據(jù)，天翼云自建智算規(guī)模達(dá)22 EFLOPS，接入合作伙伴算力27 EFLOPS，并推出“息壤”算力分發(fā)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)支持異構(gòu)算力統(tǒng)一調(diào)度。實(shí)現(xiàn)東西部算力的智能匹配與動(dòng)態(tài)調(diào)度。企業(yè)可基于業(yè)務(wù)需求，靈活調(diào)用西部低成本算力資源。

中國(guó)電信東數(shù)西算慶陽(yáng)算力中心還充分發(fā)揮清潔能源優(yōu)勢(shì)，結(jié)合自研的液冷技術(shù)、AI能效優(yōu)化算法，為DeepSeek大模型訓(xùn)練與推理提供高能效算力。各企業(yè)無需自建高耗能算力中心，即可通過池化算力租賃實(shí)現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型，尤其適合中小企業(yè)和初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)政企普惠化AI服務(wù)落地。

2）專業(yè)IDC服務(wù)商——光環(huán)新網(wǎng)

光環(huán)新網(wǎng)在AI算力租賃市場(chǎng)的的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于其IDC資源儲(chǔ)備，其擁有的高算力、低時(shí)延的IDC資源是行業(yè)內(nèi)的稀缺資產(chǎn)。公司結(jié)合英偉達(dá)核心算力資源，向行業(yè)提供靈活的算力租賃解決方案。2025年前三季度，公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入54.79億元，較上年同期下降 5.96%，其中IDC業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)收入16.67萬(wàn)元，同比增加1.53%。

公司新建的數(shù)據(jù)中心單機(jī)柜可支持10千瓦到20千瓦功率，已建立以英偉達(dá)為主的核心算力，已投產(chǎn)機(jī)柜總數(shù)超過7.2萬(wàn)個(gè)，現(xiàn)有算力規(guī)模超過4,000P?？蛻艨筛鶕?jù)實(shí)際需求選擇算力資源并按使用量付費(fèi)，同時(shí)其呼和浩特算力基地支持100MW IT負(fù)載，與燧原科技合作優(yōu)化DeepSeek模型，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練-推理全鏈條服務(wù)閉環(huán)。

圖12 光環(huán)新網(wǎng)新疆?dāng)?shù)據(jù)中心

資料來源：光環(huán)新網(wǎng)官網(wǎng)

光環(huán)新網(wǎng)通過布局自建數(shù)據(jù)中心+綠電配套（如新疆、呼和浩特基地），單位機(jī)柜成本比同行低15%-20%，形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力，為亞馬遜AWS中國(guó)提供云服務(wù)支持，系亞馬遜云科技全球最高等級(jí)合作伙伴。

3）字節(jié)跳動(dòng)算力供應(yīng)商——潤(rùn)澤科技

潤(rùn)澤科技為字節(jié)跳動(dòng)提供了強(qiáng)大的算力支持，其業(yè)務(wù)以液冷智算中心為核心。字節(jié)跳動(dòng)的最大算力供應(yīng)商是潤(rùn)澤科技，同時(shí)也是潤(rùn)澤科技的第一大客戶，其貢獻(xiàn)的收入占潤(rùn)澤科技總收入的60%以上。

圖13 潤(rùn)澤科技的數(shù)據(jù)中心機(jī)房

資料來源：潤(rùn)澤數(shù)據(jù)官網(wǎng)

在2023年，潤(rùn)澤科技成功交付了行業(yè)內(nèi)首例整棟純液冷智算中心，展現(xiàn)出強(qiáng)大的液冷技術(shù)實(shí)力，能夠滿足字節(jié)跳動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)中心低能耗、高效能的要求，為字節(jié)跳動(dòng)的AI模型訓(xùn)練和應(yīng)用提供穩(wěn)定可靠的算力集群。

潤(rùn)澤科技的主營(yíng)業(yè)務(wù)為IDC運(yùn)營(yíng)服務(wù)，其主體機(jī)房位于廊坊，并在長(zhǎng)三角、大灣區(qū)等多地布局了大規(guī)模園區(qū)級(jí)數(shù)據(jù)中心。字節(jié)跳動(dòng)作為其終端用戶之一，將自身服務(wù)器及相關(guān)設(shè)備置于潤(rùn)澤科技的數(shù)據(jù)中心，由潤(rùn)澤科技按照協(xié)商達(dá)成的運(yùn)營(yíng)服務(wù)等級(jí)，對(duì)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行365×24小時(shí)不間斷的技術(shù)運(yùn)維管理，保障數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

潤(rùn)澤科技通過定制化服務(wù)滿足了字節(jié)跳動(dòng)的大規(guī)模算力需求，間接支撐豆包、火山引擎等應(yīng)用的算力底座，業(yè)務(wù)穩(wěn)定性強(qiáng)且收入預(yù)期高。2025年上半年，公司IDC業(yè)務(wù)收入16.14億元，同比增長(zhǎng)6.15%；AIDC業(yè)務(wù)收入8.81億元，同比增長(zhǎng)36.95%。

（1）未來發(fā)展趨勢(shì)

1）算力芯片租賃價(jià)格下降

自2024年以來，中美市場(chǎng)的GPU租賃價(jià)格呈現(xiàn)平穩(wěn)下降的態(tài)勢(shì)，預(yù)計(jì)未來租賃價(jià)格仍將持續(xù)降低。

圖14 中美GPU租賃價(jià)格正逐步下降

資料來源：中國(guó)IDC圈

從全球視角看，算力租賃價(jià)格的下探，主要源于技術(shù)和商業(yè)兩方面的價(jià)差作用。

在技術(shù)方面，新舊架構(gòu)迭代加速，Blackwell架構(gòu)（如B100）和CoWoS封裝的成熟，使得單位算力成本持續(xù)攀降。老一代H100及A100需求走弱，租賃價(jià)格自然回落。

商業(yè)方面，則體現(xiàn)在云服務(wù)商間競(jìng)爭(zhēng)白熱化。特別是專業(yè)GPU云平臺(tái)，如海外市場(chǎng)的CoreWeave、RunPod、Lambda Labs等以低于傳統(tǒng)云的價(jià)格吸引用戶，與AWS、GCP等巨頭形成拉鋸戰(zhàn)，激進(jìn)降價(jià)成為搶占市場(chǎng)的常用策略。

此外，隨著工業(yè)化、企業(yè)級(jí)推理和消費(fèi)級(jí)應(yīng)用增長(zhǎng)，對(duì)GPU的需求愈發(fā)多元。中低端場(chǎng)景推動(dòng)專業(yè)平臺(tái)提供更具價(jià)格優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品，抑制了高端租賃價(jià)格的上行空間。

2）云端化發(fā)展

算力租賃服務(wù)正逐漸向云端化發(fā)展，云平臺(tái)整合海量算力資源，實(shí)現(xiàn)資源的靈活調(diào)配和彈性伸縮，極大提高了資源利用率和使用便利性，并提供AI軟件開發(fā)相關(guān)的算力增值服務(wù)，促使算力逐漸成為標(biāo)準(zhǔn)化商品，算力交易平臺(tái)正在興起。

同時(shí)，企業(yè)越來越多地采用多云戰(zhàn)略，智能算力租賃服務(wù)商需要提供多云協(xié)同管理解決方案以滿足企業(yè)需求。

3）區(qū)域化協(xié)同調(diào)度

智算中心布局更加注重區(qū)域化協(xié)同，如“東數(shù)西算”工程，通過區(qū)域化布局與調(diào)度的協(xié)同，降低延遲，提高用戶體驗(yàn)。

智能算力租賃服務(wù)商需建立高效的算力調(diào)度平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域間算力資源的靈活調(diào)配和協(xié)同工作，與各地區(qū)產(chǎn)業(yè)深度融合，形成區(qū)域化協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

4）去中心化與資產(chǎn)證券化

去中心化與資產(chǎn)證券化正成為推動(dòng)行業(yè)變革的重要方向。

去中心化式的算力交易平臺(tái)依托區(qū)塊鏈技術(shù)，將分散在全球的閑置算力資源通過智能合約進(jìn)行高效整合與調(diào)度，旨在打破傳統(tǒng)云計(jì)算巨頭的集中化壟斷模式，實(shí)現(xiàn)供需雙方的直接匹配與透明交易。

例如，美國(guó)算力租賃市場(chǎng)的領(lǐng)跑者Akash Network通過分層技術(shù)架構(gòu)、市場(chǎng)化定價(jià)機(jī)制和靈活的代幣經(jīng)濟(jì)模型，成功實(shí)現(xiàn)了GPU算力租賃的產(chǎn)品市場(chǎng)契合（PMF），在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出。

圖15 Akash截至2024年中旬的累計(jì)租賃量突破18萬(wàn)次

資料來源：The Block Beats

資產(chǎn)證券化則通過將算力基礎(chǔ)設(shè)施（如數(shù)據(jù)中心、GPU集群）轉(zhuǎn)化為可交易的金融產(chǎn)品。

例如，萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)、潤(rùn)澤科技等企業(yè)通過發(fā)行數(shù)據(jù)中心REITs發(fā)行盤活優(yōu)質(zhì)算力資產(chǎn)，將重資產(chǎn)的長(zhǎng)期收益轉(zhuǎn)化為流動(dòng)性較強(qiáng)的證券資產(chǎn)，吸引資本參與，實(shí)現(xiàn)“投-建-管-退”的閉環(huán)運(yùn)營(yíng)，加速資金回籠并支持行業(yè)擴(kuò)張。

圖16 萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)中心公募REITs的基金基本信息

資料來源：上海證券交易所

這兩種趨勢(shì)相互協(xié)同，去中心化平臺(tái)為資產(chǎn)證券化提供更靈活的底層資源支撐，而資產(chǎn)證券化則為去中心化算力網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模化建設(shè)提供融資渠道，共同推動(dòng)算力租賃從傳統(tǒng)資源型租賃模式向“技術(shù)+金融”的復(fù)合型生態(tài)演進(jìn)，既提升了行業(yè)效率，又拓展了參與主體的多元化與市場(chǎng)深度。

（2）風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)

行業(yè)高度依賴英偉達(dá)等國(guó)際芯片，易受出口管制沖擊；數(shù)據(jù)中心能耗高、電力成本占運(yùn)營(yíng)成本40%-60%，加之技術(shù)迭代快、安全合規(guī)趨嚴(yán)，客戶集中度高，且“東數(shù)西算”區(qū)域失衡導(dǎo)致東西部供需錯(cuò)配，多重壓力壓縮企業(yè)盈利空間。