一、國(guó)內(nèi)算力供需矛盾日益突出而自建算力成本高昂，推動(dòng)智能算力租賃行業(yè)高速增長(zhǎng)
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，算力已然成為了一種關(guān)鍵的戰(zhàn)略資源，從日常生活的智能應(yīng)用，到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度變革，再到政府治理的高效推進(jìn)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都離不開(kāi)算力的強(qiáng)力支撐。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的全面爆發(fā)，算力需求更是呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2024年我國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)725.3百億億次/秒（EFLOPS），同比增長(zhǎng)74.1%，增幅是同期通用算力增幅（20.6%）的3倍以上。
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然而自2018年起，美國(guó)政府對(duì)中國(guó)的科技封鎖不斷加劇，從限制高端芯片出口到擬限制中國(guó)企業(yè)使用美國(guó)廠商的云計(jì)算服務(wù)，嚴(yán)重阻礙了中國(guó)獲取先進(jìn)算力芯片及相關(guān)技術(shù)的渠道。以 H100 芯片為例，2023年英偉達(dá)全球出貨量達(dá) 65 萬(wàn)張，國(guó)內(nèi)僅有騰訊、百度、阿里巴巴和字節(jié)跳動(dòng)等少數(shù)幾家公司獲得了 H100 芯片的供應(yīng)。同時(shí)國(guó)產(chǎn)算力芯片短期內(nèi)又難以滿足市場(chǎng)需求，國(guó)內(nèi)算力供需矛盾日益突出。
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自建算力成本高昂，不僅需要購(gòu)買大量昂貴的硬件設(shè)備，還需承擔(dān)后續(xù)的運(yùn)維和管理成本，對(duì)于眾多企業(yè)尤其是中小企業(yè)來(lái)說(shuō)難以承受。在此背景下，智能算力租賃市場(chǎng)應(yīng)運(yùn)而生并迅速興起。
根據(jù)觀研報(bào)告網(wǎng)發(fā)布的《中國(guó)智能算力租賃行業(yè)現(xiàn)狀深度研究與投資前景分析報(bào)告（2025-2032年）》顯示，智能算力租賃本質(zhì)上是基于 AI 算力云業(yè)務(wù)的一種商業(yè)模式，它允許用戶根據(jù)自身需求，靈活租用 CPU、GPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)空間等計(jì)算資源，無(wú)需自行購(gòu)置昂貴的計(jì)算設(shè)備，就能滿足計(jì)算需求。對(duì)于需要大規(guī)模計(jì)算能力但又不想承擔(dān)過(guò)高前期成本的企業(yè)和機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，算力租賃無(wú)疑是一種理想選擇。通過(guò)租賃計(jì)算資源，用戶可以快速啟動(dòng)項(xiàng)目，使用穩(wěn)定高效的計(jì)算資源，大幅縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。
自建算力與智算租賃對(duì)比
| 考量因素 | 智算租賃 | 自建算力 |
| 部署成本 | 以阿里云為例，8卡英偉達(dá)A100-NVLink(80GB顯存)的GPU服務(wù)器月租金約為13.34萬(wàn)元，對(duì)應(yīng)全年租金約為160萬(wàn)元 | 8卡英偉達(dá) HGX加速顯卡A100SXM市場(chǎng)售價(jià)為145萬(wàn)元，除此之外仍需部署交換機(jī)(20萬(wàn)元)、配件(15萬(wàn)元)、基建等 |
| 運(yùn)維成本 | 智算租賃提供商負(fù)責(zé)硬件維護(hù)和技術(shù)支持，且無(wú)需承擔(dān)額外成本 | 涉及資源管理審批、調(diào)配、監(jiān)控等工作，需自省設(shè)立維護(hù)團(tuán)隊(duì)，并且需要承擔(dān)電力、冷卻和網(wǎng)費(fèi)等固定運(yùn)營(yíng)成本 |
| 時(shí)間成本 | 大部分租賃形式無(wú)需等待硬件采購(gòu)和部署，租用后可以立即開(kāi)始計(jì)算任務(wù)，小部分長(zhǎng)期租用的情況也僅需對(duì)服務(wù)器進(jìn)行微調(diào) | 當(dāng)前英偉達(dá)出貨周期約為3-4個(gè)月，服務(wù)器送達(dá)后需要進(jìn)行調(diào)試部署，從下單到使用計(jì)算的時(shí)長(zhǎng)難以確定 |
| 靈活性 | 可根據(jù)需求快速調(diào)整使用芯片的型號(hào)、租賃時(shí)間和帶寬等，適應(yīng)項(xiàng)目需求變化 | 服務(wù)器等硬件可能隨時(shí)間熱迭代升級(jí)，帶寬一次性購(gòu)買，無(wú)法靈活變更 |
| 數(shù)據(jù)安全 | 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在智算租賃提供商的存儲(chǔ)服務(wù)器內(nèi)，安全性和故障解決能力取決于智算租賃提供商 | 自行搭建存儲(chǔ)設(shè)備，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在企業(yè)內(nèi)部存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)，故障解決能力取決于企業(yè)自身 |
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國(guó)內(nèi)算力供需矛盾日益突出而自建算力成本高昂，推動(dòng)智能算力租賃行業(yè)高速增長(zhǎng)。2022-2024年我國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模由108EFlops增長(zhǎng)至377EFlops，CAGR為86.8%；預(yù)計(jì)2025-2027年我國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)規(guī)模由632EFlops增長(zhǎng)至1346EFlops，CAGR為45.9%。
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二、互聯(lián)網(wǎng)為智能算力租賃核心需求方，制造與教育當(dāng)前滲透率較低但未來(lái)增長(zhǎng)潛力較大
市場(chǎng)應(yīng)用深化是推動(dòng)智能算力租賃行業(yè)增長(zhǎng)的另一個(gè)重要因素。從需求結(jié)構(gòu)來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以62%的絕對(duì)占比成為核心需求方，其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；政府部門緊隨其后，占比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%，其需求聚焦高頻交易風(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)度能力要求嚴(yán)苛；醫(yī)療行業(yè)占比5%，其需求集中于醫(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)。此外，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(lái)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。
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三、我國(guó)智能算力租賃市場(chǎng)區(qū)域性特征明顯，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展領(lǐng)先
智能算力租賃需求與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高度相關(guān)。廣東、浙江、江蘇等數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份智能算力租賃需求合計(jì)占全國(guó)總需求的50%以上。從城市維度看，一線城市及省會(huì)城市由于創(chuàng)新企業(yè)聚集、科研機(jī)構(gòu)密集，智能算力租賃需求尤為旺盛。整體來(lái)看，我國(guó)智能算力租賃區(qū)域性發(fā)展特征明顯。
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四、國(guó)內(nèi)智能算力租賃市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇，智能算力服務(wù)器租賃價(jià)格持續(xù)下降
智能算力租賃在國(guó)外已有多年發(fā)展歷史。以美國(guó) CoreWeave 公司為例，其成立于 2017 年，前身是加密貨幣挖礦企業(yè) Atlantic。公司初期通過(guò)以太坊挖礦積累了大量英偉達(dá) GPU 資源，2019 年果斷調(diào)整業(yè)務(wù)方向，聚焦 AI 云和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。截至 2024 年底，CoreWeave 已運(yùn)營(yíng) 32 個(gè)數(shù)據(jù)中心，主要分布在美國(guó)低電力成本區(qū)域，并在倫敦、斯德哥爾摩等歐洲科技中心設(shè)立節(jié)點(diǎn)，以滿足客戶對(duì)地理接近性的 AI 算力需求。從業(yè)務(wù)形態(tài)來(lái)看，CoreWeave 主要提供以下三種服務(wù)：
美國(guó) CoreWeave 公司三大服務(wù)
| 服務(wù) | 簡(jiǎn)介 |
| 基礎(chǔ)設(shè)施及服務(wù) | 即裸金屬 GPU 租賃，用戶通過(guò)這種方式可直接訪問(wèn) H100 和 A100 芯片，避免虛擬化帶來(lái)的性能損耗。其集群采用英偉達(dá) InfiniBand 架構(gòu)，非常適合 AI 訓(xùn)練和渲染等高強(qiáng)度任務(wù)，與傳統(tǒng)云廠商相比，計(jì)算密度更高，但對(duì)用戶技術(shù)能力要求也更高 |
| 管理軟件服務(wù) | CoreWeave 的 Cloud Net Service 提供預(yù)配置的 GPU 驅(qū)動(dòng)托管環(huán)境，簡(jiǎn)化虛擬私有云部署，借助英偉達(dá) BlueField 3 DPU 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隔離和加速，降低管理復(fù)雜性，但專屬特性限制了非 AI 用戶的適用性 |
| 應(yīng)用服務(wù) | 包括 SUNK 服務(wù)以及 Tensor 加速推理、響應(yīng)及時(shí)監(jiān)控等，旨在幫助客戶提高效率、降低技術(shù)壁壘，并通過(guò)與相關(guān) AI 企業(yè)合作，不斷提升應(yīng)用服務(wù)能力。 |
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國(guó)內(nèi)智能算力租賃行業(yè)發(fā)展迅速，鴻景科技、協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)、有方科技、海南華帖、潤(rùn)建股份等優(yōu)秀公司不斷涌現(xiàn)。但與海外相比，國(guó)內(nèi)智能算力租賃行業(yè)仍面臨著商業(yè)模式單一的挑戰(zhàn)。當(dāng)前大多數(shù)算力租賃服務(wù)商仍以基礎(chǔ)資源出租為主，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，市場(chǎng)價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)加劇。根據(jù)數(shù)據(jù)，2023年6月-2025年6月，主流AI服務(wù)器租賃價(jià)格普遍下降30%以上，其中8卡服務(wù)器A800的租賃價(jià)格下降幅度高達(dá)53%。
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