2026年算力租赁行业深度：供需格局、商业模式与Token工厂

算力租赁行业概述与产业链定位

伴随人工智能大模型的飞速发展，各类智能应用持续落地，社会整体对AI算力的需求迎来高速增长。算力作为人工智能产业的核心基础资源，其配套的算力租赁行业，已成为支撑AI产业稳步发展的关键赛道。算力租赁是指企业或个人通过支付租金的方式，从拥有大量计算资源的服务提供商那里租用所需的计算能力。对于需要大规模计算能力但又不希望或无法承担高昂前期投资成本的用户来说，算力租赁提供了一种灵活、高效且成本较低的解决方案。

算力产业链可分为上、中、下游三层。上游企业供给AI芯片、服务器组件、网络设备、液冷机柜、基础软件等。中游企业采购上游企业产品，封装为AI服务器集成、智算中心建设运维、云计算平台等服务。下游企业则使用中游企业产品，面向B端、C端提供大模型训练与推理、互联网应用、自动驾驶、金融、生物医药等服务。算力租赁属于中游，是一种以“算力即服务（CaaS）”为核心的服务模式。它指的是拥有算力基础设施的企业，将搭载了GPU、CPU等高性能芯片的服务器算力资源，通过云化的方式，以按需付费、弹性租用的模式出租给有AI训练、推理或高性能计算需求的企业或机构。该行业本质上是AI时代的“算力电厂”，是连接上游算力硬件与下游AI应用的核心桥梁。

行业供需格局与市场空间

从需求端来看，Token规模持续爆发，海内外算力需求预计长期高增。Token是大语言模型开展文本处理的最小运算单元，也是测算AI算力消耗的核心衡量标准。据全球头部AI模型API聚合平台统计，2026年6月下旬平台模型调用产生的Token总量较一年前增长接近20倍，印证全球AI算力需求的爆发式增长。国内算力需求同样已进入高速上行期，2026年3月国内大模型日均Token调用量突破140万亿，两年整体增幅超千倍。此外，国内生成式AI用户普及率尚未突破50%，付费转化率相较海外成熟市场仍有较大差距，存在巨大增量潜力。

从供给端来看，大厂资本开支加码，重资产抬高准入门槛，GPU全线产能紧张。北美四大云厂商2026年一季度合计资本开支同比增幅超70%。国内互联网大厂同样开启算力军备竞赛，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等企业大幅上调AI基础设施资本开支。然而，算力行业具备典型的重资产属性，且受海外AI芯片出口管制政策影响，国内高端GPU进口渠道受限，进一步放大了本土算力硬件的供给缺口。当前国内高端算力需求持续紧张，盈利正向循环已然开启，算力租赁能够在短期内有效缓解高端芯片供应短缺的困境。

商业模式演变与Token工厂新范式

算力租赁公司的商业模式核心在于算力卡采购能力、充裕资金及优质客户资源。运营模式可分为签约制和按需使用两种。签约制能够为服务商提供稳定现金流和长期业务可见性，客户通过预先承诺资源使用量换取较低单价；按需使用主要服务于中小型企业或临时需求，灵活性高但单价较高。中美算力租赁商业模式存在差异，美国模式更偏“纯AI云平台+大客户长约+高杠杆扩张”，而中国模式更偏“资源撮合/转租/项目制/集成服务混合”。

随着推理需求爆发，Token工厂模式有望成为算力租赁新方向。Token工厂可以理解为面向大模型推理时代的新型算力基础设施，其核心不再是简单出售机柜、GPU或算力时长，而是持续生产可计量、可定价的智能产出。这意味着上游算力基础设施的商业模式正在从“卖容量”转向“卖智能产出效率”。相比传统AIDC和算力租赁，Token工厂的核心差异在于定价基础从“算力资源和使用时长”转向“Token产出和单位成本”，从而有望强化算力基础设施环节向下游提升议价能力。

产业链竞争格局与相关公司分析

目前国内已形成三类核心供给主体并存的竞争格局。第一类是头部云厂商，以阿里云、火山引擎、百度智能云、腾讯云为代表，依托生态沉淀、规模效应与技术栈优势形成差异化竞争。第二类是中国电信、中国移动、中国联通三大基础运营商，依托自身网络资源与属地优势，沿不同路径推进智算业务布局。第三类是专业算力租赁厂商及第三方IDC服务商，如润泽科技、协创数据、利通电子、中贝通信等，凭借英伟达官方合作资质、全国化算力节点布局构建差异化竞争力。

在相关公司方面，协创数据算力业务成为核心增长引擎，2025年智能算力产品及服务收入同比大幅增长，经营性现金流显著改善。宏景科技算力租赁业务加速发展，在建工程与使用权资产高速增长，并前瞻布局Token工厂模式。并行科技作为国内超算云服务龙头，独创“HPC+互联网”模式，算力调度地位凸显。润建股份则推动算租由“裸金属”向“按Token计费”升级，加快探索“Token工厂”产业新范式。这些企业通过不同的战略路径，在算力租赁这一高景气赛道中寻求突破与发展。