算力供需缺口扩大背景下租赁行业景气度上行分析

AI算力需求结构性增长与租赁模式兴起

随着人工智能大模型从训练阶段向推理阶段加速演进，国内算力需求呈现快速增长态势。Agent智能体及多模态大模型的规模化落地，使得推理侧算力需求成为供需缺口的核心来源。数据显示，2026年一季度国内AI算力需求同比大幅增长，而有效供给增速相对滞后，导致供需缺口持续拉大。传统IDC建设周期长，难以匹配AI算力快速迭代的需求，面临“建成即落后”的困境。在此背景下，算力租赁以“按需付费、弹性扩容”的轻资产模式应运而生，客户无需大额资金自建GPU集群，可快速补足算力缺口并灵活调配规模与区域，成为填补供给缺口、降低企业资本开支的核心路径。

训练算力战略地位稳固与价格攀升

尽管推理需求增长迅速，但训练端算力仍是大模型厂商核心竞争力的根本支点。终端用户的核心决策锚点始终围绕模型的实际效果与使用体验，缺乏训练端算力支撑的厂商将被市场出清。受供给约束与需求增长共振影响，高端GPU租赁价格持续上涨。H100 GPU一年期租赁合约价格从低点显著回升，累计涨幅明显；国内B300顶配现货报价高企，H200整机月租同步上涨。在大模型与智能体项目扩张下，训练和微调刚需持续，优质算力进入抢货模式。2026年一季度算力租赁市场规模同比大幅增长，全年预计突破数千亿元，行业高景气度持续。

多维壁垒构筑行业护城河

算力租赁行业属于重资产驱动赛道，综合竞争力由GPU获取能力、融资能力、订单回款、成本管控及合规风控等多维因素构筑，行业马太效应持续凸显。其中，GPU获取能力为核心生存壁垒，体现为供给稳定、交付确定、规模充足、品质保障四大维度。英伟达高端GPU在性能、集群及CUDA生态上显著领先，高阶认证厂商可获原厂直供配额，交付周期缩短，配额量相较普通伙伴更多。缺乏认证的中小厂商依赖二级市场采购，供需紧张时断供压力加大。头部厂商凭借全维度壁垒优势持续抢占高端市场份额，尾部中小厂商生存空间持续收窄。

商业模式从卖算力向卖Token转型

AI算力的训练和推理是两种完全不同的工作负载。训练追求规模化运算效率，而推理更侧重低延迟、高能效与成本控制。随着推理算力比例持续提升，传统按卡按时长的结算方式已非最优。行业盈利载体或将由传统裸算力资源出租，逐步过渡至面向终端客户的Token计费服务。Token指标有助于从“买资源”转向“买能力”，建立贴近业务结果的表达方式。对于服务商来说，Token评价有助于展示自身在部署优化、资源调度等方面的综合能力。基于上下游深度绑定的合作关系，行业后续有望普及Token收益分成模式，打造互利共赢的新型盈利模式。

重点企业受益于行业高景气

在行业高景气度背景下，具备核心资源能力的企业业绩表现突出。协创数据依托与英伟达的深度合作，布局全球算力节点，智能算力集群陆续交付计费，营收与净利润实现大幅增长。利通电子通过全资子公司开展GPU算力租赁业务，已形成规模化发展态势，收入与利润显著跃升，成为公司核心增长引擎。宏景科技构建多元协同的算力服务业务模式矩阵，覆盖不同客户场景需求，形成多层次业绩支撑体系。行云科技聚焦跨境数字贸易与AI算力基础设施融合发展，采用TaaS计费模式，AI算力业务营收贡献显著提升。这些企业通过不同的战略路径，在算力租赁行业中确立了竞争优势。