1、算力租赁行业概况与核心优势

行业诞生背景：大模型与生成式AI服务市场规模快速增长，带动高规格算力需求明显提升。云计算市场经历传统云、混合云阶段后，进入第三次分化浪潮即AI智算云（near cloud）阶段。过去云厂商主要提供CPU或简单分布式算力，当前市场对大模型训推所需的先进GPU需求激增，高规格GPU算力已成为驱动云市场及云厂商收入增长的最大动力，这也是算力租赁业态诞生的底层产业背景。

商业模式与核心优势：当前市场获取GPU算力主要有三种方式，前两种存在明显不足：a.自建算力：自行采购GPU搭建算力中心，模式较重，需较强的资金与运营实力；b.按需采购云服务：即向亚马逊云、微软云、阿里云、火山云等厂商按需采购算力，该模式不适用于模型密集迭代场景，推理需求旺盛时易出现宕机、资源分配不足问题。为弥补上述不足，算力租赁模式应运而生，指市场主体支付租金向持有大量计算资源的服务商租用所需算力，适用于需大规模算力但不愿或无力承担高额前期投资的主体，服务商涵盖云服务厂商、传统IDC厂商、跨界布局企业三类。算力租赁具备四大核心优势：一是模式更轻，无需承担买卡、建楼、装机柜等固定资产投入与折旧成本，无需配备专门运维团队，全交由第三方处理；二是排他性强，大额租赁合约多带有排他属性，客户可根据自身规划灵活分配训推算力，使用体验接近自建算力；三是灵活度高，可应对突发算力短缺问题，弥补大厂短时间内无法买卡扩容的不足；四是算力效率更高，租赁厂商多提供裸金属GPU算力，可完整出租物理GPU或整台服务器，用户能无损使用算力，而普通云服务采用虚拟化技术分配算力池资源，存在性能损耗。此外国内企业较难获取最先进GPU卡种，也可通过租赁方式使用先进算力。

需求驱动因素：国内外大模型已进入白热化竞争阶段，今年首批利用B卡训练的大模型即将面世，头部玩家担忧因算力规格不足掉队，对先进算力需求迫切。同时当前国内外算力紧缺，直接采购GPU成本飞速攀升，单台B300服务器售价已达四五百万人民币，进一步放大了算力租赁的性价比优势。海外市场同样呈现高景气度，例如Meta与英伟达达成最高270亿美金的合作，约定为Meta提供120亿美金的专属算力容量，该算力基于英伟达最新的Vellera Rubin架构，性能较上一代Blackwell架构高3倍以上，单Token推理成本降至原有的1/10，该大额订单充分印证海外先进算力需求的旺盛。

2、算力租赁运营模式与合作规则

产品与运营模式：行业内通常所称的算力租赁核心为GPU租赁，目前运营模式分为签约制与按需使用两类。其中签约制是当前行业熟知的商业模式，由客户与算力租赁厂商一对一签约，近期科威、新贝斯与Meta的大额订单均采用该模式。按需使用模式主要面向中小企业或有临时算力需求的客群，灵活性较高但单价更高，同时存在资源竞争的风险，适配短期非固定算力需求场景。

合同规则解析：签约制合同的期限设置与卡种属性高度相关，头部客户通常与头部供应商签订3+2模式合同，前3年锁定GPU租赁价格，后2年将根据当时卡况与市场价格重新商议；市场中也存在12个月、6个月甚至1个月的短约，此前这类短约多适用于4090、A卡等小卡品种，越先进的算力卡越倾向签订长合约。合同金额方面，当前国内算力租赁处于卖方市场，超微电脑事件后，获得最先进算力卡的难度达到近年高点，类似2023年AI爆发、2024年春节前后H100卡最紧缺的阶段，国内大厂给出的条件普遍可让租赁方3年左右回收成本，条件较为优渥；若处于买方市场，比如2024年下半年HR0供应恢复、供应商增多时，合同金额相对偏低，租赁方需4-5年才能回收买卡或建设成本。当前算力卡供应紧张，行业处于明显卖方市场，景气度较高。

租赁方选择标准：大厂选择算力租赁方的核心考核维度主要包括两类能力：一是硬实力层面，需具备足够的最先进算力卡获取能力与按时交付能力，直接考验供应商的渠道资源、资金储备等核心实力；二是运营层面，需具备长期运营能力，可支撑3+2类长单的稳定服务供给，避免合作期内违约影响客户使用。综合上述考核要求，算力租赁行业市场份额将向综合实力更强的头部玩家集中，未来将呈现明显的头部集中竞争格局。

3、海外龙头CoreWeave案例分析

企业发展历程：CoreWeave早期专注于以太坊挖矿，2018年加密市场寒冬期间，大量挖矿企业破产、GPU被低价抛售，公司彼时低价收购大量二手GPU，随即转型为AI算力服务商并开始构建算力网络。公司2019年正式更名为科为，2025年3月成功完成IPO。

核心竞争优势：算力租赁服务商的核心能力为获卡能力，CoreWeave该优势突出，核心源于与英伟达的深度绑定关系：
a. 2020年，CoreWeave成为英伟达首选云服务商，获得NCP（英伟达Cloud Partner）资质，拥有英伟达AI硬件优先获取权；
b. 2023年初，英伟达与CoreWeave签订"云英计划"合约，承诺未来四年向CoreWeave支付13亿美金租回其采购的英伟达芯片，合约持续至2027年8月，2024年该合作贡献CoreWeave15%的营收，相关信息可在其上市招股书中查询；
c. 2023年英伟达还向CoreWeave投资1亿美金，并优先供应数十万台高端GPU服务器；
d. 2023年8月，CoreWeave以所持英伟达GPU为抵押，获得23亿美金债务融资；
e. 股权层面，2025年CoreWeave招股书显示，英伟达持有其A类股权接近6%，为当时第三大外部股东，2026年1月英伟达再出资20亿美金认购CoreWeave的A类普通股，双方除硬件供应外还开展战略协同开发，为CoreWeave提供定制版CUDA。
运营能力方面，经过6-7年算力运营深耕，CoreWeave官方披露可实现GPU利用率20%的提升，较大厂自建算力的效率优势明显。

客户拓展情况：凭借突出的获卡能力与运营效率优势，CoreWeave头部客户矩阵近年快速扩容，核心客户包括微软、英伟达、OpenAI、Meta、Anthropic、Jane Street等。近期CoreWeave与量化巨头Jane Street达成60亿美金大额订单，Jane Street是CoreWeave上市时股东名册中的第五大外部机构股东，双方合作具备股权关联基础，稳定性较强。

4、行业盈利分析与前景展望

盈利水平对比分析：当前海外科威、尼比斯等算力租赁厂商仍处于亏损或未盈利状态，而国内算力租赁厂商已实现显著盈利，典型如协创数据2026年一季报利润达6.5-8亿元，同比增长3-4倍。算力租赁厂商利润率主要受合同金额、GPU折旧年限选择、运营成本三大核心因素影响，国内厂商盈利性更强的核心原因可从三方面拆解：
a. 合同金额：当前算力租赁处于一卡难求的卖方市场，国内大厂给出的合同通常可让服务商3年回收成本；海外厂商虽拿卡成本更低，但租赁合同未给予额外溢价，国内因拿卡难度大、成本高，稀缺性与相关风险均体现在合同溢价中，金额更优渥。
b. 折旧年限：国内外GPU折旧年限普遍为5年左右，国内因GPU供给受限，迭代速度偏慢，H800、4090等显卡仍有广泛应用场景，厂商可灵活选择6-7年的更长折旧年限，优化利润表现。
c. 运营成本：国内水电、人力运营成本显著低于海外，海外尤其是北美电力供应紧张，运营成本更高。
综合上述因素，国内算力租赁行业盈利性优于北美龙头厂商，可对业绩形成实打实的贡献。

行业前景判断：国内算力租赁行业盈利性突出是当前板块在股票市场热度较高的重要原因。展望后续，在中美关系暂未出现明显反转的背景下，叠加先进模型训练需求旺盛、推理算力持续紧缺的现状，下游大厂将更倾向于选择轻量化的算力租赁模式扩容算力。未来几年算力租赁行业有望维持卖方市场，保持高景气度。

核心受益标的：算力租赁行业当前处于一卡难求的卖方市场，盈利性显著优于海外同行，未来几年有望持续保持高景气度，行业核心受益的上市公司标的包括协创数据、宏景科技、力通电子等。  

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