算力租赁行业深度：国内市场算力租赁、市场空间、产业链及相关公司深度梳理

行业研究报告行业研究报告慧博智能投研行业|深度|研究报告 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。从市场供需来看，算力供需缺口不断扩大，国内外算力租赁市场已开启涨价行情。模型收费上调后，大模型厂商现金流有望持续改善，这将拉动上游算力采购需求，算力租赁厂商有望进入量价齐升通道。以下内容，我们将围绕算力租赁行业展开系统性梳理。首先，我们将聚焦算力租赁行业整体概况、算力市场供需格局、国内市场算力租赁情况；其次，将对算力租赁行业的商业模式、AI算力租赁商业化测算、产业链及其相关公司发展情况进行分析；继而，将从产业发展的视角，对算力租赁行业的发展趋势及市场空间进行展望，希望以上相关问题对大家了解算力租赁行业有所启发。一、算力租赁行业概述 1二、行业供需格局 4三、国内市场算力租赁 8四、商业模式 11五、AI算力租赁商业化测算 六、产业链分析 15七、相关公司 18八、发展趋势 20九、市场空间 24十、参考研报 27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。服务提供者通常是拥有大量计算资源的公司，如云服务厂商、传统IDC服务厂商以及其他跨界布局的企业。随着AIGC发展，专门针对生成式AI提供高性能算力租赁的厂商被称之为NeoCloud，成为当前节点算力租赁的核心力量。1/28专业的投资研究大数据平合2026年8月7日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。客户中心建设等高额资本开支。按需使用主要服务于中小型企业或临时需求，灵活性高，但单价较高且表：签约制与按需使用的商业模式对比(以CoreWeave为例)按需使用客户根据实际需求临时租用资源，价较低(较GCP便宜40%)按市场价计费，单价较高(溢价户中小型企业、初创公司、测试项目时收15-25%预付款，按月分期按使用后OpenAl与CoreWeave的1119亿美元5年合约服务商为例)购买算力(自建)初期投入无(按需付费)机房建设：约200万元(含电力、冷却、机柜)约15万元(按100台天计算)约8万元(电费+冷却+基础维护)Server)市场支出预计达2800亿美元，2026年有望达3530亿美元，若将AI基础设施支出(如服务器、存储支出)囊括在内则有望超1.36万亿美元。的企业(算力服务商),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。对客户而言，算力租赁实质上是以运营支出替代资本支赁企业前期需投入大量资金，通过多元融资渠道采购大规模算力设备，并依据客户专业的投资研究大数据平合2026年8月7日据中心的现货租赁价格均大幅上涨。OrnnCompute价格指数显示，英伟达最先进的Blackwell系列单小时租金已达4.08美元，较2月的2.75美元上涨48%。半导体研究机构SemiAnalysis发布的数据亦显示，H100一年期GPU租赁合同价格从25年10月的每GPU每小时1.77美元飙升至26年3月的每GPU每小时2.40美元，涨幅达35.59%。H100H100单卡每小时租赁价格走势图(单位：美元)专业的投资研究大数据平台Token(词元)是大语言模型(LLM)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。大模型处理文本时，会先把语句拆解为标准化Token,单字、词汇、标点等都对应独立词元；每完成一个Token的解析、生成推演，都要执行整套矩阵运算，同步消耗算力与电力。算力作为模型产出Token必不可少的硬件计算资源：Token调用体量越大，对应算力基础设施建设的投入与运营成本越高，Token规模扩张会推动算力基础设施建设需求呈现超线性乃至指数级聚合平台OpenRouter统计数据显示，2026年6月22日至28日平台模型调用产生的Token总量达46.7万亿，对比2025年7月7日至7月13日的Token规模为2.37万亿，增长接近20倍，印证全球AI算2025年7月7日-2026年6月29日2025年7月7日-2026年6月29日OpenRouter统计的全球模型每周使用token数情况资料来源：OpenRouter,长江证券研究所展望未来，全球算力需求的高增长具备长期持续性。大模型与AIAgent推理层级更深、调用链路更长，会带动Token消耗量实现量级式跃升。IDC(国际数据公司)预测数据显示，全球活跃AIAgent数量将由2025年约2860万激增到2030年22.16亿，年均复合增速139%;AIAgent年度任务执行量将从2025年440亿次大幅增至2030年415万亿次，年均复合增长率高达524%。专业的投资研究大数据平合2026年国内算力需求同样已进入高速上行期。根据OpenRouter平台统计，2026年5月4日至10日全球排名前二十的模型调用里，国内大模型合计Token消耗规模达9.45万亿，已然超过海外模型同期8.22万亿的消耗量。2026年3月，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上披露：2024年初国内大模型日均Token调用量仅1000亿，2025年底大幅攀升至100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，两年整体增幅超千倍，国内AIToken需求呈现爆发式增长态势。2026年5月4日至5月10日期间，全球排名前20大模型Token消耗量(单位：万亿) 0专业的提资研究大数据平合专业的提资研究大数据平合在用户普及规模层面，目前国内生成式AI用户整体普及率尚未突破50%,且行业用户规模正处于高速增长阶段。据CNNIC(中国互联网络信息中心)相关数据统计，截至2025年12月国内生成式AI用户规模已达6.02亿，较2024年12月新增3.53亿，同比增幅高达141.7%;用户普及率(指我国整体人口中使用过生成式人工智能产品或服务的比例)提升至42.8%,较2024年末提升超25个百分点，行业普及进付费转化率由2024年的8%提升至11%,实现稳步增长付费率可达15%-40%,相较国内3%-13%的付费区间，中外付费水平相差3-4倍。整体而言，国内生专业的投资研究大数据平合2026年8月7日资料来源：各大公司官网，长江证券研究所(注：海外模型单价按照2026年5月18日中美汇率6.8进行换算)海外维度，北美头部云厂商算力投入持续高增。据《每日经济新闻》数据，北美四大云厂商2026年一季度合计资本开支达1316亿美元，同比增幅超70%,全年资本开支预期中值合计约7100亿美元，且多家企业明确2027年将延续高强度投入；英伟达预测2025-2030年全球数据中心资本开支CAGR有望维持791.98亿元。专业的投资研究大数据平合在资金层面，算力行业具备典型的重资产属性，算力中心建设、高端算力设备采购持续投入大额资本，一般企业自有资金难以支撑大规模扩产需求，算力业务外AI芯片出口管制政策影响，国内高端GPU进口大幅提升了国内企业获取高端算力资源的难度。科技封锁加剧，高端芯片短缺并进行相关技术的封锁，推动芯片短缺和算力成本上是AI产业发展火荼，为支持模型和应用的迭代和运转，算力需求指数级上升，硬件设备采购成本及后续运维和管理成本高昂，且采购与部署周期较长，为及时并更具经济效益地满足企业算力需求，算力租2027年中国智能算力租赁市场规模将达1346EFlops。根据科智咨询，2024年中国智能算力租赁市场规模达到377EFlops(FP16精度),同比增长88.5%,预计中国智能算力租赁市场规模持续增长，至2027年中国智能算力租赁市场规模将达1346EFlops。中国智能算力租赁市场规模(Eflops,FP16)80%2025E2022云计算资源以租赁的方式提供给用户，用户可按需选择使用资源类型工作及相应成本，模式主要包括单实例租赁、弹性资源租赁与服务租赁。其年、包月或按需的方式租用固定的算力资源；弹性资源租赁是指用户以相对较低前提，租用更多的弹性资源；服务租赁是指用户租用的是含计算资源、存储资源为62%,场景集中于云计算、AI模型训练及实时推理，海量数据处理、短视频推荐算法优化以及生成式Meta、Microsoft、Oracle、字节跳动、腾讯、阿里巴巴和百度)2026年资本支出预计达8300亿美元，年增长率从61%上调至79%。 全球Top全球Top9云厂商CAPEX总投入(十亿美元)——YoY政策层面：从2022年至今，英伟达对华AI芯片出口政策多次波动，导致供应不稳定。2022年9月，美国首次禁止A100/H100对华出口，英伟达推出特供版A800/H800以维持中国市场营收；2023年10月，美方再度收紧管制，A800/H800被列入禁售清单。同年12月，英伟达推出进一步降标准的L20和H20芯片，但其性能缩水严重，H20算力约为H100的1/3。芯片性能层面：H200是英伟达次于Black(TPP)约为15832,是H20的6.7倍，能够较好满足大模型训练与推理的进阶需求。但其性能仍远逊于当前最先进的Blackwell系列及Rubin系列产品，且美国政府明确将这两代更先进的芯片排除在许可之D资料来源：优分析产业数据中心专业的投资研究大数据平合2026年8月7日从供应链安全与自主可控角度，H200的回归虽可能分流部分留下了关键的发展窗口期。相关人士认为，在政协创数据：2025年公司实现营收122.36亿元，同比+65.13%,实现归母净利润11.64亿元，同比+68.32%。2026Q1公司实现营收60.85亿元，同比+192.90%,实现归母净利润7.50亿元，同比+343.45%。采购订单：2025年，公司发布五次采购公告，累计用于采购高算力服务器的额度为不超过212亿元，2026年2月再次发布公告拟采购不超过110亿元。授信额度：2026年3月17日，公司及子公司拟向银行等金融或非金融机构申请总计不超过200亿元人民币或等值外币的授信额度；2026年4月11日公告拟新增银行等金融或非金融机构申请总计不超过300亿元人民币或等值外币的授信额度。合计219.64亿元，较25Q4的133.84亿元增长显著,服务器采购陆续落地。日期购买资产(服务器)不超过30亿元购买资产(服务器)不超过40亿元购买资产(服务器)不超过12亿元购买资产(服务器)不超过40亿元购买资产(服务器)不超过90亿元购买资产(服务器)不超过110亿元宏景科技：2025年，公司实现营业收入11.82亿元，同比+79.62%;归属于上市公司股东的净利润达在手订单：截至2025年11月末，公司算力运营服务业务在手订单约26.15亿元，且本次募集资金投资项目顺利实施后，公司将新增384台高性能算力服务器，新增约3,000P算力。资金额度：2026年3月31日，定增获深交所审核通过，总额不超过12.90亿元，其中9.90亿元投向智算集群，3亿元用于补充流动资金。货币资金在26Q1末较期初变动幅度为261%,主要系公司业务规模扩大，获得银行授信额度增加，银行贷款陆续发放，期末货币资金余额增加所致。采购落地：26Q1资产端固定资产为19.1亿元、在建工程为15.2亿元、其他非流动资产为31.7亿元，累计为65.98亿元，较25Q4的22.33亿元上修显著。资金回款：26Q1经营活动现金流量净额达2.56亿元，同比增长1854.69%,主要系公司业务规模扩大，营业总收入(亿元)■归属母公司股东的净利润(亿元)0算力租赁公司的产品及服务。以Coreweave为例，CoreWeave的产品组合涵盖基础设施、管用服务，为AI开发者提供定制化算力支持。损耗。其集群采用英伟达InfiniBand架构，非常适合AI训练和渲染等高强度任务，与传统云厂商相比，署，借助英伟达BlueField3DPU实现网络隔离和加速，降低管理复杂性，但专属特性限制了非AI用专业的投资研究大数据平台专业的投资研究大数据平台承诺制合同：合同期限通常为2-5年(截至2024年，承诺制合同的加权平均期限约为4年),客户需在合同期内预留算力容量并支付固定费用，客户主要为AI实验室和企业，其需求为大规模、高强度AI工作负载(如模型训练),对算力稳定性要求高。以“每签约GPU每小时”为计价单位，合同期内价格固定，每月按客户预留的使用承诺计费；客户通常在签约时支付预付款(占合同总价值TCV的15%- (如模型测试、推理峰值)。主力客群为已有承诺制合同的客户，其短期额外算力需求通过按需模式满资料来源：资料来源：CoreWeave公司公告相同点：本质都是重资产、强供给约束的AI基建生意。中美算力租赁公司都需网络、机柜、电力和数据中心资源，再通过客户长期合约或按需使用收回投资。核美国模式更偏“纯AI云平台+大客户长约+高杠杆扩张”。CoreWeave/Nebius的典型模式是自建或租用客户集中度高、折旧和利息压力非常重。中国模式更偏“资源撮合/转租/项目制/集成服务混合”。国内所谓算力租赁公司，很多并不是CoreWeave那样做纯AIcloud,而是同时做自有算力直租、租入算力转租、设备经销、技服维保、系统专业的投资研究大数据平合中美算力租赁商业模式对比美国模式：纯美国模式：纯AI云平台+大客户长约+高杠杆扩张中国模式：资源撮合/转租/项目制/集成服务混合1.获取算力资源(多渠道)自有算力租入算力服务器/网络2.业务组合与整合算力转租系统集成设备销售运维服务(训练/推理算力)3.面向多类型客户交付政府/国企行业客户经销商/合作伙伴4.收入回收项目制/短中期合同/框架协议(3-5年为主)上特点：资源整合、模式灵活、轻重结合资本开支强度合同期限本质相同：都是重资产、强供给约束的AI基础设施生意，核心经营变量一致客户质量高▲利息负担重共同决定。公开按需价格通常代表理论收入上限，而真实商业合同更多采取长期承采购形式，大客户会获得较高折扣，且实际利用率也难以长期维持100%。据SemiAnalysis统计，不同类型算力合同的单位收入差异较大：NeoCloud5年期IaaS平均租赁价格约120亿美元/GW,B300按需价格租赁约290亿美元/GW,而部分高溢价大规模按需算力合同，例如SpaceX与Anthropic/Google相1GW高端AI算力对应约75万张GPU,CSP折扣后GPU小时租金按3.2-3.6美元，利用率按70-85%测算，对应年化收入约150-200亿美元；NeoCloud折扣后GPU小时租金按2.2-3.5美元、利用率按70%-80%测算，对应年化收入约100-200亿美元。NeoCloud收入中枢通常低于CSP,主要是因为客户结构和合同形态不同：CSP客户池更大，可以在按需、短约、预留实例和企业承诺消费之间动态分配容量，平均实现价格和利用率更高；NeoCloud更依赖少数大客户的大规模专用集群和长期撑融资和提高确定性，通常需要给予更高折扣，客户集中度较高也使其更难通过跨专业的投资研究大数据平合2026年8月7日Annulizedrevenuepergigawattbyplayer-SBperGWperyear.MulfpSpaceXdealsarepricedat2.6-4aboveevenSemiAnalysi保守150亿美元120亿美元中性175亿美元105亿美元乐观110亿美元但仍可用于推理、微调及外部商业化租赁。理论上，Meta未来具备出租虑到内部AI推理需求、峰值冗余和云服务化能力建设仍会占用大量算力，实际可出售的算力更可能是阶段性冗余。预计Meta中短期实际可对外出售算力约1功耗折算，对应约67-100万张H100/H200。参考CoreWeave价格，H100按需价格约6.16美元/GPU小时，专业的投资研究大数据平合2026年8月7日小时，并考虑合同折扣、实际可用率、维护停机和调度损耗后，收入实现率为55%,对应年化收入约201亿美元。102亿美元102亿美元201亿美元乐观100万张342亿美元数据来源：CoreWeave,Nebius,英伟达，东吴证券研究所，按8算力租赁产业链主要包括上游算力供应商；中游云厂商和算力租赁服务提供商科研院所、政府城市项目、金融、医疗、科研等领域的企业和机构。从供给端来看，去年以来，芯片、服务器等算力资源增长迅速；从需求端来看，下游应用领域特别是人工智能大模型更多企业迈入生成式人工智能的创新应用领域。下游领域对算力资源的需求CPUCPU在灵活性、功耗和算力性能方面表现较为均衡，为现阶段主流算力芯片。算力芯片ASIC定制化芯片，开发成本较高，但在功耗和算力水平方面表现最为优秀，随专业化数据处理需求的加速增加 传统云计算服务提供商/科技中国移动，中国联通，中国电信，阿里巴巴，腾讯IDC民/央/国企光环新网，卓朗科技，城地香江，润泽科技跨界转型企业鸿博股份，海南华铁、宁夏建工、甘咨询互联网科技公司主要应用方向为不同细分领域的AI大模型训练以及大模型为基础的AI应用开发科研机构政府机构设备服务器算力提供商 (云计算中上游中游下游专业的投资研究大数据平台用于租赁的部分占比35%左右，其它均为自用。在租赁的算力中，约80%被用于大型模型的训练，约20%则用于小模型的训练和推理任务。在区域分布上，60%的智算需求集中在租赁业务的兴起一是由于短期内智算资源供给能力不足，特别是以GPU为代表的AI芯片的紧缺；二是高性能芯片，参数规模、训练数据随着AI大模型的发展呈现指数级增长，提升芯片性能同样不可或缺。目前国内自研芯片领军企业主思等，寒武纪思元370芯片、昆仑芯科技昆仑二代AI芯片以及阿里平头哥含光800芯片等在性能上进一步缩小与国际先进水平的差距，并在特定应用场景中展现出优势；华为AI芯片昇腾910在算力上和英伟达A100性能基本相当。整体而言国内AI芯片与海外龙头企业产品仍存在较大差距。运算能力(理论峰值)显存带宽—一思一海光信息一—一百度昆仑昆仑2一—一资料来源：CIDC数据中心分会公众号，《中国智算中心产业发展白皮书》2024年，科智咨询，天风证券研究所高端芯片稳定采购能力(当前最核心壁垒)。受全球高端AI芯片产能紧缺叠加出口管制政策双重约束，只要能锁定稳定的高端芯片供给，资金对接与客户拓展期积累的原厂/核心代理商合作关系、跨境采购的合规布局能力、大额批量数十亿元，且需配套机房、液冷、高速网络等基础设施投入；同时AI芯片技术迭代周期短，算力资产专业的提资研究大数据平合可依托股权再融资、银行专项信贷、设备融资租赁、产业基金合作等多元渠道长的资金支持，在行业扩容周期中能够快速扩产抢占市场份额；中小主体则受限资金储备与持续融资能力资料来源：公开信息，源达信息证券研究所开支与算力储备，通过灵骏AI计算集群、弹性GPU算力等多元产品矩阵，覆盖从大模型训练到高并发推理的全场景算力需求，目前市场份额位居行业第一；火山引擎背靠字节跳动内部庞大的算力底座与调度经验，天然具备成本端优势，配合灵活的市场化运营策略，主打高性价比的算力供给，快速抢占中腰部客户市场；百度智能云依托自研昆仑芯片、百舸AI计算平台，在算力硬件定制、高速网络架构、训推一体化集群方面形成独有技术壁垒，上半年聚焦头部客户深度服务，在汽车、电商、音视频等垂直互联网领域持续拓展，市场占比稳步提升；腾讯云同样加快AI基础设施建设节奏，提升算力领域的资本电信以息壤平台为核心搭建分布式智算网络体系，实现跨区域、跨行业的算力资源统推动智算业务向规模化方向快速发展；中国联通在年中完成联通云AI能力的全面焕新，发布“联通星罗”算力调度平台2.0等全栈AI服务产品，进一步加快智算业务的商业化落地步伐。长三角、粤港澳大湾区等核心区域布局7座智能算力集群，规划机柜总量达32万架，搭建起覆盖全国的一体化算力服务网络；协创数据同样拥有英伟达NCP合作资质，可同时提供算力租赁与综合云计算服专业的提资研究大数据平合中国大陆地区英伟达NPN优选级合作服务商，该AI云托该资质，企业可优先获取H100、H800等高端GPU芯片，交付周期较普通合作方缩短6至12个月，同时采用原厂直供模式，在硬件采购成本上具备明显优势。中已落地武当、上海松江及临港、三江源、宁夏中卫、甘肃庆阳、青海海东等多个智算集群，在运营力规模突破22000P。■阿里巴巴■火山引擎百度■华为■中国电信■中国移动■腾讯■其他成、超算软件及技术服务等全方位服务。2025年度，公司总营收稳健增长至11.10亿元，同比增69.56%,2023-2025年CAGR为49.64%;其中，超算云服务业务2025年同比增66.31%,占总营业收入的92%;超算云系统集成业务收入0.56亿元，同比增长278%,占总营业收入的5.1%。2026年一季度，公司收入同比增长117%至4.31亿元，盈利能力持续改善。2026年全球AI优化服务器市场支出预计将增至3530亿美元(+26.2%),2025年中国云计算市场规模预计超1300亿元。2026年3月，我国大模型日均Token调用量突破140万亿。在算力+HPC”模式，建立超算公有云服务平台。公司拥有18年超算技术积淀，自主研发Paramon/Paratune等行业|深度|研究报告 务"三位一体，客户覆盖1300+家企业。并行科技在超算技术与MaaS生态布局方面具备优势，但估值偏低。今年以来截至2026年6月5日，公司公告的算力资产购买总金额为12.78亿元，主要以GPU算力服务器为主，并辅以CPU、内存、网络设备等，相关人士认为，公司布局专业，算力资产较新，未来变现能力有一定保障。近期，公司发布2025年年报及2026年一季报。2025年，公司实现营业收入11.82亿元，同比去年增长79.62%；实现归母净利润2644.77万元，同比去年增长134.94%；2026Q1，公司实现营业收入3.77亿元，同比去年增长7.01%；归母净利润3025.74万元，同比去年增长39.75%。在建工程、使用权资产高速增长，公司算力租赁业务景气度持续上行。公司2025Q4/2026Q1的在建工程、使用权资产分别为15.15亿元/87万元，30.33亿元/5.27亿元，在建工程、使用权资产分别环比增长1741倍、5倍，主要系公司业务规模扩大，购入的算力设备及零配件正处于安装调试阶段所致，以及租赁业务增加所致；公司加速扩表验证算力租赁业务景气度持续上行。公司的算力服务业务定位于高性能算力服务市场，通过其自身优异的综合实力，获得了高性能智算终端用户的高度认可，持续获取交付时效性要求高，但是业务订单规模大、应收账款回款及时的算力服务业务。AI芯片、AI服务器、网络设备、存储设备和数据中心管理系统等构成智算中心的IT基础架构，其中，AI芯片、AI服务器作为智能算力中心的核心，技术壁垒高；公司拥有多年的数据中心渠道资源，拥有可靠的供应链，能够及时采购和交付高性能AI芯片及服务器，满足客户算力建设及运营对时效性和可靠性的要求。前瞻布局Token工厂模式，加速算力与Token规模化出海。公司抢抓AI应用规模化落地机遇，打造高效能Token工厂，以标准化、可计量、高性价比的Token产能为核心产品，提升每瓦电力Token产出效率与成本竞争力；加快全球算力节点布局与跨境通道建设，组建本地化服务团队，推动Token与算力服务规模化出海，构建覆盖全球的智能算力交付网络，实现算力价值全球化释放。算力业务成为核心增长引擎。除传统物联网业务外，公司各项业务实现较快增长，且毛利率大幅提升：智能算力产品及服务：实现收入27.61亿元，同比+1727.17%，毛利率为25.53%，同比+4.25%；数据存储设备：实现收入44.93亿元，同比+28.31%，毛利率为14.89%，同比+3.86%；服务器及周边再制造：实现收入25.75亿元，同比增长169.25%，毛利率为15.02%，同比+5.79%；物联网智能终端：实现收入15.72亿元，同比下降30.42%，毛利率为27.65%，同比-4.38%。资产规模快速增长，算力业务大幅改善现金流。2025年末总资产激增至237.98亿元，其中固定资产和在建工程合计126.30亿元，主要为采购的算力服务相关设备。2025年公司经营性现金流净额达11.00亿元，同比+1011.23%，其中25Q4经营活动现金流量净额24.74亿元，主要系智能算力业务规模扩张带动回款显著增长。算力资本开支保持高强度，投入节奏加速。公司作为英伟达云合作伙伴（NCP）合作伙伴，具备在AI算力租赁和云服务领域与英伟达合作的资质。公司在北京、上海、乌兰察布、廊坊、中卫、广州、深圳、宁波等多地部署并运营算力中心，为客户提供以高端算力为基础的云算力租赁业务。重点服务于头部互联网公司模型训练推理、自动驾驶、生物医药等领域客户。2025年，公司发布的算力服务器采购公告累计金额不超过212亿元。2026年2月，公司发布算力服务器采购合同，采购金额不超过110亿元，显示全年投入节奏加速。19/28行业|深度|研究报告 25年业绩承压，26Q1显著回暖。2025年公司业绩阶段性承压，首次出现年度亏损。主要原因包括：宏观环境影响下游客户数字化投入，导致收入下滑和毛利率承压。公司抢抓AI机遇，加大了在大模型、智能体等前沿技术领域的研发和市场投入，导致费用增加。为适应AI时代，公司主动进行人员结构优化，产生了一次性费用。基于谨慎性原则计提了相关资产减值准备。2025年公司毛利率为24.68%，同比下降5.78pct。销售、管理、研发费用率分别为8.42%/6.90%/13.11%，分别同比提升1.76pct/1.38pct/2.14pct。2026年一季度，公司毛利率已大幅回升至32.37%，带动利润大幅回暖。AI解决方案在多场景实现落地。公司自主研发的善谋GPT企业级AI中台，成为2025年业务核心赋能引擎。2025年9月公司成功入选IDC《中国工业大模型及智能体解决方案2025年厂商评估》“领导者类别”，AI技术实力获国际认可。依托善谋GPT，公司实现AI能力与研、产、供、销、服全链路业务场景的深度耦合，推出AIGC、AI视觉、智能求解器三大核心解决方案，其中PCB行业“PCB工程资料解析一体机”、行业AI质检方案、供应链AIAgent实现高效落地。此外，公司聚焦电子、装备制造等优势行业，构建定制化AI大模型解决方案，其中PCB行业大模型已在多家头部上市企业实现商业化落地。拟开展高性能服务器融资租赁业务。公司于2026年5月14日公告，拟开展总额不超过200亿元的高性能算力服务器融资租赁业务。公司全面拥抱AI，提出加快完善AI算力基础设施，整合昇腾等国产算力资源，构建“算力底座+AI中台+行业应用”全栈架构，打通技术到商业的变现闭环。布局服务器融资租赁业务有望补齐公司算力底座能力，打开长期成长空间。算电协同驱动发展，在手订单充裕。2025年全年，分业务板块收入上，算力网络业务和能源网络业务快速增长，算电协同趋势明显，其中算力网络实现营收8.1亿元，同比+53.24%，能源网络实现营收31.14亿元，同比+88.27%；通信网络业务基本稳定，实现营收44.44亿元，同比微降2.76%；数字网络业务由于部分产品和客户调整，收入有所下降；海外区域重点拓展算力网络、能源网络业务，取得快速增长。公司业务全面向AI发展，品牌和规模效应逐步显现，市场地位持续增强，截止至26Q1底在手订单约230亿元，可保障未来持续发展。算租由“裸金属”向“按token计费”升级，公司升级为“token工厂”抢占先机。随着Token消耗量指数级增长，算力租赁市场的商业模式有望从当前主流的、以“裸金属”服务器租赁时长为基础的按月固定租金模式，升级为按实际Token消耗量计费的模式，从而使算力租赁服务商充分受益于Token需求的持续膨胀，带来收入与利润的可持续增长。润建股份正加快探索“Token工厂”产业新范式，将五象云谷智算中心向该方向升级。公司推出“星算云池”产品，联合互联网大厂等生态伙伴，为开发者提供高性能智算云服务，并依托算力池化技术提供普惠算力与开发平台，从而发挥自身在算力服务领域的技术优势，推动业务服务模式升级。20/28专业的投资研究大数据平合2026年8月7日算力租赁价格呈现上涨态势。根据AIMultipleGPUIndex相关统计，2026年6月B300按月中位租赁价格已接近7.92美元/GPU·小时，B200升至约6.11美元/GPU·小时，较2025年中枢继续抬升；H200最新约4.0美元/GPU·小时，H100大体维持在2.99美元/GPU·小时附近。相关人士认为，算力租赁价格整体呈现上涨态势，且新一代高端卡价格上行更明显，进一步说明算力的可交付公司而言，已采购、已上架、可稳定运行的集群具备更高出租价值30tokenthroughput衡量产出的专用计算基础21/28专业的投资研究大数据平合2026年8月7日投资，双方计划到2030年共建超5吉瓦算力中心，6.43亿美元现金加A类股票的组合，收购AI推理与模型优化公司EigenAI。Nebius旨在吸收EigenAI在推理性能优化方面的优势，从而通过效率提升强化自身Token工厂竞争力。EigenEigenAI针对算力租赁的核心技术EigenAlhelpsbusinessowntheirMostAlplatformstradeawaycontrooptimization,andaself-improvinglooptodeliverdurable,compoundingad型推理需求绑定，通过提升Token吞吐量、降低单位Token成本来参与价值分配。相比传统AIDC和算本”。其内生逻辑仍在于推理端需求快速爆发带来的算力短缺，从而有望强化算Token吞吐量、单位Token成本、调台数、机柜、功率、GPU时长、带宽3~5年长期协议、固定容量采购需求匹配可通过提升推理效率和Token产出来分享下游增长红利经营重点侧重于“算力平台化+智能产出效率”英伟达VeraRubinNVL72超节点曙光ScaleX万卡超集群资料来源：估值之家公众号续投产。中科曙光于2026年4月实现6万卡计算集群真机落地，同时于3月发布新品曙光ScaleX40,2025年GTC期间，英伟达发布Spectrum-XPhotonics和Quantum-XPhotonics共封装光学网络交换机，2026年，英伟达进一步把CPO放到“AgenticAI时代网络基础设施”的位置上。与此同时产业侧加速跟进：据港股研究社，2026年5月鸿海集团已提前向英伟达交付全光CPO交换机机柜，2026至2027年入2026产业化元年。英伟达VeraRubinNVL72机架级系统中，CPU与GPU采用了1:2配比，即每个机架集成36颗VeraCPU与72颗RubinGPU;英特尔一季度电话会表示，CPU/GPU部署配比从1:8向1:4回升，公司预计2026大幅上调了服务器CPU的市场空间预期，管理层将2030年服务器CPUTAM从此前600亿美元上调至1200亿美元；年复合增长率从18%上调至超35%。Arm估算，传统AI数据中心每GW电力约需要3000万个CPU核心，而在AIAgent时代则需要1.2亿个CPU核心。政策限制，国内互联网企业、AI初创公司等主体直接采购英伟达顶级算力芯片的难度持续提升临交付周期长、合规风险高等现实问题。算力租赁模式可绕过直接采购的供应链与合规壁垒，使需求方快速获取稳定的高端算力资源，有效覆盖大模型训练、高并发推理等场景的算力需求，成为供需缺口下专业的提资研究大数据平合GPU服务器采购成本可达数百万元，