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千亿规模到百亿订单：算力租赁行业供需矛盾突出企业投资热情高涨
2026-03-06 
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返回列表在人工智能技术全面爆发与“东数西算”工程深入推进的双重驱动下，算力已从底层基础设施升级为决定数字经济发展速度的关键战略资源。然而，高端芯片进口受限与自建算力高昂的成本门槛，形成了巨大的供需剪刀差——预计到2028年，我国智能算力规模将增长近4倍，但企业对英伟达H系列等高端GPU的需求缺口短期内难以填补。
在此背景下，算力租赁作为一种灵活的云服务模式应势爆发。它通过“以租代建”的模式，既让中小AI企业得以低成本获取算力“入场券”，又盘活了社会闲置资源，正成为解决国内算力供需矛盾的最优解。据预测，2026年我国算力租赁潜在收入规模有望达到2600亿元，市场已吸引协创数据、利通电子等上市公司斥资数亿乃至数十亿“抢货”，更催生了单笔超50亿元的战略级合作订单。
在数字经济蓬勃发展的当下，算力已然成为了一种关键的战略资源，从日常生活的智能应用，到企业数字化转型的深度变革，再到政府治理的高效推进，每一个环节都离不开算力的强力支撑。近年来，随着人工智能技术的全面爆发，算力需求更是呈现出指数级增长态势。根据数据，2020-2024年我国通用算力规模从39.6EFLOPS增至71.5EFLOPS，预计2028年达140.1EFLOPS，2020-2028年年均复合增长率约17.11%；而智能算力增长更为迅猛，同期从75.0EFLOPS激增至725.3EFLOPS，预计2028年扩至2781.9EFLOPS，期间年均复合增长率高达57.09%。
然而，美国对华芯片出口限制持续加码，英伟达H100/H20等高端GPU对华供应被严格限制。2024年中国市场H100供应量远远小于需求量，且H20芯片被完全禁售，导致国内算力租赁商面临“无卡可用”的困境。华为昇腾910B等国产芯片虽加速替代，但性能与生态适配度（CUDA生态依赖）仍存在显著差距，短期内难以填补需求缺口。
同时，自建算力成本高昂，不仅需要购买大量昂贵的硬件设备，还需承担后续的运维和管理成本，对于众多企业尤其是中小企业来说难以承受。在此背景下，算力租赁市场应运而生并迅速兴起。
算力租赁的本质是将算力资源以出租方式提供给用户，属于云计算模式下的一种资源租用服务。用户可根据自身需求，租赁服务器或虚拟机来完成大规模计算任务，无需自建算力基础设施，也不必承担设备运维、系统升级等相关工作与成本。
从广义来看，算力租赁泛指一切以云服务形式提供算力租赁的业务形态，包括按算力使用量、服务器租用时长等方式计费的各类模式，例如公有云、私有云等相关服务；而从狭义上讲，则特指针对明确客户需求，以项目化、合同制方式进行算力部署与方案集成，但不转移算力资源所有权，仅向客户提供租赁并按约定计费的服务模式。
根据观研报告网发布的《中国算力租赁行业现状深度分析与发展前景预测报告（2026-2033年）》显示，目前，我国算力租赁行业主要形成三种主流商业模式，且商业模式日益灵活，以满足不同客户的需求。
AI大模型在训练与推理环节的算力需求激增，已成为驱动算力租赁市场扩张的核心动力。这种模式在两头带来了积极影响：一方面，它让企业不用再斥巨资自建机房，尤其是资金和技术储备有限的中小企业和AI创业公司，能以更低的门槛按需获取算力，快速推进产品研发与落地；另一方面，通过将零散的闲置算力资源整合盘活，也显著提升了整个社会的算力利用效率。
与旺盛的需求相对，供给端则面临多重掣肘。高端GPU芯片货源持续紧张、数据中心从建设到投产周期过长、专业的运维团队难以快速组建，这些都限制了算力资源的快速扩张。与此同时，全球云计算巨头已开始调整价格策略，反映出算力资源的稀缺性加剧。例如，谷歌宣布自5月1日起上调全球多地数据传输服务价格，涨幅显著；亚马逊云科技也将其EC2机器学习容量块的价格上调了约15%。
在供需矛盾突出的背景下，政策端的支持为行业发展构筑了坚实基础。早在2021年，国家发改委等四部门便发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，启动了“东数西算”工程。2026年2月，工信部进一步发布通知，着手构建由国家级、区域级和行业级节点组成的算力互联互通体系。
地方政府也在积极行动，深圳、上海、北京等地相继推出“算力券”补贴政策。以深圳为例，对租用智能算力开展模型训练的企业，最高按合同金额的50%给予资助，对初创企业的资助比例更可提升至60%，直接降低了企业的用算成本。
3、我国算力租赁行业市场规模或已破千亿元，各大企业积极入局，投资热情高涨
近年来，我国算力租赁行业市场规模快速扩张，吸引着各类企业积极布局，形成多元化的竞争格局。数据显示，预测2025年我国算力租赁市场规模将突破千亿元，到2026年我国算力租赁潜在收入规模有望达到2600亿元，且后续将以每年20%以上的速度高速增长。
随着算力租赁市场规模的急速扩张，企业端的投资热情持续升温，大额采购订单接连落地，成为当前行业最直观的风向标。
其中，协创数据的投入力度尤为突出。2025年8月，该公司公告计划采购服务器，合同总金额预计不超过12亿元，用于扩充其算力租赁服务能力。值得注意的是，这笔投入并非协创数据在该领域的首次出手。早在2024年3月，公司便已规划投入30亿元采购服务器；同年5月再度加码，追加不超过40亿元的资金。短短一年多时间，协创数据在算力服务器上的累计投入已超过80亿元，使其成为2025年国内算力租赁市场中最为活跃的采购方之一。
几乎在同一时期，金开新能源股份有限公司也披露了一项重要合作。其子公司金开伊吾与无问芯穹于2025年1月签署合同，由金开伊吾向后者提供智算算力及配套资源，合同总金额达6912万元，服务期限为12个月。
此外，我国算力租赁行业内大客户之间的长期协作与深度定制合作也渐成趋势：利通电子与腾讯的合作是这一模式的典型案例。双方通过合资公司世纪利通展开全链路协作，2024年底至2025年，腾讯分两期采购2300台高端GPU服务器，预计为利通电子带来年化收入18亿元。2025年，双方进一步签署《2025-2027年AI算力战略合作备忘录》，锁定累计50亿元的订单，合作范围涵盖H20服务器租赁、边缘计算节点部署及液冷数据中心改造。
海南华铁与海马云的战略合作协议同样规模可观，双方达成的合作涉及算力租赁服务，总租金规模达到10亿元。
当前，我国算力租赁市场的参与主体日趋丰富，已形成多层次的竞争性格局。头部阵营中，既有阿里巴巴、腾讯云等互联网巨头凭借云生态优势占据主导地位，也有云赛智联、鸿博股份、中贝通信等专业算力服务商在细分领域持续深耕。
重资产布局型：部分企业选择自建数据中心，通过掌控机房、电力、网络等底层基础设施，构筑核心资源的护城河。轻资源整合型：另一些玩家则采取轻资产模式，依托硬件代理销售或资源转售快速切入市场，以灵活性和响应速度抢占份额。垂直场景深耕型：还有一批企业聚焦特定行业需求，通过提供高度定制化的算力解决方案（如面向AI训练、渲染、仿真等场景），在细分赛道建立服务壁垒。
这种多元化的探索格局，既反映了市场仍处于快速成长期，也为下游用户提供了更加丰富的选择空间。（WYD）
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