中国AI算力租赁市场崛起：Web3时代的新核心资产与投资机遇

算力租赁：锐度鲜明的中国AI核心资产

4月21日，国海证券计算机行业首席分析师刘熹发布了一份行业专题报告，系统梳理了算力租赁赛道的投资逻辑。报告从商业模式、行业量价趋势、国内企业融资进展三个维度切入，得出了一个清晰的结论：AI推理拐点已至，算力租赁正进入量价齐升的高景气周期，堪称当前AI产业链中确定性较强的核心赛道。

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这一判断并非空xue来风，有硬核数据支撑。看看H100 GPU的租赁价格就知道了：其一年期租约价格从2025年10月的低点每小时1.70美元，急升至2026年3月的2.35美元，涨幅接近40%。更关键的是，市场呈现“一卡难求”的局面——按需GPU租赁容量在所有GPU类型中均已售罄。这背后，究竟是怎样一番逻辑？

商业模式：长单锁定，折旧摊完后利润弹性显著

算力租赁的商业逻辑，其实很像一个经典的“重资产运营”模型：先进行大规模资本投入，然后获取稳定的租金回报。

行业普遍以2-5年的承诺制长期合同为主。截至2024年，这类承诺制合同的加权平均期限大约在4年左右。客户在合同期内预留算力容量并支付固定费用，通常签约时就要支付合同总价值15%-25%的预付款。待交付、验收后，便进入清晰的计费阶段。这种模式的好处显而易见：业绩兑现节奏明确，现金流可预测性强，收入稳定性高。

以行业标杆Corewea ve为例，其数据中心租赁、电力及折旧等成本虽然先于营收确认，但业务进入常态化后，长期利润率能达到25%-30%。报告进一步指出，随着算力设备使用年限的推进，服务器折旧会逐步计提完毕。到那时，核心成本将大幅下降，后续稳定的租金收入大部分将直接转化为净利润。这意味着，企业有望迎来利润的阶梯式增长，长期盈利弹性非常显著。

此外，不同应用场景的需求同样强劲，而且解决方案并非“一招鲜吃遍天”。例如，MoE等推理工作负载在最新的大型世界级系统（如GB300 NVL72）上运行效果最佳；而训练工作负载在H100系列显卡上则能获得最佳性价比，因此即使是较老的显卡也需求旺盛。这实际上拉长了算力设备的有效生命周期，当折旧期满后，其残值有望获得市场重估。

Token需求爆炸：中国AI出海打开增量空间

要理解这轮算力涨价潮，关键还得看需求侧发生了哪些根本性变化。

报告援引了英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上的判断，他将AI发展分为三个阶段：生成式AI、推理AI（o1/o3），以及以Claude Code为代表的Agent时代。AI要思考、要行动、要阅读、要推理，每一环都在进行推理。可以说，现在早已远超单纯的训练阶段，全面进入了推理的疆场。过去两年，计算需求增长了约10,000倍，而使用量增长了约100倍，这个差距本身就说明了巨大的潜力。

中国市场的数据尤为亮眼。根据火山引擎的数据，豆包大模型日均Token调用量已于2026年3月突破120万亿，在过去三个月内翻了一倍，相比2024年5月首次对外推出时，增长幅度达到了惊人的1000倍。

出海方面，中国AI模型的势头更猛。OpenRouter数据显示，在2026年3月30日至4月5日这一周，全球调用量排名前六的大模型全部是中国AI大模型，合计周调用量达12.96万亿Token；而在4月6日至4月12日这一周，TOP9大模型中，中国AI大模型的周调用量已连续六周超越美国同行。

具体到公司，数据更为直观。Kimi的数据显示，截至2026年2月，其海外收入已超过国内收入；从1月底到2月23日，近20天的收入就超过了2025年全年。MiniMax则有约73%的收入来自国际市场。这些迹象表明，智能体、多模态生成等高频场景持续增加，直接带动了Token需求呈量级式增长。国产大模型有望形成“应用普及—调用提升—模型优化—生态扩张”的正向循环，而这背后，都离不开算力的支撑。

量价齐升：云厂商集体涨价，供给收紧逻辑获验证

需求爆发，如果叠加上供给收紧，涨价便是顺理成章的结果。目前，这一逻辑正在全球范围内得到验证。

先看国内，三大云厂商近期集体调价的动作非常说明问题：

腾讯云：自3月13日起，GLM 5、MiniMax 2.5、Kimi 2.5三个模型结束限时免费公测，转为正式商用；其混元系列模型Tencent HY2.0 Instruct与Tencent HY2.0 Think的价格涨幅超过400%。5月9日起，AI算力、容器服务及弹性MapReduce（EMR）相关产品刊例价上调5%。

阿里云：4月18日起，平头哥真武810E等算力卡产品上涨5%-34%，文件存储产品CPFS（智算版）上涨30%。5月15日起，对部分MU（Model Unit）模型单元的服务价格进行2%-7%的上调。

百度云：4月18日起，AI算力相关产品服务上涨约5%-30%，并行文件存储等上涨约30%。

海外市场同样如此。亚马逊在1月22日宣布对用于大模型训练的EC2实例实施15%的价格上调；谷歌紧随其后，于1月27日宣布对AI和计算基础设施等服务进行价格上调，最高涨幅达100%。这一轮调价绝非单一厂商的行为，而是行业供需格局变化的明确信号，意味着量价上行具备较强的持续性。

供给端还有一个新的变量不容忽视：DRAM和NAND内存价格正在加速上涨。报告援引SemiAnalysis数据，预计2026年第一季度LPDDR5和DDR5的合同价格将分别同比上涨约4倍和5倍。这导致OEM厂商大幅上调AI服务器价格，服务器采购成本的上升压缩了项目预期回报，迫使部分运营商放缓甚至放弃部署计划。其结果就是，租赁市场的供给可能因此进一步收紧。

国内企业：融资扩张加速，算力集群布局提速

行业高景气度之下，国内的算力租赁代表企业也同步开启了融资与采购的“加速跑”。

报告梳理了截至2026年4月21日几家主要企业的融资进展：

协创数据：2025年累计申请授信额度不超过515亿元，2026年已累计申请不超过500亿元；其赴H股上市的备案申请材料已获证监会接收。

宏景科技：2025年综合授信额度200亿元，2026年拟申请600亿元；同时拟定增12.90亿元，其中9.90亿元将用于智能算力集群建设及运营项目。

盛视科技：2026年已累计申请授信额度不超过230亿元。

利通电子：已成功发行2亿元科技创新债，募集资金专项用于算力设备及备件采购。

智微智能：2026年已申请授信额度不超过140亿元。

可以清晰地看到，稳定的采购渠道，叠加大额融资对设备投入的支撑，使得这些企业能够快速落地算力产能。再依托行业普遍的长约锁定模式，其业绩增长具备了极强的可预见性。这或许正是算力租赁赛道当前吸引市场目光的核心逻辑所在。