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全球范围内，GPT等一系列生成式大模型推动产业界对算力需求显著增加，但短期内高端GPU产能与交付效率有限，造成GPU供需失衡。
在国内，国产GPU距离海外先进GPU仍有一定性能差距，且制造工艺短板使得其短期无法大量生产。
因此当前国内AI产业发展仍需主要依赖海外英伟达、AMD为代表的先进GPU。但受制于美国科技禁运与封锁，当前国内产业界只能更多利用现有GPU资源，
除了少数大型互联网企业有较多的GPU，算力储备较充足，中小企业普遍面临算力紧缺。为了减少设备投入，不少企业“由买转租”。算力租赁产业因此应运而生，租赁需求迎来爆发，价格随之上涨。
上海某算力企业负责人表示：“今年到去年，算力租赁价格涨幅是100%到200%。”除了AI大模型，传统制造业的智能转型，同样为算力租赁行业带来了旺盛需求。
业内人士认为，对于初创企业和中小型企业而言，高性能GPU供不应求的现状下，短期内算力租赁是一种性价比更高的解决方案。为了赶上算力租赁行业的爆发期，多家A股上市公司近期纷纷入场，布局算力租赁行业。目前，国内外也有多家厂商加码算力租赁服务。
自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、生物科学、设计制造等不同场景对算力需求不尽相同，既需要32位、64位等高精度的通用算力，也需要整型算力、16位等低精度的专用算力。
算力租赁：数字经济时代的新兴产物
算力租赁就是对算力资源进行出租，是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。用户可以根据自己的需求租赁服务器或虚拟机实现大规模的计算任务，无需拥有自己的计算资源，且无需承担运维、升级等工作及相应成本。
广义上可以指所有提供云租赁业务的算力服务和经营方式，即囊括了各类对算力用量或服务器租用时间等要素进行计费的模式，如各类型的公有云、私有云；而从狭义上看，则特指面向确定性的客户需求采用类似“项目”、“合同制”的方式进行算力建设和方案集成，但最终不转让算力资源所有权而是对客户进行租赁计费的模式。
算力租赁一方面使得下游客户灵活使用算力的门槛降低，更利于众多AI初创公司快速实现产品服务的开发与应用，另一方面也充分利用闲置的算力资源，提升算力资源的利用效率。目前，我国算力租赁的商业模式主要有三种：1）按整台服务器进行租赁；2）按使用算力规模租赁；3）按租用GPU付费租赁。
政策密集催化，政府、企业等主体积极建设智算中心
我国算力产业链已初步形成，上游包括芯片厂商、服务器厂商等算力资源供应商，中游为算力租赁服务商，下游则涵盖金融、能源、工业等千行百业的应用领。下游算力需求集中的集中爆发和“东数西算”的推进，为算力租赁市场提供了良好的发展环境，各级政府、运营商、互联网企业纷纷开启智算中心建设计划。在“十四五”规划的引领下，目前已有超过30座城市在积极布局和建设智算中心，经典案例包括京津翼大数据智算中心、长沙5A级智能计算中心等。
算力租赁市场热潮涌动：企业竞相布局，价格受配置影响
截至2024年11月14日，算力租赁概念股已经多达114家。市场竞争激烈，介入算力租赁的不仅仅是A股上市公司这样的巨头，也包括很多善于抓住商机的小企业，数量更是数不胜数。但整体上仍处于发展初期，头部企业凭借其技术、品牌和市场份额的优势，正逐步扩大其市场影响力。
主营彩票印刷业务的鸿博股份，是A股首家宣布跨界算力的上市公司，股价因沾上英伟达概念一度大涨，但后来出现与其算力业务核心子公司英博数科之间关系紧张的局面，最终解聘了关键人物周韡韡。
目前，该公司算力租赁业务仍在投入期。8月30日，鸿博股份发布2024年半年报，公司实现营收2.65亿元，同比下降9.3%；归母净利润-3956万元。业绩变动主要由于AI算力业务还处于投入阶段，相关费用增长，以及传统印刷行业竞争加剧导致营收及毛利率下降所致。
传统云服务提供商如阿里云、腾讯云等，凭借庞大的用户基础和丰富的技术资源，在算力租赁市场占据领先地位。他们通过构建AI服务器集群，利用自身强大的云计算基础设施，为下游客户提供成本效益更高的资源利用方案，提供稳定可靠的算力租赁服务。
具备IDC建设运营相关能力的民企如中贝通信、元道通信等，通过自建或合作方式建设算力中心，提供灵活的算力租赁解决方案。算力租赁市场的竞争格局呈现出多元化和激烈化的特点，也有不少企业因无法采购所需的高端人工智能芯片或承担自建数据中心的高昂成本而选择退出。
“配置决定价格，算力配置越高租赁价格越高。如采用高性能GPU、CPU及大容量内存的算力资源，能带来更高的计算效率，因此租赁价格更贵。”中国电子商务专家服务中心副主任郭涛说。
算力租赁市场的潜在发展方向：运营服务与解决方案
算力租赁在短期内可较好应对当前国内算力资源稀缺的问题，但长远来看，若要避免资源过剩与同质化服务带来的激烈市场竞争，算力租赁产业相关从业者或需更多将精力聚焦于算力调度为代表的运营服务、以及AI运营工具与整体解决方案上。海外英伟达、Oracle等公司均已推出在算力租赁基础之上的整体AI服务工具与解决方案，或可以为国内相关产业的发展提供较好指引。
算力供给的充足和多样化，促成了两个发展趋势：一方面算力成本持续下降，一方面算力租赁服务日渐精细化、专业化。而原本的囤卡居奇模式，已经逐渐成为算力业务发展的阻碍。近日，在算力租赁领域风生水起的弘信电子接受了机构调研，坦率承认了算力租赁价格正在下降这一事实。弘信电子认为，造成这一情况的原因一方面是算力硬件成本的下降，一方面是“友商要么缺乏技术能力，要么对市场需求认知出现偏差，部署了一些性价比极低的算力”，导致算力结构性过剩。显然，市场的成熟与理性，促进了行业内的优胜劣汰。实力较弱、缺乏核心竞争力的企业无法适应市场的变化和挑战，逐渐被淘汰出局。
而留下来的企业，也要面临技术能力、服务能力的升级考验。此外，随着国家对数字经济和人工智能产业的重视和支持力度不断加大，算力租赁产业也必然现需要融入到整体的发展需求中。在更广阔的发展空间展开之际，更加激烈的市场竞争和更高的行业门槛也在逐渐形成。
算力租赁市场盈利潜力显著，企业竞相布局面临挑战与机遇
中国信通院院长余晓晖表示，算力每投入1元将带动3元至4元的经济产出。尽管当前算力租赁市场的供需关系相较于2023年的高峰期已有所改善，但收益依然十分可观。
随着人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴技术的崛起，各类算力需求规模快速增长。算力类别也在不断细化，包括基础通用算力、智能算力、超算算力。其中，GPU智能算力及其租赁在当前率先受益。
配置决定价格，算力配置越高租赁价格越高。如采用高性能GPU、CPU及大容量内存的算力资源，能带来更高的计算效率，因此租赁价格更贵。
并非所有企业都能在算力租赁市场中分得一杯羹。深度科技研究院院长张孝荣表示，虽然一些具备技术实力的企业已经通过算力租赁业务实现了盈利，但也有不少企业因无法采购所需的高端人工智能芯片或承担自建数据中心的高昂成本而选择退出。
算力租赁业务虽然市场潜力巨大，但也面临着激烈的市场竞争，部分企业面临盈利困难。这些企业需要在市场机遇与风险之间找到平衡点，通过技术创新和服务优化来提升竞争力。
如何让算力资源更好地服务下游企业，成为算力租赁行业面临的新挑战。
盘古智库高级研究员余丰慧认为，促进算力租赁行业持续发展，需从多方面入手。首先，企业应加强技术研发，提升算力资源的性能和稳定性，同时降低能耗和成本。其次，要加大人才培养和引进力度，提升行业整体的技术水平和创新能力。
业内专家表示，推动算力租赁业务健康发展，还需在政策等方面给予更多支持。一方面，应推动算力租赁产业链上下游的合作与协同，形成优势互补、资源共享的良好生态；另一方面，应进一步完善行业标准和相关政策法规，明确算力租赁业务的监管主体和职责分工，切实保障企业的合法权益。
2025算力租赁未来
技术创新加速：技术创新是推动算力租赁行业发展的重要动力。未来，随着算法和硬件技术的不断进步，算力租赁服务的性能将不断提升，成本将进一步降低。
个性化服务：随着市场的竞争加剧，算力租赁企业将更加注重个性化服务。通过提供定制化的解决方案和增值服务，满足客户的特殊需求，提升客户满意度。
绿色化发展：随着环保意识的增强和政策的推动，算力租赁行业将向绿色化方向发展。企业将通过采用节能技术、优化能源结构等方式，降低能耗和排放，实现可持续发展。
虽然算力租赁行业目前仍处于发展初期，但AI大模型逐渐向智能汽车、电脑、手机等边缘端下沉，融入终端等智能体。算力租赁提供商通常提供大规模的计算能力，能够满足用户在短时间内需求突然增加的情况。算力租赁市场将满足这些边缘场景对低时延、高可靠性的算力需求，其应用场景将越来越广阔。
资料来源：共研产业研究院《中国算力租赁市场全景调研与未来发展趋势报告》；中泰证券研究《AI产业研究算力系列之二：算力租赁产业框架》；中研网《2023-2028年中国算力行业发展分析与投资前景预测报告》；IDC圈《算力租赁市场已开始“洗牌”》；21世纪经济《算力租赁赛道大扩容：超百家上市公司挤破头，喧哗躁动下风险挑战暗生》
图片来源：共研产业研究院《中国算力租赁市场全景调研与未来发展趋势报告》；前瞻网《暴涨200%！算力租赁资源成抢手香饽饽》；IDC圈《算力租赁市场已开始“洗牌”》
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