算力租赁行业定义与优势 - 算力租赁指通过租赁方式获得CPU、GPU、FPGA等硬件计算资源，由专业数据中心或云服务商提供，用户可按需选择配置和服务级别 [1][2] - 优势包括灵活性高，可根据业务变化选择算力规模和时间跨度 [4] - 优势包括降低初始成本，无需承担硬件购买、机房建设、专业运维及设备折旧等沉重经济负担 [4] - 优势包括支持快速部署，能在最短时间获取强大算力，实现业务快速上线和高效运营 [5] - 优势包括专业运维保障，提供商有专业团队确保算力设施稳定运行和性能优化 [5] 行业发展驱动因素 - 中美科技竞争背景下，美国对超算、AI及芯片的技术封锁导致中国高端芯片短缺，算力成本上升，企业面临"缺芯"困境 [1][7] - AI大模型如GPT系列、文心一言等涌现，对算力需求呈指数级增长，以GPT-3为例，训练消耗总算力约3640PF-days [8] - 2024年中国智能算力规模达725.3 EFlops，同比增长74.1%，市场规模190亿美元，同比增长86.9% [8] - 自建算力成本高昂，中小企业难以承受硬件购买和后续运维成本，催生算力租赁市场 [1][8] - 国家"十四五"期间发布如《算力基础设施高质量发展行动计划》等系列政策，地方政府如海南也出台政策支持算力租赁服务 [9][10] 市场规模与增长 - 2024年中国智能算力租赁市场规模达377 EFlops（FP16精度），较2023年同比增长88.5% [1][10] - 预计未来三年市场规模复合增长率保持53%，至2027年市场规模将超1300 EFlops [1][10] - 下游需求高度集中，互联网行业以62%占比为核心需求方，其次为政府（14%），金融、医疗、教育、制造分别占6%、5%、4%、4% [1][12] 市场竞争格局 - 行业参与者众多且分散，包括云服务商、数据中心运营商、设备商、跨界企业及初创公司 [14] - 第一梯队为阿里云、华为云、天翼云等云服务商及三大电信运营商，依托自有资源主导市场，占据70%份额 [14] - 第二梯队为万国数据、世纪互联等第三方IDC服务商及浪潮信息、中科曙光等设备商 [14] 商业模式与价格走势 - 常见租金计量方式包括按整台服务器租赁（含8张GPU/台/月）、按算力规模租赁（每P/年）、按GPU付费租赁（每GPU/小时） [1][15] - 算力租赁价格大幅下跌，以H100为例，全球租赁价格从2024年初近5美元/GPU·小时降至2025年中约2.4美元/GPU·小时 [1][17] - 中国市场H100租赁价格从13美元/GPU·小时下降至约5美元/GPU·小时 [1][17] - 价格下跌主因国内产能供给增长，智算中心建设推进及产业巨头"自建+租赁"策略推动第三方算力扩张 [17] 行业未来趋势 - 算力租赁服务向云端化发展，云平台整合资源实现灵活调配，算力逐渐成为标准化商品，算力交易平台兴起 [17] - 企业采用多云战略，服务商需提供多云协同管理解决方案 [17] - 智算中心布局注重区域化协同，如"东数西算"工程，服务商需建立高效算力调度平台实现跨区域资源调配 [17] - 国产化替代角色日益重要，以华为昇腾为代表的国产厂商有望在市场中取得更大发展 [17]