行业现状与演变 - GPU算力市场经历狂热期后迅速降温，24小时快速成单的红利期已结束，市场进入残酷洗牌阶段 [1][2][3] - 市场狂热期一台机器的利润动辄五六万人民币，极端情况可达上百万，客户需求旺盛到顾不上价格和合作风险 [2] - 当前约90%的GPU贸易商面临生存危机，成单周期显著拉长，行业活跃度大幅降低 [3] 核心竞争壁垒 - 获取核心货源渠道的强绑定关系网是首要壁垒，拥有英伟达等原厂白名单资源的公司占据先机 [6] - 雄厚的资金实力是另一关键入场券，用于收购现成厂商或重资建设算力中心以快速切入市场 [9] - 与大厂合作需同时具备关系与资金，但合作极具隐蔽性和高风险，供应商公司可能频繁更换名称以保障大厂信息安全 [11] 市场参与者与商业模式 - 智算大单的达成高度依赖高层人脉与权益置换，常在老板饭桌上而非销售会议室完成 [7] - 部分传统领域公司通过资本运作进入智算赛道，主要目的包括撬动二级市场股价 [10] - “大倒爷”作为关键中间节点，能带来大量需求，有销售通过维护此类关系在两个月内卖出80台H100，获近百万收入 [8] 运营挑战与风险 - 设备专业知识匮乏是普遍问题，约90%的渠道方可能未亲眼见过机器，选型错误可能导致整批设备难以消纳 [15] - 服务器价格波动剧烈，跌幅可达早期预估的两三倍，在价格高点购入的资产长期难以解套 [10] - 大厂客户压价现象严重，有案例显示采购成本为233万元的H100，大厂收购价仅231万元，导致贸易商亏损 [23] 客户需求与行业认知 - 项目决策链条长，需企业高层甚至一把手拍板，缺乏高层资源的销售开拓市场难度极大 [19] - 许多终端客户对自身算力需求认知不清，仅关注设备本身，忽视网络、平台软件、存储等配套要求 [24] - 存在“刺激消纳”陷阱和链条过长的转手问题，导致最终责任方难以追溯，合作风险高 [20] 生存策略与发展方向 - 运营和运维能力是赢得大厂订单的核心，涉及IDC、硬件、网络、云端软件与安全等多层面，需要至少三年以上经验的团队支撑 [25][26] - 行业竞争焦点从设备价格转向配套设施、电力网络保障、运维响应速度等长期服务能力 [25] - 押注潜力初创公司被视为培养未来超级客户的策略，部分厂商会以VC视角给予有潜力的AI初创算力合作优惠 [28] 出海机遇与挑战 - 算力出海成为国内价格战下的新出路，东南亚、中东等地区存在市场空白，两年前东南亚算力总规模不足100兆瓦 [29] - 国内厂商凭借高性价比和极致服务态度在海外竞争，数据中心集装箱化、预制化模式可将项目周期缩短至一两个月 [29] - 出海成功需打通当地政府、产业园开发商等资源，并满足特定地区的合规要求，部分厂商选择绑定大厂客户共同出海以降低风险 [30] 行业未来展望 - 重资产赛道没有奇迹，核心竞争力在于资源的提前储备和长久耕耘的耐心，赚快钱的玩家正被边缘化 [32] - 建议新入局者聚焦最前沿高端的服务器，以保证资产在未来有更高的残值 [33] - 下一波竞争关键在于能否在具身智能和推理算力爆发前，提前迭代基础设施并提升技术能力以承接未来需求 [33]