算力租赁市场爆发，将成为数字经济时代的核心基础设施

2025-07-09 09:33:12

在人工智能的浪潮下，算力作为驱动AI发展的核心引擎，正在经历一场深刻的变革。曾经被视为小众服务的算力租赁，如今已成为科技巨头争相布局的战略要地，市场规模以每年35%的速度迅猛增长。据最新数据，2025年中国算力总规模已突破300 EFLOPS(每秒浮点运算次)，智能算力占比提升至35%，而这一变革背后是商业逻辑的根本重构。

市场需求结构升级：训推需求爆发式增长

推理需求呈现指数级增长

以DeepSeek为代表的大模型商业化落地，推动生成式AI在金融、医疗、自动驾驶等行业的快速渗透。数据显示，行业日均token处理量从2024年的4万亿飙升至2025年的40万亿，增长近10倍。与此同时，多模态应用（语音、图像、视频）占比从30%提升至70%，其算力消耗达到文本模型的5倍以上。

（数据来源：火山引擎/行业报告）

典型案例：字节跳动预计2025年推理算力需求高达120-130万张卡，占其总采购量的60%。这一需求激增直接推动了算力租赁市场的繁荣。（数据来源：行业研报测算）

垂直行业训练需求崛起

医药研发（如靶点筛选）、气象预测、工业质检等领域加速训练专属模型，因为通用基座模型已无法满足细分场景需求。2025年训练算力需求占比从20%-30%提升至40%以上。自动驾驶企业需要定制化训练集群优化感知算法，进一步推高了专业算力需求。（数据来源：行业分析文章《2025年算力租赁行情与2023/24年差异的核心原因及行业趋势分析》）

供需错配显著改善

与2023-2024年主要依赖政策补贴不同，2025年大厂主导的算力枢纽模式（如阿里云、腾讯云）实现了精准匹配下游需求。项目落地周期从以往的不确定性缩短至季度级，大大提升了行业效率。

技术创新：从硬件升级到智能调度

硬件性能持续突破

算力租赁平台不断引入最新GPU技术，如NVIDIA的A100、H100等高性能芯片。极智算等领先平台甚至开始部署下一代GB200服务器，单机柜功率突破50kW，为大规模AI训练和推理提供强大支撑。

调度系统实现智能化跃升

智能调度系统成为提升效率的核心利器。以极智算自研的“星轨”算力调度系统为例，基于强化学习算法实现资源动态分配，将任务平均等待时间缩短至10秒，算力资源利用率提升至惊人的88%。

液冷技术推动能效革命

随着单机柜功率的持续攀升，浸没式液冷方案成为行业新宠。该技术不仅解决散热难题，还使单卡租赁价格提升15%-20%，成为高端算力服务的标配。中科曙光等企业已将液冷超算交付周期压缩至<3个月。（数据来源：IDC官网、上市公司财报、工信部白皮书及券商行业报告）)

商业模式重构：大厂主导生态闭环

互联网巨头成为“算力中枢”

大厂整合自有算力与租赁资源后分销，构建起全新的生态闭环。字节跳动2024年GPU租赁收入达23亿元，2025年目标提升至70亿元。腾讯则通过通用服务器架构兼容国产卡（如昇腾910B、寒武纪），降低客户迁移成本，强化市场竞争力。

付款条件优化降低行业风险

大厂作为核心客户将付款周期缩短至3-6个月（此前中小企业账期长达1年），显著降低了租赁企业的回款风险。亚康股份的5年期租赁合同毛利率稳定在20%，体现了商业模式优化后的盈利稳定性。

RWA融合开辟融资新路径

RWA（真实世界资产）

算力租赁因其稳定现金流特性，成为RWA（真实世界资产）的理想锚定资产。据测算，若将现有算力按2：1的抵押比例进行RWA融资，可新增融资740亿元，新增算力670 EFLOPS。这种创新融资方式正在形成“资产上链-融资扩张-收益分配”的正向循环。

供给端变革：国产替代加速与禁令冲击

H20禁令重塑供应链格局

2025年4月，英伟达对华特供版AI芯片H20 GPU正式被禁。这一事件迫使大厂新增算力只能通过国产卡（昇腾910B、海光DCU）或租赁合规存量资源获取。阿里张北云脑项目已改用昇腾910B，虽然单卡训练成本提升30%，但成功规避了政策风险。（数据来源：政策文件、企业采购公告及硬件实测报告）

国产芯片的崛起与瓶颈

国产GPU在推理端逐步替代NVIDIA产品，华为昇腾MindSpore开发者已突破百万规模，并支持PyTorch模型转换，大幅降低迁移门槛。但在训练端，企业仍依赖英伟达旧型号（如A800），性能差距依然显著。

租赁模式创新突破硬件限

行业从简单的“租卡”转向“租算力”模式。弘信电子通过算力调度平台实现异构资源（CPU+GPU+ASIC）混合部署，资源利用率提升40%，为国产替代提供了缓冲方案。

未来趋势：三足鼎立的市场新格局

需求释放进一步提速

2025年下半年大厂订单密集落地，推理算力（Opex支出）季度环比增速超40%。腾讯、阿里Q3采购量预计环比增长60%，市场持续高热。（数据来源：2025年人工智能行业专题报告）

供应商“缩圈”加速行业洗牌

大厂供应商数量从10-15家缩减至3-4家，优先选择交付稳定企业。这一趋势将推动资源进一步向头部集中，中小型租赁商面临转型或淘汰的命运。

边缘计算与绿色算力崛起

预计到2025年，边缘计算年复合增长率将达40%。算力与5G/6G、绿色能源等技术加速融合，推动服务向智能化、低碳化方向发展。华为、腾讯等大厂已在西部布局绿色算力中心，响应“东数西算”国家战略，实现跨区域算力调度效率提升40%。（数据来源：《边缘计算产业发展研究报告(2024年)》）

挑战犹存：价格波动与供应瓶颈

高端芯片短缺推高租赁成本

美国对高端GPU的禁售导致国内高性能算力资源极度短缺。2023年至2024年算力租赁价格涨幅达100%-200%，高端配置的租赁费用持续攀升。某上海企业负责人坦言：“现在租高端卡不仅贵，还要排队。”（数据来源：《2024中国算力租赁市场白皮书》）

国产替代进程面临技术鸿沟

尽管国产GPU在推理端取得进展，但训练端性能差距仍是硬伤。某AI公司CTO透露：“使用国产卡训练大模型，时间成本增加40%，电费支出翻倍，短期仍难以完全替代。（数据来源：2025年4月《财经》杂志的深度报道《国产GPU突围：算力卡脖子的代价》）

政策刺激下的市场泡沫风险

深圳、上海等地推出“算力券”政策，单个企业年度补贴最高达5000万元。这一政策虽然降低企业使用门槛，但也可能导致非理性需求，引发局部泡沫。2024年底曾因头部企业自建算力中心导致市场供大于求，价格一度“腰斩”的教训值得警惕。

结语

算立科技的算力资源布局的核心在于深度整合国产信创体系与英伟达生态，构建安全高效的复合底座，通过技术互补（国产硬件的自主可控+英伟达的生态优势）和基建联动（如算力网络优化），构建统一智能调度平台，依据任务需求（性能、安全、生态）、资源状态，实现异构算力的全局池化、按需分配与动态优化和最大化资源利用率。

在算力即生产力的时代，算立科技已成为众多行业领军企业的“隐形引擎”。我们提供高性能、高弹性、高可靠的算力租赁服务，覆盖从AI训练到推理落地的全场景需求，让企业无需重资产投入，即可调用海量算力资源！我们已服务金融风控、生物制药、自动驾驶等数十家头部客户，如果您也有算力租赁的需要，立即咨询我们吧！咨询电话：010-88604250。

北京算立科技有限公司

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