算力租赁专题一：涨价趋势持续，探析中美算租模式差异

算力租赁专题一：涨价趋势持续，探析中美算租模式差异 算租涨价：需求端结构性跃升，算力租赁及云服务价格上涨。Agent及AICoding带动需求端的结构性跃升，供需缺口推动算力租赁及云服务价格上修。①算力租赁：据纽约数据提供商Ornn，近几个月来英伟达全系列GPU在云端数据中心的现货租赁价格均大幅上涨，GPU租赁价格上修40%+，高性能算力卡供给偏紧。②云服务：由于全球AI需求爆发、供应链涨价，行业核心硬件采购成本显著上涨，海外市场涨价动作更早，国内云厂也纷纷上调算力及相关服务价格。 增持（维持） 商业模式：以OPEX换CAPEX，渠道+客户+资金助推飞轮。算力租赁是指企业或个人通过支付租金的方式，从拥有大量计算资源的服务提供商租用所需的计算能力。对于客户来说，算力租赁的本质是用opex换capex，具备成本节省、时间灵活、简化运维的优势，有效锁定可用算力使用权并缩小大规模算力配置的成本和时间。对于算力租赁厂商来说，商业模式运转的核心竞争力是算力卡采购、可用资金及核心客户，算租企业前期投入较多资金，通过筹资等方式采购大规模算力设备，根据客户需求签署不同期限的合约，待硬件设备折旧结束，带动净利润加速提升。①算力卡采购：采购渠道影响到收入上限及持续获取订单的能力；②核心客户：核心客户及租赁合约期限影响订单稳定性和市场价格抗波动性；③可用资金：影响实际持卡数量及收入规模，低成本资金能有效改善利润端，大客户订单和既有资产也能有效帮助公司扩大资金规模。 作者 分析师孙行臻执业证书编号：S0680526010001邮箱：sunxingzhen1@gszq.com 研究助理王心悦执业证书编号：S0680126040008邮箱：wangxinyue@gszq.com 北美算租：NeoCloud提速，高性价比+高可用性填补大厂算力需求。北美市场租用算力的可选方有Hyperscalers和NeoCloud，头部云厂商的高端算力需求仍有缺口，需要通过与NeoCloud合作快速补足，并且NeoCloud专注于提供专为AI领域进行工作负载优化的计算资源，性价比及算力使用效率更优，在高性能专有集群和长期合约优化方面更具优势。 相关研究 1、《计算机：Claude Opus 4.7发布，复杂任务能力提升利好Agent落地》2026-04-182、《计算机：OpenClaw引爆智能体浪潮，Token消耗迎来指数级跃升》2026-03-083、《计算机：字节Seedance2.0发布，“杀死比赛”级产品惊艳亮相》2026-02-10 ⚫CoreWeave：稳居ClusterMAX 2.0榜单榜首，算力规模领先，在手订单充裕。①资金：由高性能计算基础设施和相关客户合同担保，依靠延迟提款定期贷款融资；②供货：与英伟达股权+业务双重绑定，在全球首批部署GB200 NVL72和GB300 NVL72；③客户：与微软、Meta、OpenAI、Anthropic签署多年期算力租赁协议。 ⚫Nebius：算力布局广泛，在美国、英国、冰岛、芬兰等地部署数据中心，快速推动全球扩张。①资金：Yandex将俄罗斯和某些国际市场的所有业务出售，在手资金充裕，并发行可转换优先票据；②供货：英伟达投资并供货，将成为全球首批部署NVIDIA Vera Rubin NVL72系统的Al云供应商之一；③客户：与Meta和微软达成5年+合同，合作有望逐年深化。 中国算租：高端算力需求紧缺，盈利正向飞轮启动。美国对华科技封锁加剧，算力租赁能有效在短期缓解高端芯片短缺困境，互联网客户是算租市场需求主力；算力租赁合作模式多元，根据资金和需求灵活选择独立/虚拟化分时复用。部分算力租赁公司依靠早期部署的大型算力集群，陆续完成交付、验收并进入实质性计费阶段，商业闭环逐步打通，26Q1利润释放加速。协创数据及宏景科技均在采购订单、授信额度、采购落地进度和资金回款能力上出现边际改善，盈利正向飞轮启动。 风险提示：AI发展及投资不及预期，行业竞争加剧，全球地缘政治风险。 内容目录 一、算租涨价：需求端结构性跃升，算力租赁及云服务价格上涨..........................................................................4二、商业模式：以OPEX换CAPEX，渠道+客户+资金助推飞轮............................................................................9三、北美算租：NeoCloud提速，高性价比+高可用性填补大厂算力需求.............................................................113.1云厂商高端算力需求仍有缺口，NeoCloud性价比及算力使用效率更优..................................................113.2 CoreWeave：英伟达股权+业务双重绑定，与多家大厂签订长协............................................................143.3 Nebius：在手资金充裕，英伟达投资并供货，签署Meta和微软大订单..................................................16四、中国算租：高端算力需求紧缺，盈利正向飞轮启动......................................................................................184.1缓解对华科技封锁下高端芯片短缺困境，互联网客户是核心需求方.......................................................184.2部分算力租赁公司商业闭环打通，利润加速释放中................................................................................20风险提示............................................................................................................................................................22 图表目录 图表1：全球GPU云市场规模及增速..................................................................................................................4图表2：H100算力租赁价格（1年期）波动变化.................................................................................................5图表3：腾讯云AI算力、容器服务TKE-原生节点及弹性MapReduce调价细则...................................................6图表4：阿里云AI算力、文件存储调价细则.......................................................................................................7图表5：阿里云DDoS调价细则...........................................................................................................................7图表6：百度云算力及并行文件存储调价细则.....................................................................................................8图表7：GPU交付与测试需1-2个月...................................................................................................................9图表8：以CoreWeave为例，5年期合同的现金流瀑布图.................................................................................10图表9：算租公司从采购安装-部署确收-稳定运行的各阶段利润率参考..............................................................10图表10：ClusterMAX 2.0市场展望（2025年11月）.......................................................................................11图表11：ClusterMAX 2.0排名（2025年11月）..............................................................................................12图表12：小模型场景CoreWeave和Hyper-scaler成本对比..............................................................................12图表13：中模型场景CoreWeave和Hyper-scaler成本对比..............................................................................12图表14：大模型场景CoreWeave和Hyper-scaler成本对比..............................................................................13图表15：多场景下CoreWeave和Hyper-scaler GPU成本对比..........................................................................13图表16：不同级别Neocloud供应商GPU Efficiency对比..................................................................................13图表17：CoreWeave和产业平均的GPU Efficiency对比...................................................................................14图表18：2025年CoreWeave算力规模及区域分布...........................................................................................14图表19：DDTL 4.0变化对比................................................................................