通信行业深度报告 云厂商仍保持算力高需求，算力租赁需求有望边际向上

云厂商仍保持算力高需求，算力租赁需求有望边际向上 2025年04月03日 证券分析师张良卫执业证书：S0600516070001021-60199793zhanglw@dwzq.com.cn证券分析师周高鼎 执业证书：S0600523030003zhougd@dwzq.com.cn 增持（首次） ◼算力租赁与IDC在算力生态中互补共存，两者的核心区别可分为资源控制权、服务内容与成本结构三方面：算力租赁是“购买服务”模式，用户无需自购硬件，即可通过租赁GPU集群等计算资源获得算力，所有硬件和技术迭代由服务商负责，按需付费模式也更具灵活性，适合短期弹性需求与技术更新较快的场景；IDC则属于“自建或租赁基础设施”模式，用户需持有或自行租用机柜、电力、网络等资源，并自行管理服务器、存储设备及应用部署，前期投入较高但更利于长期稳定业务，亦适合需要高度数据控制和安全保障的企业。总体而言，算力租赁强调“算力即服务”的轻量化输出，IDC则提供“重资产持有+基础设施服务”，两种模式在不同需求场景下发挥优势，形成互补的算力服务体系。 ◼云厂商逐步向DeepSeek的效率与成本对标，训练仍有高需求。以DeepSeek为代表的顶尖AI公司，通过算法-硬件协同设计，如稀疏化训练、混合精度优化及分布式训练框架升级（如3D并行策略），云厂商对算力租赁具有明确需求，其核心逻辑在于灵活应对算力需求波动、降低硬件投入成本、优化资源利用率。Agent（智能体）对算力的需求提升主要源于其渗透率、日均调用次数及任务复杂度的三重增长。例如企业端因AI应用扩展（如智能制造、金融分析）开始自建模型训练，进一步加剧算力压力——例如DeepSeek单日推理调用2500万次，需1814张H800芯片支持。在这种双重驱动趋势下，算力需求从训练端开始向推理端迁移。 相关研究 《AI算力跟踪深度：辨析Scale Out与Scale Up——AEC在光铜互联夹缝中挤出市场的What、Why、How》2025-01-07 《光通信跟踪深度：以太网在AI算力投资中的Why、How与What》2024-06-20 ◼供给端硬约束下，因稀缺性溢价与成本传导机制，算力租赁仍有涨价空间。美国对华芯片出口限制持续加码，英伟达H100/H20等高端GPU对华供应被严格限制。英伟达H20禁售后，H800服务器单价持续逐步涨价，硬件端的成本压力已经传导到租赁端。根据《智能计算中心创新发展指南》,2022年我国智能算力规模快速增长,达到268百亿亿次每秒(EFLOPS),超过通用算力规模,预计未来5年中国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。 ◼IDC行业的竞争本质是资源禀赋争夺战，算力租赁的核心在于GPU资源的规模和渠道稳定性。IDC核心壁垒在于获取一线城市及周边地区的土地资源与能耗指标，并通过绿色节能技术降低运营成本。政策要求数据中心PUE逐步降低，且在绿色电力比例要求下，一线城市能耗指标审批趋严，数据中心逐步向其他非一线城市部署。算力租赁行业的竞争力取决于GPU囤积规模与获卡渠道稳定性，尤其在英伟达高端芯片如H100、H20供应受限背景下，资源垄断性成为关键。国产替代（如华为昇腾910B）虽加速，但性能仍有差距，短期内无法完全替代英伟达系芯片单次大模型训练需消耗千卡级GPU集群。 ◼相关标的：润建股份、大位科技、利通电子、朗科科技、润泽科技、光环新网、铜牛信息、中贝通信、恒润股份、海南华铁、奥飞数据、弘信电子。 ◼风险提示：技术发展不及预期，中美地缘政治风险，行业竞争加剧。 内容目录 1. IDC和算力租赁区别：“地皮”与“楼盘”的关系.........................................................................41.1. IDC和算力租赁的商业模式区别在于“卡”的所有权..........................................................41.2.需求视角：IDC倾向帮运维，算力租赁则是“算力即用”.................................................41.3.供给视角：IDC赚服务器量增的运维，算力租赁价格弹性大.............................................52.模型训练加速优化，算力租赁业务弹性更大..................................................................................62.1.模型训练优化，Agent带动应用训练......................................................................................62.2.供给受限，算力租赁仍有涨价空间.........................................................................................73.拥有算力资源和大厂订单为核心壁垒..............................................................................................94.相关标的............................................................................................................................................105.风险提示............................................................................................................................................11 图表目录 图1：IDC商业模式...............................................................................................................................4图2：第三方算力租赁商.......................................................................................................................4图3：需求端对比...................................................................................................................................5图4：IDC运营内部示意图...................................................................................................................5图5：英伟达H100 2023年流向...........................................................................................................5图6：Generative Agents运行流程图....................................................................................................7图7：中国算力产业链...........................................................................................................................8图8：中国智能算力发展情况百亿亿次/秒(EFLOPS)......................................................................8图9：中国整体IDC市场规模及趋势（单位：亿元）......................................................................8图10：IDC行业第三方服务商竞争梯队.............................................................................................9 表1：腾讯和阿里对于云相关服务的需求点.......................................................................................6表2：算力租赁与IDC相关公司梳理................................................................................................10 1.IDC和算力租赁区别：“地皮”与“楼盘”的关系 1.1.IDC和算力租赁的商业模式区别在于“卡”的所有权 IDC仅提供算力运营环境：互联网数据中心（Internet Data Center），简称IDC，指的是一种拥有完善的设备，包括高速互联网接入带宽、高性能局域网络、可靠的机房环境等、专业化的管理、完善的应用的服务平台，专业化服务器机房，提供数据中心租赁托管服务。 本质为数字地产商，提供物理空间+电力+网络，客户自备服务器或租赁整机柜。 数据来源：CDSN，东吴证券研究所 数据来源：未来智库，东吴证券研究所 第三方算力租赁基本是云服务的垂直形态，仅提供虚拟化计算资源（如GPU/CPU集群），客户按需租用。对于使用客户来说，算力租赁是一种按需付费的轻资产模式，依赖外部IDC部署服务器，聚焦资源调度与客户对接，如AI公司训练需求。位于算力产业链上游，是算力中心基础设施集成建设方和运营方，提供算力中心机柜租赁服务、端口服务以及其他增值服务 1.2.需求视角：IDC倾向帮运维，算力租赁则是“算力即用” IDC的本质是解决企业“硬件安家”需求—客户已拥有服务器、GPU等硬件设备，但缺乏专业场地与运维能力，需借助IDC提供稳定的电力、散热和网络环境。企业以此规避自建数据中心的巨额建设投入（CAPEX）与日常运维复杂度（OPEX），以“拎包入住”模式实现轻量化运营。比如金融机构自建服务器保障数据主权，却无力承担一线城市机房的高昂土地与能耗成本；或视频平台部署定制化存储设备时，通过IDC实现异地容灾。 算力租赁瞄准“算力即用”需求，即客户无自有硬件或面临短期算力缺口，如AI大模型训练、影视渲染，需快速获取即租即用的计算资源，避免硬件采购的周期风险与长期闲置。例如AI创业公司为千卡级GPU集群租赁3-6个月完成模型训练，或影视公司按项目周期租用算力平衡成本与效率。其核心价值在于将算力投入从固定资产（CAPEX）转化为随用随付的可变成本（OPEX），适配业务快速迭代。 1.3.供给视角：IDC赚服务器量增的运维，算力租赁价格弹性大 第三方IDC的盈利本质是：通过机柜规模扩张与资源利用率提升的双重驱动提升收入与利润率。收入增长与服务器/机柜的物理数量扩张强相关，规模经济效益明显。头部企