> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 算力租赁行业深度报告总结 ## 核心内容 本报告聚焦于2026年AI算力租赁行业的现状、趋势及商业模式转型，分析行业供需缺口扩大、商业模式从“卖算力”向“卖Token”演进、行业壁垒与核心资源能力，以及重点受益标的的业绩表现与未来增长潜力。 --- ## 主要观点 ### 1. AI算力需求结构性增长，算力租赁成为灵活供给核心路径 - AI大模型从训练向推理加速演进，推理侧算力需求快速增长，成为供需缺口的核心来源。 - 中国信通院数据显示，2026年一季度国内AI算力需求同比增长417%，但有效供给增速仅为128%，供需缺口持续扩大。 - 传统IDC建设周期长、成本高，难以匹配AI算力快速迭代需求，算力租赁以“按需付费、弹性扩容”模式成为填补供给缺口的核心路径。 ### 2. 算力租赁供需景气持续上行，行业规模扩容释放成长弹性 - 国内算力租赁市场规模在2026年一季度达到680亿元，同比增长62%，全年预计突破2600亿元。 - 互联网大厂及云服务商加大算力投入，2026年国内主要互联网厂商AI相关资本开支显著增加。 - 推理算力需求占比持续攀升，预计远期将突破70%，行业进入结构性发展阶段。 ### 3. 算力租赁商业模式从“卖算力”转向“卖Token” - 训练与推理算力在架构、负载、资源需求等方面存在本质差异，训练算力用于推理效果差。 - Token指标推动算力服务从“资源供给”走向“能力交付”，提升服务商盈利水平与客户粘性。 - 未来算力租赁行业将逐步普及Token收益分成模式，形成新型盈利机制。 --- ## 关键信息 ### 1. 市场规模与增长 - 2026年一季度算力租赁市场规模680亿元，同比增长62%。 - 预计全年市场规模将突破2600亿元，行业高景气度具备持续性。 ### 2. 算力供需结构 - 推理侧算力需求占比已超过训练侧，预计未来将进一步扩大。 - 训练算力仍是大模型厂商核心竞争力的支点，占总算力成本比重超50%。 ### 3. 算力租赁行业特点 - 算力租赁服务模式灵活，覆盖单卡、整机、专属集群等交付形式。 - 服务模式包括直租、转租、系统集成、项目制整体解决方案等。 - 行业呈现“轻资产撮合”与“重资产自持”两种运营范式。 ### 4. 核心资源与壁垒 - GPU获取能力是算力租赁行业核心生存壁垒，体现为供给稳定、交付确定、规模充足、品质保障。 - 英伟达GPU在性能、集群及CUDA生态方面领先国产芯片，具备显著优势。 - 头部厂商凭借全维度壁垒优势持续抢占高端市场份额，尾部厂商生存空间收窄。 ### 5. 重点受益标的 - **协创数据**：2025年营收122.36亿元，同比增长65.13%；2026年Q1营收同比增长192.90%，归母净利润同比增长343.45%。 - **利通电子**：2025年营收33.07亿元，同比增长47.16%；2026年Q1营收同比增长41.61%，归母净利润同比增长821.08%。 - **宏景科技**：2025年营收11.82亿元，同比增长79.62%；2026年Q1营收同比增长7.01%，归母净利润同比增长39.75%。 - **行云科技**：2026年H1营收同比增长497.11%，归母净利润同比增长540.15%。 --- ## 行业趋势与展望 - 算力租赁行业景气度持续上行，2026年全年预计市场规模突破2600亿元。 - 行业呈现“头部集中、长尾分散”的客户结构，轻重资产模式并行。 - 未来AI技术向千行百业渗透，将持续打开增量需求空间。 --- ## 风险提示 - 互联网大厂资本开支不及预期风险 - 行业竞争加剧风险 - AI模型发展不及预期风险 - AI推理需求不及预期风险 --- ## 行业商业模式转型 - 算力服务从“卖硬件”转向“卖Token”，提升盈利水平与客户粘性。 - Token指标推动算力服务从“资源供给”走向“能力交付”，提升行业价值判断维度。 --- ## 供应链与合作生态 - 英伟达高端GPU仍是训练场景核心需求，受出口管制影响，国内高端算力供给缺口持续扩大。 - 行业厂商与英伟达、超聚变等厂商建立战略合作关系，保障高端算力硬件采购。 - 通过NVIDIA Partner Network（NPN）认证，提升获取高端GPU配额的能力。 --- ## 投资评级 - **投资评级：看好（维持）** - **股票投资评级说明**：采用相对评级体系，表示投资的相对比重建议。 --- ## 法律声明与免责声明 - 本报告仅供开源证券客户使用，非客户不得使用。 - 本报告基于公开信息，不保证其准确性或完整性。 - 投资决策需基于个人情况，不构成投资建议。