一、国内算力供需矛盾日益突出而自建算力成本高昂，推动智能算力租赁行业高速增长
在数字经济蓬勃发展的当下，算力已然成为了一种关键的战略资源，从日常生活的智能应用，到企业数字化转型的深度变革，再到政府治理的高效推进，每一个环节都离不开算力的强力支撑。近年来，随着人工智能技术的全面爆发，算力需求更是呈现出指数级增长态势。2024年我国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒（EFLOPS），同比增长74.1%，增幅是同期通用算力增幅（20.6%）的3倍以上。
数据来源：观研天下数据中心整理
然而自2018年起，美国政府对中国的科技封锁不断加剧，从限制高端芯片出口到拟限制中国企业使用美国厂商的云计算服务，严重阻碍了中国获取先进算力芯片及相关技术的渠道。以 H100 芯片为例，2023年英伟达全球出货量达 65 万张，国内仅有腾讯、百度、阿里巴巴和字节跳动等少数几家公司获得了 H100 芯片的供应。同时国产算力芯片短期内又难以满足市场需求，国内算力供需矛盾日益突出。
数据来源：观研天下数据中心整理
自建算力成本高昂，不仅需要购买大量昂贵的硬件设备，还需承担后续的运维和管理成本，对于众多企业尤其是中小企业来说难以承受。在此背景下，智能算力租赁市场应运而生并迅速兴起。
根据观研报告网发布的《中国智能算力租赁行业现状深度研究与投资前景分析报告（2025-2032年）》显示，智能算力租赁本质上是基于 AI 算力云业务的一种商业模式，它允许用户根据自身需求，灵活租用 CPU、GPU、内存和存储空间等计算资源，无需自行购置昂贵的计算设备，就能满足计算需求。对于需要大规模计算能力但又不想承担过高前期成本的企业和机构来说，算力租赁无疑是一种理想选择。通过租赁计算资源，用户可以快速启动项目，使用稳定高效的计算资源，大幅缩短研发周期，降低研发成本。
自建算力与智算租赁对比
| 考量因素 | 智算租赁 | 自建算力 |
| 部署成本 | 以阿里云为例，8卡英伟达A100-NVLink(80GB显存)的GPU服务器月租金约为13.34万元，对应全年租金约为160万元 | 8卡英伟达 HGX加速显卡A100SXM市场售价为145万元，除此之外仍需部署交换机(20万元)、配件(15万元)、基建等 |
| 运维成本 | 智算租赁提供商负责硬件维护和技术支持，且无需承担额外成本 | 涉及资源管理审批、调配、监控等工作，需自省设立维护团队，并且需要承担电力、冷却和网费等固定运营成本 |
| 时间成本 | 大部分租赁形式无需等待硬件采购和部署，租用后可以立即开始计算任务，小部分长期租用的情况也仅需对服务器进行微调 | 当前英伟达出货周期约为3-4个月，服务器送达后需要进行调试部署，从下单到使用计算的时长难以确定 |
| 灵活性 | 可根据需求快速调整使用芯片的型号、租赁时间和带宽等，适应项目需求变化 | 服务器等硬件可能随时间热迭代升级，带宽一次性购买，无法灵活变更 |
| 数据安全 | 数据存储在智算租赁提供商的存储服务器内，安全性和故障解决能力取决于智算租赁提供商 | 自行搭建存储设备，数据存储在企业内部存储设备内，故障解决能力取决于企业自身 |
资料来源：观研天下整理
国内算力供需矛盾日益突出而自建算力成本高昂，推动智能算力租赁行业高速增长。2022-2024年我国智能算力租赁市场规模由108EFlops增长至377EFlops，CAGR为86.8%；预计2025-2027年我国智能算力租赁市场规模由632EFlops增长至1346EFlops，CAGR为45.9%。
数据来源：观研天下数据中心整理
二、互联网为智能算力租赁核心需求方，制造与教育当前渗透率较低但未来增长潜力较大
市场应用深化是推动智能算力租赁行业增长的另一个重要因素。从需求结构来看，互联网行业以62%的绝对占比成为核心需求方，其需求主要集中于云计算、AI模型训练及实时推理等高算力场景；政府部门紧随其后，占比14%，其需求以智慧城市、政务云和公共安全为重心，偏向数据合规性及安全性，并倾向于采用私有化部署与国产化算力解决方案；金融行业占比6%，其需求聚焦高频交易风控、量化建模及反欺诈分析，对低延迟算力和异构资源调度能力要求严苛；医疗行业占比5%，其需求集中于医学影像AI分析、基因组学计算等场景，需兼顾算力精度与数据隐私保护。此外，制造与教育行业各占4%，其中制造业的智能算力应用以工业物联网、数字孪生为主，强调边缘计算与实时性响应能力，但当前渗透率仍较低，未来增长潜力较大；教育行业则多用于科研模拟与在线教育平台支持，需求相对分散且周期性明显。
数据来源：观研天下数据中心整理
三、我国智能算力租赁市场区域性特征明显，数字经济发达地区发展领先
智能算力租赁需求与数字经济发展水平高度相关。广东、浙江、江苏等数字经济发达省份智能算力租赁需求合计占全国总需求的50%以上。从城市维度看，一线城市及省会城市由于创新企业聚集、科研机构密集，智能算力租赁需求尤为旺盛。整体来看，我国智能算力租赁区域性发展特征明显。
数据来源：观研天下数据中心整理
四、国内智能算力租赁市场竞争不断加剧，智能算力服务器租赁价格持续下降
智能算力租赁在国外已有多年发展历史。以美国 CoreWeave 公司为例，其成立于 2017 年，前身是加密货币挖矿企业 Atlantic。公司初期通过以太坊挖矿积累了大量英伟达 GPU 资源，2019 年果断调整业务方向，聚焦 AI 云和基础设施建设。截至 2024 年底，CoreWeave 已运营 32 个数据中心，主要分布在美国低电力成本区域，并在伦敦、斯德哥尔摩等欧洲科技中心设立节点，以满足客户对地理接近性的 AI 算力需求。从业务形态来看，CoreWeave 主要提供以下三种服务：
美国 CoreWeave 公司三大服务
| 服务 | 简介 |
| 基础设施及服务 | 即裸金属 GPU 租赁，用户通过这种方式可直接访问 H100 和 A100 芯片，避免虚拟化带来的性能损耗。其集群采用英伟达 InfiniBand 架构，非常适合 AI 训练和渲染等高强度任务，与传统云厂商相比，计算密度更高，但对用户技术能力要求也更高 |
| 管理软件服务 | CoreWeave 的 Cloud Net Service 提供预配置的 GPU 驱动托管环境，简化虚拟私有云部署，借助英伟达 BlueField 3 DPU 实现网络隔离和加速，降低管理复杂性，但专属特性限制了非 AI 用户的适用性 |
| 应用服务 | 包括 SUNK 服务以及 Tensor 加速推理、响应及时监控等，旨在帮助客户提高效率、降低技术壁垒，并通过与相关 AI 企业合作，不断提升应用服务能力。 |
资料来源：观研天下整理
国内智能算力租赁行业发展迅速，鸿景科技、协创数据、有方科技、海南华帖、润建股份等优秀公司不断涌现。但与海外相比，国内智能算力租赁行业仍面临着商业模式单一的挑战。当前大多数算力租赁服务商仍以基础资源出租为主，产品同质化严重，市场价格竞争加剧。根据数据，2023年6月-2025年6月，主流AI服务器租赁价格普遍下降30%以上，其中8卡服务器A800的租赁价格下降幅度高达53%。
数据来源：观研天下数据中心整理（zlj）
【版权提示】观研报告网倡导尊重与保护知识产权。未经许可，任何人不得复制、转载、或以其他方式使用本网站的内容。如发现本站文章存在版权问题，烦请提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至kf@chinabaogao.com，我们将及时沟通与处理。
