📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告深入探讨算力租赁行业的商业模式及全球市场趋势。指出 Agent 及 AI Coding 带动需求端结构性跃升，供需缺口推动全球 GPU 租赁及云服务价格上修。报告对比了北美 NeoCloud 与传统超大规模云厂商的效率差异，并分析了中国算力租赁在科技封锁背景下的核心逻辑及部分领先企业的盈利进展。
行业主线：
- 价格上行趋势：AI 智能体时代的 Token 需求激增，导致高性能算力卡供给偏紧，GPU 租赁价格显著上修，国内主流云厂商纷纷上调相关服务价格。
- 商业模式核心：算力租赁本质是以 OPEX 换 CAPEX。厂商的核心竞争力取决于算力卡采购渠道、可用资金规模及核心客户质量。
关键变化与分歧：
- 北美模式分化：NeoCloud（如 CoreWeave、Nebius）通过专注 AI 工作负载优化，在 GPU 使用效率（MFU 和 goodput）及性价比上优于传统超大规模云厂商（Hyperscalers）。
- 中国市场特性：在对华科技封锁背景下，算力租赁成为缓解高端芯片短缺的关键手段，需求端以互联网客户为主。
受益方向与风险：
- 受益方向：商业闭环已打通、算力集群完成交付并进入实质计费阶段、且资金回款能力改善的租赁企业（如协创数据、宏景科技）。
- 核心风险：AI 发展及投资不及预期、行业竞争加剧、全球地缘政治风险。