算力租赁近况更新与 Token 分成新模式经济性分析

摘要： 本次分析重点关注算力租赁行业的商业模式变革，尤其是 Token 分成模式带来的盈利潜力提升，并探讨了 B 系列 GPU 的推理经济性、国产开源模型出海及国内算力租赁板块的业绩预期。

行业主线：

1. 商业模式升级：Token 分成模式在 B300 服务器上的实测净利率有望达 44%，远超传统租赁模式的 15% 中枢，将显著改善租赁厂商的盈利能力。
2. 技术代差优势：B 系列 GPU 在推理应用上对 H 系列具有数量级经济优势，未来结合系统级优化可实现最高 50 倍性能提升，推动租赁厂商向 MaaS 服务转型。
3. 需求结构转型：GPU 租赁需求正由高价现货向低价长协转型，价格指数的波动反映的是需求结构的改变而非需求减弱。

关键变化与分歧：

1. 国产模型出海拐点：海外企业 AI 支出趋于理性，国产开源模型（如千问、DeepSeek、智谱）凭借性价比优势开始大规模进入 AWS 等平台并被 Coinbase 等企业采用。
2. 竞争策略演变：OpenAI 通过 GPT-4.5/5.6 采取“能力提升、价格不变”的性价比路线以应对竞争，短期对硬件资本开支预期产生扰动。

受益方向与风险：

1. 受益方向：拥有 B 系列 GPU 部署能力并能转型 MaaS 的厂商；贸易交付快、业绩确定性强的国产算力租赁公司（如智微智能）。
2. 核心风险：OpenAI IPO 预期波动导致硬件资本开支受扰；美联储加息预期及宏观利率波动；HBM4 扩产进度不及预期。