AI 算力供给变局，从租赁到表外融资研究

摘要： 本报告分析了 AI 算力供给模式从传统 Capex 向“Capex+表外融资”混合结构的演变。重点探讨了 Meta 计划将过剩算力对外出租的战略转型，以及英伟达通过扶持 NeoCloud 生态来防御自研芯片替代的策略。

行业主线：

1. 供给模式转型：算力基础设施的快速扩张正依赖于表外融资体系，由传统的资本支出模式转向由金融支持（如收入保底、信用担保）驱动的混合结构。
2. 巨头角色转变：Meta 正从算力“需求方”部分转向“供给方”，通过租赁旧款 H 系列等闲置算力资源，优化资产利用率并为大模型研发提供现金流支撑。

关键变化与分歧：

1. 资产优化而非需求萎缩：市场担忧 Meta 对外租赁意味着算力过剩或 Capex 下修，但报告认为这是“腾笼换鸟”的资产优化，旨在将最新一代芯片（如 GB 和 Rubin）集中用于前沿模型训练。
2. 英伟达的生态防御：面对谷歌、AWS 及 Meta 的自研芯片替代压力，英伟达通过 AI Compute Partnership Program 深度扶持 NeoCloud 阵营，提供运营端收入保底以巩固市场份额。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备表外融资能力、能够快速部署大规模 GPU 资源并获得收入保底的算力供给主体；算力资产利用率提升的平台巨头。
2. 核心风险：云业务商业化不及预期、前沿模型推出滞后、算力整体供需恶化导致租赁价格承压。