📋 全文总结 本文为弘则研究关于国内算力租赁市场的深度调研纪要。核心结论是：国内算力市场正经历供不应求的紧张局面，自2026年春节后至今，算力租赁价格整体上涨约30%，且高端卡（H100、H200、B300等）现货市场一卡难求。需求端受益于C端应用（如龙芯、豆包等智能体）的爆火，推理算力需求快速增长，已
全文总结
本文为弘则研究关于国内算力租赁市场的深度调研纪要。核心结论是：国内算力市场正经历供不应求的紧张局面，自2026年春节后至今，算力租赁价格整体上涨约30%，且高端卡（H100、H200、B300等）现货市场一卡难求。需求端受益于C端应用（如龙芯、豆包等智能体）的爆火，推理算力需求快速增长，已从去年的训练需求1.5-2倍扩大至今年的3-4倍。供给端受限于英伟达高端卡禁运及内存、硬盘等硬件成本上涨，即使H200放开的传闻落地（约75万片，对应约10万台服务器，占存量约30%），短期内价格也难以大幅回落。国产卡（昇腾、寒武等）在商业应用场景中由于性价比、生态和算力产出远不及英伟达，使用率极低，差距仍在扩大。算力租赁业务毛利率已从过去的10%-20%提升至约30%，行业仍处于蓝海阶段，长期看价格仍有上涨动力。
会议实录：
你好，可以听到。可以听到。
我是弘则研究的冯冠儒，之前我同事帮我约了跟您聊一下。
哦哦，明白，您说。
主要想关心一下现在整个国内算力建设的情况，特别是算力租赁这个事儿。最近一段时间一直在涨价，最近价格好像有点稳住了，想看一下后面的情况。您同事给我列了个提纲，先按照您说的来吧。
现在国内的算力，前一阵因为龙芯和智能体应用爆火，打通了C端算力的稳定收入市场。原来都是做B端，面对大模型客户、互联网厂商和政府，但一直不温不火。有些大模型公司做了训练之后没钱了，资金流断了，项目就断了。虽然受制于英伟达高端显卡的制裁，整个算力还是缺的，但龙芯爆火之后，从今年过完年到现在，整个算力市场的高端卡和低端推理卡，整体价格大概涨了30%左右。
现在高端卡越来越缺。以超威B300举例，两T的价格是640万到660万，三T是680万左右，四T已经到了700万。整个算力租赁的高端市场，包括中低端市场（如5090、A800、A1100、A1200），现在都是一卡难求。国内租赁市场非常火热——没有卡。你想租一年的三十二台H100、H200甚至A800，都找不到。
您刚刚说年后涨了30%，指的是算力服务器的采购价格还是租赁价格？
租赁价格，是跟着采购价格抬起来的。举个例子，年前H100服务器大概月租5万到5.5万，现在基本上是6.7万到6.8万，还找不着货。H200从6万出头涨到8万块钱，也没有货。采购价格方面，H200去年9月内存涨价前大概是220到230万，不同品牌甚至跌到210万，现在已经涨到350万。服务器溢价从期货到现货，B300的溢价大概在30%到40%。去年11月B300刚出来时，满配四T期货价格大概450万到460万，现在期货涨到520万，现货市场已经到了680万，里边有200万的利润。
我再跟您确认一下，H100现在的租赁价格是6.7到6.8万？
6.7到6.8万，不是钱的问题。H200已经8万往上了。H800也有，价格差不多6.3万到6.4万。
H20价格低一点，大概4万左右。
这个价格是周度变化还是月度变化？
这个不存在周租。我说的是八卡整机，高端机型。最低租一年，一年的合约价格稍高，比如6.7万，三年能便宜到6.4万到6.5万，五年闭口的话6万多一点。
我上周签一年和这周签一年，会有比较大的价格波动吗？
不会有特别大的波动，但水涨船高。现在处于资源紧缺的通道，整机价格还在上升通道。你晚一个月或一周来定，资源越来越少，大家抢资源做算力应用、卖Token，都是以抢到卡为目标，下手越晚溢价肯定越高。
往后看，H100现在是6.7到6.8万，您觉得还能往上涨吗？
我觉得会涨。我自己也做租赁，后来转做英伟达服务器的贸易。现在租赁市场越来越缺。我手头十几个用户找H100和H200，单子压了两三个月都找不到128或64集群。市场上只有零散的十台八台小集群，是用户训练或推理完倒下来的。现在市场上可以说是一机难求。
您觉得会涨到什么状态？客户能接受的价格上限是多少？
要看H200是否放开。特朗普来了之后说H200要放开，全国十家头部企业（联想、浪潮、字节、京东、阿里等）都获得了资格，但现在并没有开始。国家表面开会时同意了，实际上没有放开，很多东西还在交换。如果真能放开，至少要三四个月传导过来。如果能放开，整个服务器租赁价格会降10%到15%左右，回到一个稳定值。但如果H200不放，整个大盘会越来越紧。
如果放开，价格会往下走？
会往下走，短期内持平然后往下走。现在这个价格确实没办法，没有卡进来就被炒作了。全放开后会降10%到15%，也会很稳定，大家互相之间不会砸盘。
假设H200放开70万片，十家每家7.5万片，对国内算力总盘子是多大的影响？
75万片除8，大概是10万台不到的H200服务器。占国内存量的百分之二三十，大概30%到40%。会有冲击，但改变不了原来的局面。因为内存、硬盘这些价格都涨上来了，原来内存占整机成本10%左右，现在要到30%到40%。虽然数量进来了，但成本上去了，价格不会下来太多。去年七八月份H200一台也就240到250万，现在成本已经冲到270到280万了。
我们算供应会多30%，如果需求翻一倍，其实紧缺会更严重？
对的，您说得非常对。C端市场打开之后，龙芯、豆包这些应用越来越成熟，很多人养成习惯之后，C端市场会越来越大。B端的市场也非常大。每天调用智能体和Token的量，不管专业人员还是日常生活，都会越来越大。
短期之内会，但长期肯定还是涨。现在最厉害的是，全世界的程序员和初创企业都在用中国的算力。因为中国电价便宜，运维成本低，大模型如Kimi和MiniMax的价格是欧美ChatGPT的五分之一到十分之一。全世界除了高端大厂和科研机构用GPT，大部分初创企业和独立开发者都在用中国的算力和大模型。整个市场越来越大，根本不愁。
之前也有人讲Token出海逻辑，但国内模型厂在海外也有云供应，美国用户没必要把需求传回国内计算再传回去。
很多编程或高端应用要求输出准确性和专业性，还是用美国的大模型。但大多数初创企业和独立开发者不需要最专业的，他们确实在用中国的Token，包括东南亚的量也在用。中国的大模型在国内运行，涉及数据安全和数据出海是另一个维度。但现在实际情况就是中国的Token正在被全世界的开发者使用——怎么便宜怎么来。除了亚马逊、Meta等大厂自用和高端大模型训练用美国的，中低端和大多数东西都用中国的模型，基本都能解决。
从在手客户的角度，需求端能看到很明显的变化吗？
最明显的变化就是，我现在想做算力、卖Token，但一卡难求，找不到成规模的H100或H200集群。
穿透到最终端场景，哪些场景消耗比较多、体量比较大？
有几个场景。第一是短视频的生成，抖音上很多短视频生成、龙芯的C端应用，几十块钱到几千块钱，大量使用。第二是医疗、工业和金融，这些行业都在大量使用智能体来改变原来的服务模式。第三是互联网大厂，阿里、百度、腾讯、字节等做公有云的，通过自持或租赁方式把大模型和云服务能力加上去，供应给全国各行业。
国内这几大公有云（华为云、腾讯云、字节火山、阿里），大概占用国内高端显卡使用率的65%。他们是最大的消耗方，可以说是一个聚合分发平台。其次是国内的智慧城市、政府和银行项目，对价格不太敏感，大概占20%。
去年算力消耗大头可能在训练场景，今年推理起来之后比例大概什么样？
去年推理和训练的比例大概是1:1.5到1:2，推理已经高于训练。今年推理的算力规模是训练的三到四倍。随着大模型训练完，在垂直领域的推理应用越来越成熟，大家用得越来越多。推理需要的算力越来越多。
您说的互联网大厂占60%，是算力规模的占比吗？
是卡的占比，可以认为是整机。国内60%的高端算力在大厂手里，政府、银行和军方拥有20%，华为做信创项目也买英伟达的模组。
从真正算力消耗的角度，主要场景（短视频生成、龙芯、行业应用、互联网自身）各占多少？
互联网大厂消耗占60%，初创企业用小规模数据中心大概占15%，地方政府和金融机构的信创项目大概占20%到30%。
现在算力使用率在中国基本上在90%到95%之间，没有空余算力。英伟达卡的使用率至少90%到95%。国产算力使用率非常低，因为价格高（同样算力是英伟达的1.5到2倍），还要半年时间做系统适配。信创项目很多设备买了之后根本不跑。
推理的主要场景中，哪些最快、占比最多？
龙芯是最快的，像以前的微信和抖音一样，从不用到越用越多。豆包、通义千问等智能体也越来越快。推理的需求是指数性增长，从不成熟到成熟，用量越来越多。
您刚才提到推理算力规模今年是训练的三到四倍，扩大了一倍。这里边哪些细分方向最快？
还是龙芯最快。龙芯执行任务时也在编程，但穿透到最后其实还是编程的需求。豆包等智能体也越来越多。
您把服务器卖给他们之后，运营和运维你们负责吗？
当然做。我们从英伟达代工厂下单，订服务器、运回国内、压测、上架、交付实施，包括后续运营运维都可以做。但后台的具体数据我们看不到，那是违规的。
所以只能定性说需求不错，但具体多快很难给个数？
对，这个东西需要专门调查。我现在单独给你一个准确数是不负责任的。
听您的状态对这个事儿挺兴奋的？
对，我现在全国各地跑，下个月要常住深圳了，要在那里成立贸易公司或Token分发的公司。这个业务太火了，我们要做一个小的Token分发。
推理对芯片要求没那么高，5090、A800都可以用。对国产卡（昇腾、寒武）怎么看？
希望国产卡能起来，但实际非常差。我知道的几家做算力聚合分发的平台（如并行科技、无问芯穹），80%到90%还是用英伟达卡。国产卡一是价格高，二是生态不行，三是实际算力产出连英伟达H100的60%都达不到。掉卡率高，产出效率不行，软件适配也不行，程序员改编程要半年。综合成本太高。只有军队、金融等信创项目不在乎钱才会用，商业应用完全不行。
动态地看，差距是在变小还是变大？
差距越来越大。英伟达从B200到B300半年就迭代了，中国在光刻机这个硬条件上就是短板。美国已经是0.3纳米，马上到0.2纳米，我们还没到0.5。落后一代半，以后还会越来越多。混合专家大模型可以省成本，但硬条件还早。
算力租赁涨价是成本传导吗？因为内存涨了，采购变贵导致折旧多所以要涨价。这种情况下自己能多挣钱吗？
现在旧设备有很大溢价，用了三四年的旧设备还能卖高价。新入场的话，要承担禁运带来的硬件成本溢价。回本周期大概三到五年。现在比以前多挣钱了，因为买不到卡，利润非常高。原来利润率大概10%到20%，现在基本上是30%。五年期的B300原来能卖12万，现在16万到19万都不卖。租赁涨的价格能覆盖采购溢价。
以H100为例，现在6.7到6.8万，掉到多少打平？
掉到4万会打平。H100已经出了三年，当时的进货价是210万，现在旧机器还能卖210万，基本白租了三年，没有折旧。A100、A800这些整机现在都买不着了。整个中国的算力租赁市场从开始到现在也就两年多不到三年，还是刚开始。训练带动推理，推理对训练提出更高要求，会需要新一波训练。整个市场方兴未艾，绝对是蓝海。
您跟身边人聊这个事儿，大家态度都差不多吗？
都觉得挺火热的。原来不感兴趣的现在都当成热点。想做贸易、租赁分发、AI创业的人很多。对Token生意特别感兴趣，在国内做聚合分发平台非常有前景。
行，今天主要就这些问题。感觉需求上没问题，供给还在持续短缺，价格扛得住。
还会涨。要看H20到底是不是真的放，中国表面答应但还有很多条件交换。即使答应，库里也没那么多现货，还要生产。估计还要两三个月的过渡期。
明白，定期再跟您聊。谢谢您的时间。
好好好，谢谢。再见。