2023年中国算力租赁行业研究报告

2023年中国算力租赁行业研究报告
第一章行业概况
1.1定义
算力租赁是一种新兴的服务模式，旨在为企业和研究机构提供灵活、高效的计算资源。

在这个模式中，“算力”指的是对数据的计算能力，包括处理速度、数据存储和网络传输等方面的能力。

“租赁” 则是指通过将计算能力、存储和网络资源整合并封装，以服务的形式（如API接口）提供给客户。

这种服务模式区别于传统的算力基础设施建设，它能够满足不同类型企业或研究机构的多样化需求。

在算力租赁模式下，客户可以根据自己的具体需求选择合适的服务器或虚拟机来完成大规模的计算任务。

这一模式的优势在于其灵活性和成本效率。

客户无需投入大量的时间、成本和精力去研发和维护计算模型或建立复杂的计算基础设施，就可以实现数据处理和分析的高效运算。

这不仅降低了企业的技术门槛，也显著减少了前期投资和运营成本。

算力租赁服务通常基于云计算平台，能够提供按需计算资源，从而使企业能够根据实际需求弹性地调整资源使用量，以应对业务量的波动。

此外，租赁服务还提供了高级的数据安全和隐私保护，确保客户数据的安全性和完整性。

随着人工智能、大数据分析和云计算等技术的迅猛发展，算力租赁服务成为越来越多企业数字化转型的重要支撑。

从小型初创公司到大型企业，越来越多的组织开始依赖算力租赁服务，以实现数据处理和分析的高效性和灵活性，推动业务创新和增长。

1. 2行业简史
算力租赁行业的发展历史是伴随着计算技术的进步和商业模式的创新而发展起来的。

它源于20世纪末至21世纪初，云计算技术的兴起和普及。

云计算的本质是通过网络将大量计算资源集中起来，提供给用户按需使用。

这一概念的萌芽可以追溯到I960年代的“时间共享”系统，当时多个用户可以通过终端共享一个大型计算机的计算资源。

进入21世纪，随着互联网技术的迅速发展和数据中心技术的成熟，云计算开始成为企业IT基础设施的主流模式。

在此背景下，算力租赁业务开始孕育并逐步发展。

2006年，亚马逊推出了Amazon Web Services (ΛWS),标志着云计算和算力租赁服务的商业化时代的开启。

AWS的推出使得企业和开发者能够通过网络租用计算资源，而无需投资昂贵的硬件设施。

此后，随着大数据和人工智能技术的兴起，对计算资源的需求呈指数级增长。

传统的IT基础设施已无法满足这种迅速增长的需求，算力租赁因此成为一个重要解决方案。

企业可以根据自己的需求，灵活选择所需的计算能力、存储空间和网络带宽，有效地降低了成本，并提高了运营效率。

到了2010年代，随着云计算技术的不断成熟和普及，更多的企业开始进入这一市场，如谷歌的Google Cloud Platform和微软的Azure等。

这些服务提供商不仅提供基础的计算、存储和网络服务，还提供了更高级的服务，如机器学习平台、大数据处理工具和物联网服务等。

近年来，随着5G、边缘计算和量子计算等新技术的兴起，算力租赁行业再次迎来新的发展机遇。

企业和研究机构对于更高速度、更大规模、更高效率的计
算资源的需求持续增长，推动了算力租赁服务向更高级别的演进。

1.3发展现状
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，全球算力需求显著增长。

2023年，随着像ChatGPT-3这样的大模型技术的发布，全球众多科技巨头如谷歌、微软、Meta、字节跳动、百度等纷纷加入大模型开发竞赛。

截至2023年7月，国际上已发布138个大模型，中国国内也不甘落后，推出了130个。

这一浪潮，加之中国政府的“东数西算” 政策，导致了算力需求的显著提升。

然而，美国对中国的芯片出口限制，特别是对英伟达高端芯片的出口限制，加剧了市场的芯片短缺, 使得英伟达AlOO和Λ800的价格在短短几个月内大幅上涨，交付周期也相应延长。

GPUgf 8 第台服外器备力
A1∞∕A800
5P H100∕H800 16P
单卡GPU 口力一 AlOo∕A800
0.625P H100∕H800 2P
英伟达估算,训练一个ChatGPT-
175B 大模型需使用1024块AlOO 芯片，即128台8卡AlOO 服务器，单纯硬件采购成本就高达1. 54亿 元人民币。

与此相比，通过算力租赁方式进行大模型训练，成本大幅 降低至640万元人民币，为中小企业提供了更低门槛的Al 开发机会。

算力的稀缺性和昂贵成为Al 发展的一大限制因素。

为应对这一 挑战，全球范围内的企业开始在Al 芯片开发上展开竞争。

除了英伟 达外，特斯拉推出了拥有超过LIEFLOP 算力的Dojo 芯片；谷歌自研 TPU 并计划摒弃博通芯片，以降低成本并提升Al 能力；AMD 预计年底 前推出MI300系列AI 芯片;英特尔面向中国市场推出Gaudi 2芯片， 并计划推出5nm 工艺的GaUdi 3芯片；国内的华为、天数智芯等也在 积极布局Al 算力产品市场。

2023年9月，华为在全联接大会上提出αAll Intelligence" 战略，强调算力是人工智能发展的核心。

同年8月，华为创始人任正 非强调大算力是第四次工业革命的基础。

此外，华为新推出的昇腾 Al 计算集群Atlas 900 SuperCluster,能支持超万亿参数的大模型 训练。

微软的算力租赁业务也显示出强劲的盈利能力,根据BernStein 的报告，微软云端算力租赁服务每小时可为每张英伟达AlOo GPU 赚 取1.5美元，毛利率高达42%。

目前，中国多地智算中心正在加速建 设，昇腾Al 集群已支持全国25个城市的人工智能计算中心建设，
It 力租费单打服务得资源换算
AllI 力资源
累计交付算力规模达5000P o
算力租赁行业正处于一个快速发展的时期，受益于大模型技术的推广和国家政策的支持。

芯片短缺和价格上涨进一步加剧了算力的稀缺性，促使企业越发倾向于通过租赁方式获取所需算力。

随着技术的不断进步和市场需求的增长，算力租赁行业预计将迎来更广阔的发展前景。

第二章产业链、商业模式和政策监管
2.1产业链
中国的算力租赁产业链是一个多层次、多方位的结构，涵盖了上游算力生产商、中游算力提供商和下游算力需求方三个关键环节。

上游：算力生产商
角色定位：这一环节包括硬件制造商、软件开发商和技术服务提供商，负责生产和提供用于算力租赁的基础硬件和软件。

市场动态：在算力硬件淡季或库存增加时，生产商通过售卖云算力服务平滑收入波动，为旺季市场需求做准备。

技术发展：随着技术的不断进步，上游生产商不断推出更高效、成本更低的计算产品，以满足市场的需求。

中游：算力提供商
核心作用：算力提供商如大型数据中心和云服务提供商，扮演着将上游生产的算力资源转化为可供租赁的服务的中介角色。

运营模式：“即租即用”是这一环节的主要特点，提供商将闲置的计算资源出租给需要的客户。

业务优势：为下游客户提供灵活、快速、高效的算力使用体验, 大大降低了算力使用的门槛。

下游：算力需求方
用户群体：包括需要大量计算资源的企业和机构，如从事大数据处理、人工智能、云计算等领域的企业。

需求特点：这些客户通常无需投入大量资金用于设备购买和运维团队建设，可以根据实际需求灵活租用算力资源。

市场效应：使得即便是资源有限的小企业和创业公司也能高效利用算力资源，推动整个行业的创新和发展。

产业链的综合作用
“化整为零”模式：AI云算力采用这种模式，将大规模的算力资源分割并提供给不同的需求方，有效赋能产业链各方。

市场回弹应对：上游算力生产商能够及时满足市场需求的回弹, 保持供应链的灵活性和响应速度。

增加中游客流：对中游云服务厂商而言，算力租赁业务有助于吸引更多客户，增加业务流量和收入。

推动全民AlGC时代：对下游需求方而言，降低算力使用门槛, 驱动全民人工智能和内容生成(AIGC)时代的到来。

中国算力租赁产业链是一个互联互通、相互依赖的生态系统，各环节紧密协作，共同推动整个行业的发展和进步。

随着技术创新和市场需求的不断增长，这一产业链有望继续扩展和深化，为中国乃至全球的数字化转型提供强有力的支持。

2.2业务模式
中国算力租赁行业的业务模式多样，旨在适应不同类型客户的需求。

这些模式主要可以从建设方式和经营方式两个维度来划分。

建设方式
自建模式：主要由具备AI训练需求和AI应用场景的公司采用，如头部互联网公司和Al算力用户。

这些企业自建Al算力中心，优先满足自身业务需求，其次再向外部客户提供服务。

自建模式的优势在于能够提升公司算力基础设施的利用效率，并基于软、硬件实力构建生态圈，赋能合作伙伴。

共建模式：主要由主业涉及算力中心产业链条的公司采用，包括运营商、独立IaaS云服务商和传统IDC服务厂商。

这些公司通常与政府（或政府授权的公司主体）合作共建Al算力中心。

共建模式通常受益于政策红利以及政府支持，具有较强的区域属性。

经营方式
自用：一些公司自建或共建算力中心主要是为了满足内部的计算需求。

这种模式适用于那些对算力有大量持续需求的大型企业，如大型互联网公司和科研机构。

出租：除了满足自身需求外，一些企业还将额外的计算资源对外出租。

这种模式使得资源得到更充分的利用，同时为企业带来额外的收入。

出租服务通常包括为中小企业、初创公司或其他需要临时或灵活计算资源的客户提供算力租赁服务。

跨界布局
跨界布局第二生长曲线的公司在业务模式上更加灵活，涉及各类业务模式。

这些公司在共建模式下的合作方更加多元化，包括不同行业的企业和政府机构。

这种多元化布局使得公司能够更好地适应市场变化，同时拓宽服务范围。

图算力租赁行业业务模式
or
中国算力租赁行业的业务模式反映了市场的多样性和复杂性。

随着技术进步和市场需求的变化，预计这些模式将继续演化，更好地满足不同客户的需求。

同时，随着政策的支持和行业的发展，这一行业将持续增长，为中国的数字化转型贡献力量。

2. 3技术发展
算力租赁行业的技术发展是近年来信息技术领域的一个重要趋势。

随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅速发展，算力租赁成为了众多企业和研究机构获取必要计算资源的有效方式。

云计算技术的进步：算力租赁行业的发展与云计算技术的进步密切相关。

云计算提供了一种灵活、可扩展的计算资源，允许用户根据需求快速调整资源配置。

随着虚拟化技术和分布式计算的不断进步, 云计算平台能够提供更高效、更稳定的计算服务，这直接推动了算力租赁服务的发展。

大数据处理能力：大数据的处理和分析需要大量的计算资源。

算力租赁行业通过提供高性能的计算资源，使得企业能够处理和分析巨量数据。

此外，技术如Hadoop和Spark等分布式处理框架的发展，进一步加强了算力租赁服务在大数据处理方面的能力。

人工智能和机器学习：随着人工智能和机器学习技术的发展，对高性能计算
资源的需求显著增加。

算力租赁行业提供了所需的计算资源，以支持复杂的机器学习算法和模型训练。

GPU和TPIJ等专用硬件的发展，为Al和机器学习的应用提供了更加强大的支持。

边缘计算的兴起：边缘计算是一种在数据源附近处理数据的技术, 它可以减少延迟，提高响应速度。

在算力租赁行业中，边缘计算的发展使得计算资源更加接近最终用户，从而提供更快速、更高效的服务。

安全性和可靠性：随着算力租赁服务的普及，安全性和可靠性成为了关键考虑因素。

行业内不断开发新的安全技术和协议，以保护数据的安全性和隐私。

同时，通过提高系统的冗余性和容错能力，确保服务的高可靠性。

量子计算的前景：量子计算是未来计算技术的一个重要方向，尽管目前还处于初期阶段，但其对算力租赁行业的潜在影响不容忽视。

量子计算预计将为解决某些特定类型的问题提供前所未有的计算能力。

绿色计算：随着对环境影响的日益关注，绿色计算成为了算力租赁行业的一个重要议题。

通过优化数据中心的设计，提高能源效率，减少碳足迹，是行业发展的一个重要方向。

算力租赁行业的技术发展是多元化和持续的，涵盖了从基础设施
建设到计算模型的各个方面。

随着技术的不断进步和市场需求的增长, 算力租赁行业将继续发展，不仅为用户提供必要的计算资源，也将推动整个信息技术领域的创新和进步。

2.4政策监管
2023年10月9日，中国政府重点部门联合印发《算力基础设施高质量发
展行动计划》（以下简称《行动计划》），明确规划未来三年算力基础设施的发展目标。

《行动计划》涉及工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六大部门，体现了中国政府对算力基础设施的高度重视。

《行动计划》旨在通过完善算力综合供给体系，促进算力基础设施的高质量发展。

该计划确立了至2025年的主要发展目标，涉及六大重点任务：D提升算力高效运载能力；2）强化算力高效灵活保障; 3）深化算力赋能行业应用；4）促进绿色低碳算力发展；5）加强安全保障能力建设；6）打造集成多方算力资源和开发平台的算力服务。

特别强调为中小企业和科研机构提供普惠算力资源，为算力租赁业务创造有利环境。

具体目标方面，《行动计划》提出了明确的量化指标。

到2025 年，中国的算力规模将超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%,实现东西部算力平衡协调发展。

运载力方面，预期实现数据中心集群间的高效网络传输，提升光传送网（OTN）覆盖率至80%,支持IPv6和SRv6等创新技术。

存储力方面，目标是存储总量超1800EB,先进存储容量占比达3096以上，并实现重点行业核心数据的全面灾备覆盖。

应用赋能方面，将在工业、金融、医疗、交通等多个领域提升算力渗透率，并在能源、教育等领域拓展应用范围，以打造30个以上的行业应用标杆。

此外，根据《行动计划》，2025年智能算力规模预计将较2022 年增长156%,年均增长率达37%。

截至2022年底，中国的算力总规模已达180EFL0PS,居全球第二，其中包括通用算力137EFLOPS,智能算力41EFL0PS和超算算力
2EFL0PS o按照2023至2025年的发展目标，智能算力规模将分别达到55、78、105EFLOPS,相比2022年分别增长34%、90%、156%0
2023年算力租赁相关政策梳理如下表所示
时间发布主体相关文件
2/27国务院《数字中国建设整体布局规划》
5/21北京《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实
施方案(2023-2025年)》
5/23北京《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》
5/31深圳《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方
案》
4/18上海《上海市推进算力资源统一调度指导意见》
5/25上海《上海市加大力度支持民间投资发展若干政最措施》
7/12上海《上海市进一步提高产品工程和服务质量行动方案》
这些政策和计划的实施，对于中国算力租赁行业而言，意味着更大的市场机遇和更加严格的监管环境。

算力租赁企业需要积极适应这
一政策变化，不仅要提升技术和服务能力，还要确保合规性，以应对
日益增长的市场需求和政策监管的挑战。

第三章财务数据、风险和竞争分析
2.1财务数据及估值方法
图算力租赁指数(886050. TD市场表现
8β6050.TI(∣∣ZrtB≡l
范IB 近一年,而史敬建
图算力租赁指数(886050. TI)市盈率
图算力租赁指数(886050. TD市净率
图算力租赁指数(886050. TI)成分股ESG 评级
算力租赁行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG 估值法、市 净率估值法、市现率、P/S 市销率估值法、EV/Sales 市售率估值法、 RNAV 重估净资产估值法、EV/EBITDA 估值法、DDM 估值法、DCF 现金 流折现估值法、NAV 净资产价值估值法等。

2.2 驱动因子
算力租赁行业的迅速发展是由多种因素驱动的，这些因素共同作
用于市场需求、技术进步、成本效益和政策环境等多个层面。

1、市场需求的增长
数据量的激增：随着数字化转型的加速，企业和机构产生的数据 量急剧增加，对算力的需求随之增长。

人工智能和机器学习：这些技术的应用需要大量的计算资源，尤
其是在训练
2M eg ¼QS Z” ft>H2 N«7%
* HY n≡.
复杂模型时。

云计算的普及：云计算使得计算资源的获取更加灵活和便捷，促进了算力租赁市场的发展。

2、技术创新与进步
硬件性能的提升：高性能计算硬件，如GPU和TPU的发展，为处理复杂计算任务提供了强大的硬件支持。

虚拟化和容器技术：这些技术提高了资源的利用率，降低了部署和管理的复杂性。

边缘计算的兴起：边缘计算技术的发展使得算力资源更靠近数据源，减少了数据传输的延迟。

3、成本效益考虑
降低初始投资：对于多数企业来说，租赁计算资源比建立自己的计算中心成本更低。

可预测的运营费用：企业可以根据实际需求调整资源使用，使费用更加可控。

维护和升级的便利性：租赁模式减轻了企业在硬件维护和升级方面的负担。

4、政策和法规环境
政府对技术创新的支持：各国政府对于技术创新的投资和政策支持，推动了算力租赁行业的发展。

数据安全和隐私法规：强化的数据保护法规要求企业采取更强的数据安全措施，推动了对专业算力租赁服务的需求。

环境可持续性政策：面对环境保护的要求，企业趋向于使用更节能高效的云计算资源。

5、行业特定的驱动因素
初创企业和中小企业的需求：这些企业通常缺乏建立和维护大规模计算基础设施的资源，因此更倾向于使用算力租赁服务。

特定行业应用：例如生物信息学、金融建模和气候模拟等领域, 需要大量的计算资源来处理复杂的问题。

3.3风险分析
尽管算力租赁行业在近年来快速发展并展现出巨大潜力，但像其他行业一样，它也面临着一系列风险。

这些风险可以分为技术风险、市场风险、运营风险和合规风险等几个主要类别。

图常见行业风险因子
AMS÷ 1R・因子2民般因子3
・大案件・起诉或我诉.fiV⅝.欺诈道IL贵产漳的立案
业嫌愚化大订单长失寸按预告.
不IB及时年报.不■兑付债务
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行业蕉化、断技术ID行★替代IM. •贵.增发.ACttfl. MMX 等终止式失败—
1、技术风险
安全性威胁：随着数据泄露和网络攻击事件的增加，保护租赁的计算资源免受攻击成为一大挑战。

技术过时：计算技术迅速发展，存在租赁的硬件和软件迅速过时的风险。

系统可靠性：系统故障或中断可能导致服务不可用，影响用户的业务运行。

2、市场风险
竞争加剧：随着更多企业进入算力租赁市场，竞争加剧可能导致利润率下降。

需求波动：经济波动或技术趋势的改变可能影响算力租赁服务的需求。

价格压力：激烈的市场竞争可能导致服务价格下降，影响企业的收益。

3、运营风险
供应链问题：硬件供应链的问题可能影响服务的提供，如芯片短缺。

运营成本：维护和升级计算基础设施的高昂成本可能影响企业的盈利能力。

人才流失：高技能人才的流失可能影响企业的运营和创新能力。

4、合规风险
数据保护法规：随着数据保护法规的加强，遵守这些法规变得越来越复杂和成本高昂。

国际贸易限制：国际贸易政策的变化可能影响跨境算力服务的提供。

环境法规：环境保护法规可能要求企业投资于更环保的技术，增加运营成本。

算力租赁行业虽然发展迅速，但也面临着诸多风险。

这些风险包括技术安全威胁、市场竞争加剧、运营成本控制以及适应不断变化的法规环境等。

为了成功地应对这些挑战，算力租赁企业需要不断投资于技术创新，提升服务质量和运营效率，同时密切关注市场和法规环境的变化，以制定有效的风险管理策略。

通过这些努力，企业可以在竞争激烈的市场中保持稳定和可持续的发展。

3.4竞争分析
波特五力模型是分析行业竞争结构的一个有效工具，包括对行业 内竞争者、潜在新进入者、替代品或服务、供应商的议价能力以及客 户的议价能力的分析。

图波特五力模型
Bargaining Power
of SUPPIierS 1、行业内竞争
竞争程度：算力租赁行业的竞争较为激烈，主要参与者包括云计 算巨头（如亚马逊AWS 、微软AZUre 、谷歌CIe ）Ud ）和专业的算力租 赁公司。

市场成熟度：随着技术的发展和市场需求的增长，行业正逐渐成 熟，竞争格局趋于稳定。

2、潜在新进入者的威胁
进入壁垒：建立有效的算力租赁服务需要显著的初始投资、技术 专长和市场信誉，这为新进入者设置了较高的门槛。

资本需求：高昂的资本需求限制了新公司的进入，特别是在硬件 和数据中心方面的投资。

Qargaiixing Power OF Buyers
Threat of NeW Entrants
Threat of Substitute Producti
3、替代品或服务的威胁
替代品的可用性：替代品包括自建数据中心和使用传统托管服务。

但随着云计算技术的成熟，这些替代品的吸引力正逐渐减弱。

成本和性能比较：算力租赁通常提供更优的成本效益和性能，对于大多数需求来说，是更优的选择。

4、供应商的议价能力
硬件供应商：对于算力租赁提供商而言，主要的硬件供应商包括服务器、存储设备和网络设备的制造商。

这些供应商的议价能力取决于市场集中度和替代品的可用性。

软件和服务：除硬件外，软件和支持服务也是关键的供应要素，供应商在这些领域的议价能力也较为显著。

5、客户的议价能力
客户多样性：算力租赁的客户包括各种规模的企业、政府机构和研究机构。

大客户通常具有较强的议价能力。

服务差异化：算力租赁提供商通过提供差异化服务来减少客户的议价能力，例如专业的定制服务、高级的安全性能等。

算力租赁行业的竞争环境受到多种力量的影响。

行业内竞争激烈, 进入壁垒较高，替代品的威胁相对较低。

供应商在某些情况下具有较强的议价能力，而客户的议价能力则取决于他们的规模和服务需求的特殊性。

总体来看，算力租赁行业是一个技术驱动、资本密集且竞争激烈的市场，但同时也充满了增长。