随着人工智能大模型、AI Agent以及智能应用加速落地，全球算力需求正在进入高速增长阶段。算力作为AI产业发展的核心基础资源，其供给能力正在成为制约产业发展的关键因素。在高端GPU供给紧张、企业自建算力成本高企的背景下，算力租赁逐渐成为连接算力资源与AI应用的重要商业模式。

慧博智能投研发布的深度报告显示，算力租赁行业正处于快速发展阶段，随着AI模型训练和推理需求持续提升，全球算力供需缺口不断扩大，算力租赁市场已开启量价齐升趋势。大模型厂商通过提升模型服务价格改善现金流，有望进一步拉动上游算力采购需求，推动算力租赁企业进入规模扩张周期。

从产业链角度来看，算力租赁位于AI基础设施产业链中游，本质是一种“算力即服务”（CaaS）模式。企业通过采购GPU、服务器等高性能计算资源，并以云化方式向下游提供弹性算力服务。对于需求方而言，算力租赁能够将一次性资本投入转化为运营支出，降低AI基础设施建设门槛；对于服务商而言，则通过长期合同锁定客户需求，并在设备折旧后释放盈利空间。

当前，算力供需矛盾正在持续加剧。一方面，生成式AI推动Token消耗量快速增长，大模型从训练阶段逐渐向大规模推理和智能体应用延伸，对算力资源提出更高要求。报告指出，随着AI Agent数量增加以及任务复杂度提升，未来算力需求仍将保持高速增长。

另一方面，供给端受到资本投入、高端GPU供应以及政策环境等多重约束。海外云厂商持续提高资本开支，加速建设AI基础设施；国内互联网企业同样开启算力投入周期，阿里、腾讯、字节等企业不断加码AI基础设施建设。但由于算力中心建设具有重资产属性，同时高端GPU芯片供应紧张，单纯依靠企业自建算力难以满足快速增长的需求，为第三方算力租赁市场创造发展空间。

国内市场方面，算力租赁正在成为缓解高端算力短缺的重要方式。慧博智能投研报告显示，受AI产业快速发展以及高端芯片供应限制影响，国内企业对于弹性算力需求持续增加。根据科智咨询数据，2024年中国智能算力租赁市场规模达到377EFlops，同比增长88.5%，预计到2027年市场规模将达到1346EFlops。

从竞争格局来看，目前国内算力租赁市场主要形成三类参与主体：头部云厂商、基础运营商以及专业算力租赁企业。阿里云、腾讯云、百度智能云、火山引擎依托自身云计算生态和资金实力占据优势；中国电信、中国移动、中国联通凭借网络资源布局智算基础设施；而协创数据、宏景科技、润泽科技、中贝通信等专业厂商则通过GPU资源获取、算力节点建设以及客户服务能力参与市场竞争。

值得关注的是，算力租赁商业模式正在向更高阶方向演进。传统模式主要按照GPU、服务器时长进行收费，而随着AI推理需求爆发，“Token工厂”模式有望成为新的发展方向，即从出售算力资源转向出售AI计算产生的智能输出能力，进一步提升算力基础设施的商业价值。

整体来看，AI产业进入规模化应用阶段后，算力正在成为类似“电力”的基础设施资源。高端芯片供给约束、AI应用快速增长以及企业降本需求，共同推动算力租赁行业进入高速发展周期。未来，具备稳定GPU供应能力、资金实力以及规模化运营能力的企业，有望在这一轮AI基础设施建设浪潮中获得更大发展空间。。

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