大模型红包爆火，算力租赁成最大赢家

文 | 半导体产业纵横

腾讯元宝因春节红包活动流量激增而“崩溃”，同一时间，A股算力租赁概念股却应声飘红，这一看似矛盾的现象，却精准揭示了当今人工智能时代的核心矛盾与机遇。

春节期间的流量高峰不仅带来了红包，更暴露了AI基础设施的脆弱性。当腾讯元宝在巨大用户访问量下出现服务不稳定时，算力租赁概念股却在资本市场上表现抢眼。

这一现象背后，是市场对算力资源稀缺性的敏锐反应。

当前，从C端AI应用的爆发到B端企业的智能化转型，从国家政策的大力扶持到全球科技巨头的战略调整，算力租赁这一曾经相对专业的领域，正迅速演变为数字经济时代的核心基础设施产业。随着工信部推进算力调度和互联互通的政策落地，算力租赁行业迎来了前所未有的发展机遇。

应用端暴露算力紧缺，市场反应迅速

人工智能应用的爆发性增长正在对后端基础设施提出严峻考验。2026年春节前后，两大AI应用服务接连出现异常情况，直接反映了当前算力供需的矛盾。

2月1日，腾讯元宝App在开启春节10亿元红包活动后，当用户尝试使用“春节模版做同款”等功能时，频繁出现“已暂停生成”的提示，服务出现短暂不稳定。无独有偶，2月6日，阿里千问App的“春节30亿免单”活动也因巨大流量涌入，在下单过程中多次出现卡顿现象，无法完成下单付款和分享。

这两起事件的时间点高度集中，正值春节营销高峰期，暴露了当前AI应用在面对突发性大规模访问时的脆弱性。腾讯官方回应称，问题源于“瞬时流量激增”，而阿里方面则表示正在“紧急加资源，全力保障顺畅”。这些回应都指向同一个问题：算力资源在面对峰值需求时的不足。

与元宝、千问因突发流量而“宕机”的显性困境不同，明星创业公司月之暗面（Kimi）面临的则是资源约束下的长期战略性“取舍”。Kimi曾凭借超长文本处理能力异军突起，在2024年创造了惊人的增长曲线，月活跃用户一度突破2100万。然而，进入2025年，其市场地位急转直下。据QuestMobile数据，到2025年9月，Kimi的月活已降至967万左右，仅为榜首豆包（1.72亿）的约5.6%，与DeepSeek等头部玩家的差距亦被显著拉大。

其母公司月之暗面在社交媒体上坦言正经历“严重的计算资源短缺”，并为此公开呼吁更多供应商加入。造成短缺的核心原因，一方面是高端AI芯片（如英伟达H800系列）供应持续紧张且价格高昂，获取稳定货源存在挑战；另一方面，作为独立创业公司，Kimi的资本投入能力无法与互联网巨头每年数百亿的AI开支相比，存在天然的“资源约束”。为此，Kimi正通过算法创新极致利用现有算力，并积极探索使其系统适配国产AI芯片，以寻求替代方案。

有趣的是，资本市场对此的反应截然不同。2月2日，就在腾讯元宝出现问题的第二天，A股算力租赁概念股异动拉升。群兴玩具、利通电子等公司涨停，亚康股份涨幅超过14%，润泽科技、网宿科技、中富通等公司也均有显著上涨。

这种“应用端波动，资本市场热捧”的现象并非孤例。1月28日，谷歌宣布自2026年5月起上调其数据传输服务价格，其中北美地区费率较当前水平提高约一倍。这一消息直接推动了算力租赁概念股的走强，美利云当日一字涨停。网宿科技、青云科技等公司涨幅也超过10%。

供需，很紧俏

算力租赁市场的迅速崛起并非偶然，而是多重因素共同作用的结果，这些因素正推动着行业进入黄金发展期。

算力租赁的本质，是将算力资源以出租方式提供给用户，属于云计算模式下的一种资源租用服务。用户可根据自身需求，租赁服务器或虚拟机来完成大规模计算任务，无需自建算力基础设施，也不必承担设备运维、系统升级等相关工作与成本。

从广义来看，算力租赁泛指一切以云服务形式提供算力租赁的业务形态，包括按算力使用量、服务器租用时长等方式计费的各类模式，例如公有云、私有云等相关服务；而从狭义上讲，则特指针对明确客户需求，以项目化、合同制方式进行算力部署与方案集成，但不转移算力资源所有权，仅向客户提供租赁并按约定计费的服务模式。

目前，我国算力租赁行业主要形成三种主流商业模式：

单实例整租模式：以整台服务器为单位进行租赁，通常按“每台 / 每月” 计费（单台标配 8 张 GPU），适合需要长期、稳定使用大规模 GPU 资源的客户，可提供最新款 GPU 卡，且服务器整体运维成本较低。

按算力规模租赁模式：以算力总量为计价单位，通常按“每 P / 每年” 计费，客户可根据自身需求灵活选择对应算力规模，实现弹性化资源配置。

按GPU 卡时租赁模式：以单张GPU 为计费单元，按 “每卡 / 每小时” 计费，主要满足短期、临时、突发类算力需求，支持根据实际使用情况随时调整租用数量。

AI大模型的训练与推理需求呈现爆发式增长，已成为算力租赁市场扩容的核心驱动力。这种方式，一方面大幅降低了下游用户灵活使用算力的门槛，尤其有利于众多 AI 初创企业快速开展产品研发与落地应用，特别是中小企业，由于资金和技术限制，更倾向于通过租赁方式获取算力资源，这为算力租赁市场提供了广阔空间；另一方面也能盘活闲置算力资源，提升整体算力利用效率，实现资源优化配置。

供给端则面临着多重挑战。高端GPU芯片供应紧张、数据中心建设周期长、专业运维团队短缺等因素，都制约了算力资源的快速扩张。与此同时，国际云计算巨头调整价格策略，谷歌宣布自5月1日起上调其数据传输服务价格，北美、欧洲、亚洲地区价格分别从0.04、0.05、0.06美元/GB上调至0.08、0.08、0.085美元/GB。亚马逊云科技也上调其EC2机器学习容量块价格约15%，这些变化进一步凸显了算力资源的稀缺价值。

政策环境的支持为行业发展提供了坚实基础。国家发展改革委等四部门早在2021年就发布了《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，启动实施 “东数西算”工程。

今年2月，工信部发布《关于组织开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》，提出构建由国家节点、区域节点和行业节点组成的算力互联互通体系。

地方政府也积极行动，深圳、上海、北京等地纷纷推出“算力券”政策，通过补贴降低企业使用算力的成本。深圳市对租用智能算力开展大模型训练的企业，按不超过服务合同金额的50%给予资助，初创企业资助比例更高达60%。

从百亿，到千亿

算力租赁市场正以惊人的速度扩张，吸引着各类参与者的积极布局，形成了多元化的竞争格局。

行业预测数据显示，中研普华产业研究院预测2025年我国算力租赁市场规模将突破千亿元，到2026年，国内算力租赁潜在收入规模有望达到2600亿元，且后续将以每年20%以上的速度高速增长。另一份来自QYResearch的市场报告则预测，2026-2032年期间中国算力租赁服务市场的年复合增长率将达到24.2%。这些数据均指向一个快速增长的市场前景。

在市场规模迅速扩大的同时，企业投资热情高涨，大额采购订单频现。

2025年8 月 16 日，协创数据技术股份有限公司发布公告，拟向多家供应商采购服务器，采购总金额预计不超过 12 亿元，所购设备将主要用于面向客户提供算力租赁服务。该笔采购也是今年以来国内算力租赁领域又一笔规模超 10 亿元的大额设备投入。

笔者了解到，这12 亿元并非协创数据在算力租赁领域的首次大额布局。早在去年 3 月，公司便已规划投入 30 亿元向供应商采购服务器，用于开展算力租赁服务；去年5 月，协创数据再度加码，拟以不超过 40 亿元资金继续采购服务器，持续扩大算力租赁业务布局。短短数月内，公司累计投入规模已超 80 亿元，也使其成为2025年国内算力服务器市场中最为活跃的采购方之一。

同一时期（去年8月），金开新能源股份有限公司发布公告称，其子公司金开新能伊吾新能源发电有限责任公司（以下简称“金开伊吾”）与无问芯穹（北京）智能科技有限公司（以下简称“无问芯穹”）于1月份签署相关合同，金开伊吾将向无问芯穹提供智算算力及配套资源，合同租赁总金额为6912万元，服务期限为12个月。

其他企业也在积极布局。利通电子与腾讯的算力合作是行业内大客户长期协作+ 深度定制的典型案例，双方通过合资公司世纪利通开展全链路合作。2024 年底至 2025 年，腾讯分两期向其采购2300 台高端 GPU 服务器，预计带来年化收入18 亿元。2025 年双方进一步签署 《2025-2027 年 AI 算力战略合作备忘录》，锁定累计 50 亿元订单，覆盖 H20 服务器租赁、边缘计算节点部署及液冷数据中心改造等；海南华铁与海马云签署的战略合作协议，总租金规模达10亿元。

市场参与者呈现出多元化特征，既有阿里巴巴、腾讯云等互联网巨头，也有云赛智联、鸿博股份、中贝通信等专业算力运营商。不同企业选择了差异化的竞争策略：有的通过自建数据中心掌控核心资源；有的采用硬件代理与轻资产运营模式快速切入市场；还有的专注于垂直场景定制化服务。

结语

前端应用的热闹与波动，终究是表象，后端算力的稳定供给与弹性支撑，才是AI 时代真正的硬刚需。当大模型普及、C 端智能应用爆发、B 端智能化转型全面提速，算力不再是可选的配套资源，而是数字经济运转的核心底座。

而一次次应用“崩溃” 的背后，正是算力价值被重新认知、行业加速升级的契机，算力租赁作为 AI 时代的基础设施，其战略地位与市场空间，才刚刚打开。

不过，算力租赁行业也并非全无隐忧。有业内人士表示，当前不少企业通过购置服务器开展算力租赁业务，虽可获得绿电相关认证，资产后续也具备二手处置价值，但行业普遍面临回本周期较长的问题，对企业资金周转形成一定压力。同时，数据与模型在租赁过程中涉及的数据安全与隐私合规风险，同样是行业发展中不容忽视的挑战。