大模型行业竞争核心已从价格、静态表现转向生产级任务的总成本、成功率、稳定性、时间。推理服务出现价格分层,映射到异构化算力,云厂资本开支拓展至资本市场融资。这意味着厂商需更注重实际应用效果和综合成本控制,而非单纯的价格战,为行业带来新的竞争格局。
算力租赁行业呈现高端算力卖方市场趋势,海外厂商财报显示CoreWeave营收增长112%,积压订单超1000亿美元,算力租金提价25%;Nebius每兆瓦年合同价值年内翻倍至2000万美元,长约加现货的盈利模型成熟。此外,英伟达联合贝莱德组建5000亿美元融资平台,将GPU定义为可融资基础设施,缓解GPU残值归零担忧,降低融资成本,推动行业扩容。
报告重点分析了国内算力租赁行业订单增长趋势及头部企业情况,如行云科技披露在手订单超150亿元,头部大模型客户订单金额涨幅超100%。同时关注液冷技术成为算力刚需,AI数据中心液冷渗透率将从2024年的14%升至2026年的40%,英伟达全液冷服务器2026年第四季度量产将带动行业。此外,报告还跟踪了国内云厂商资本开支增长及运营商招标情况。
当前算力租赁市场呈现供需两旺状态,海外厂商财报验证高端算力卖方市场,国内头部企业订单饱满,如行云科技在手订单超150亿元。全球算力扩容逻辑统一,通过设备融资杠杆、证券化放大供给。国内AI算力IDC具备电力、机房优势,云厂商资本开支大幅增长,腾讯、阿里云等加速投入,运营商招标及上市公司签约规模持续扩大。
研报提示主要风险包括:大模型技术迭代不及预期可能导致竞争加剧,厂商盈利压力增大;GPU等算力硬件供给不足可能影响行业扩容及盈利增长;国内算力租赁行业订单增长的持续性存疑,需关注后续签约及交付情况。这些风险需持续跟踪,以评估行业长期发展前景。