2026-2032年中国算力租赁行业市场发展态势及投资机会研判报告

报告导读：

算力租赁是指企业或个人通过租赁的方式获得所需的计算资源，包括但不限于CPU、GPU、FPGA等硬件设备的计算能力。这种服务通常由专业的数据中心提供商或云计算服务商提供，用户可以根据自己的实际需求选择不同的配置和服务级别。自2018年中美科技竞争加剧以来，美国政府逐步将超算、AI以及芯片列为对华技术封锁的核心领域，严重阻碍了中国获取先进算力芯片及相关技术的渠道，导致高端芯片短缺，算力成本上升，企业面临“缺芯”困境。与此同时，随着人工智能的迅速发展和技术突破，AI大模型已成为当前科技领域的焦点。大模型相继涌现，对算力的需求呈指数级增长。然而，自建算力成本高昂，不仅需要购买大量昂贵的硬件设备，还需承担后续的运维和管理成本，对于众多企业尤其是中小企业来说难以承受。在此背景下，算力租赁市场应运而生并迅速兴起。自2023年以来，AI算力需求呈爆炸式增长，算力租赁板块不断壮大，中国算力租赁市场在过去几年中经历了两位数的年增长率。2024年中国智能算力租赁市场规模达到377EFlops（FP16精度），较2023年同比增长88.5%。预计未来三年，中国智能算力租赁市场规模复合增长率将保持在53%，至2027年中国智能算力租赁市场规模将超1300EFlops。下游应用来看，算力租赁需求呈现显著的行业集中特征，互联网行业以62%的绝对占比成为核心需求方。其次为政府领域，占比14%，金融、医疗、教育、制造分别占比6%、5%、4%、4%。市场上常见的租金计量方式包括按整台服务器进行租赁 、按算力规模租赁、按租用GPU付费租赁。近几年，算力租赁价格大幅下跌，以H100为例，全球市场租赁价格从2024年初接近5美元/GPU·小时，下探至2025年中约2.4 美元/GPU·小时。中国市场则从13美元/GPU·小时下降至约5美元/GPU·小时。

基于此，依托智研咨询旗下算力租赁行业研究团队深厚的市场洞察力，并结合多年调研数据与一线实战需求，智研咨询推出《2026-2032年中国算力租赁行业市场发展态势及投资机会研判报告》。本报告立足算力租赁新视角，聚焦行业核心议题——变化趋势（怎么变）、用户需求（要什么）、投放选择（投向哪）、运营方法（如何投）及实践案例（看一看），期待携手行业伙伴，共谋行业发展新格局、新机遇，推动算力租赁行业发展。

观点抢先知：

发展优势：算力租赁是指企业或个人通过租赁的方式获得所需的计算资源，包括但不限于CPU、GPU、FPGA等硬件设备的计算能力。这种服务通常由专业的数据中心提供商或云计算服务商提供，用户可以根据自己的实际需求选择不同的配置和服务级别。算力租赁的优势包括：灵活性高、降低初始成本、支持快速部署、专业运维保障。

发展背景：自2018年中美科技竞争加剧以来，美国政府逐步将超算、AI以及芯片列为对华技术封锁的核心领域，严重阻碍了中国获取先进算力芯片及相关技术的渠道，导致高端芯片短缺，算力成本上升。与此同时，大模型相继涌现，对算力的需求呈指数级增长。自建算力成本高昂，对于众多企业尤其是中小企业来说难以承受。在此背景下，算力租赁市场应运而生并迅速兴起。

市场规模：自2023年以来，AI算力需求呈爆炸式增长，算力租赁板块不断壮大，中国算力租赁市场在过去几年中经历了两位数的年增长率。2024年中国智能算力租赁市场规模达到377EFlops（FP16精度），较2023年同比增长88.5%。

应用结构：下游应用来看，算力租赁需求呈现显著的行业集中特征，互联网行业以62%的绝对占比成为核心需求方。其次为政府领域，占比14%，金融、医疗、教育、制造分别占比6%、5%、4%、4%。

企业格局：市场主要参与者包括云服务提供商、数据中心运营商、上游设备商、跨界企业以及各类初创公司等。第一梯队为阿里云、华为云、天翼云等云服务商+三大电信运营商，依托自有数据中心和网络带宽优势主导市场，占据70%的市场份额。第二梯队为万国数据、世纪互联等第三方IDC服务商及浪潮信息、中科曙光等设备商。第三梯队为其余企业。

商业模式：市场上常见的租金计量方式包括按整台服务器进行租赁 、按算力规模租赁、按租用GPU付费租赁。近几年，算力租赁价格大幅下跌，以H100为例，全球市场租赁价格从2024年初接近5美元/GPU·小时，下探至2025年中约2.4 美元/GPU·小时。中国市场则从13美元/GPU·小时下降至约5美元/GPU·小时。

发展趋势：（1）算力租赁服务正逐渐向云端化发展；（2）智算中心布局更加注重区域化协同；（3）国产化替代在算力租赁行业中扮演着越来越重要的角色。

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