时至6月底，上半年持续走强的A股算力租赁板块，近期出现回调。从同花顺算力租赁概念指数（代码：886050）表现观察，该指数已连续三个交易日走低，6月29日该指数进一步走弱，单日下跌1.69%。

今年以来，人工智能大模型及应用飞速迭代，导致算力需求暴涨，高端算力供不应求，“算力租赁”四个字，点燃了市场对相关概念的追捧。风口之上，人人都想分一杯羹，众多上市公司纷纷披露相关布局。多方入局，乱花迷眼，股价短期分化之下，个中业务的虚实，仍待厘清。

行业火热表象

所谓算力租赁，其主要业务模式是：厂商批量采购GPU等算力硬件、建设机房统一管理，并配套运维服务，将算力资源拆零，以租赁形式对外提供给有算力需求的客户。AI大模型推理需求的持续爆发，为算力租赁这门生意提供了底层支撑。

当前，算力需求的结构也在发生迁移。AI算力企业曦望的董事长徐冰表示，“AI算力基建的重心已彻底切换，2026年AI推理计算需求将达到训练需求的4—5倍，推理算力租赁价格半年涨幅近40%。”

算力供不应求导致租赁价格上涨，再加上赛道主线厂商的亮眼财报，构成了行业火热表象。头部算力租赁概念公司一季报显示，利通电子2026年一季度营收9.97亿元，同比增长41.61%，归母净利润2.71亿元，同比暴增821.08%；协创数据同期营收60.85亿元，同比增长192.90%，归母净利润7.50亿元，同比增长343.45%；润泽科技营收18.4亿元，同比增长53.55%，归母净利润5.82亿元，同比增长35.35%。

实际上，“算力租赁”概念覆盖SaaS、IaaS云服务、IDC托管、API聚合网关代理、智算建设等多类业务形态，差异巨大，市场认知不一，难以用单一口径统计划分。整体市场中，财大气粗的互联网巨头自身就在大规模采购GPU布局算力，为什么还需要专业的算力租赁商居中倒手？

答案部分藏在英伟达的渠道分级政策里。强势生态下，市场对英伟达算力卡的偏好不减，根据英伟达全球合作伙伴网络（NPN）体系，不同产品的授权资质分为Elite（精英级）、Preferred（优选级）、Registered（注册级）三级。资质越高，对应高端GPU直供的优先级也越高。在业内人士看来，算力卡源获取不仅取决于资金实力，也取决于渠道资质、客户长约、交付能力与运维能力等。对于部分专业算力租赁厂商而言，稳定的大客户订单和更深的供应链合作关系，可能成为其获取稀缺高端GPU资源的优势。

即便是腾讯，目前算力资源尚且无法完全满足外部客户需求。腾讯首席战略官詹姆斯·米歇尔（James Mitchell）在一季度财报电话会议中表示，GPU紧缺问题仍然突出，整体算力供给缺口较大。

腾讯一季度财报印证了外部算力需求的旺盛，即便是腾讯这样的头部云厂商，在GPU供给紧张背景下也难以完全满足客户需求，这为专业算力租赁商提供了市场空间。

以利通电子为例，利通电子原本是一家在液晶电视细分领域做到龙头地位的传统精密制造企业。随着主业增长见顶，它在2023年正式跨界进入AI算力领域，开启了“精密制造+AI算力”的双主业发展模式。

英伟达官网显示，利通电子子公司世纪利通是少数获得云伙伴（NVIDIA Cloud Partner）Preferred认证资质的中国大陆公司，意味着能够获得高端GPU优先配额、原厂直供价格等优惠条件，交付周期与配额量都显著优于普通伙伴。这也使得利通电子的英伟达合作伙伴资质，可进一步转化为其承接大客户订单的基础。

公开信息显示，利通电子与腾讯签订了数十亿元、为期3年的长期算力框架协议，2025年算力业务实际收入约12亿元，预计2026年可达16亿元至18亿元，占其约八成算力产能、上架率达100%，订单直接锁至2027年以后。利通电子还表示，算力业务在发展战略上会沿算力应用方向向前推进，未来不排除开展Token分成业务的可能性。

长期算力订单不仅能为企业锁定稳定现金流，更可形成良性循环，英伟达更愿意把稀缺的算力卡配额，交给手握稳定大客户的伙伴。截至一季度末，利通电子合同负债高达21.72亿元，环比增长7276%，向市场传递了AI投资终将兑现为营收的预期。

另一家算力租赁主线厂商协创数据，走的是“资本换规模”的路线，体量增长迅速，协创数据持有英伟达云伙伴认证。今年上半年，公司多次公告算力采购，试图以庞大的采购体量，换取市场话语权与供应链议价能力。

6月26日晚间，协创数据披露向特定对象发行A股股票预案，拟募集资金总额不超过80亿元，扣除发行费用后用于协创数据智算中心建设项目、数据存储拓展升级扩产项目等。

生态打磨期

市场看好之下，跨界者蜂拥而至、持续加码。如莲花控股（调味品）、中青宝（游戏）、赛意信息（企业管理软件）……这些公司主业原本与算力相距甚远，却齐刷刷贴上了“算力租赁”的标签。

一边是利通电子、润泽科技、协创数据这样的厂商凭资质、长期协议与成本优势斩获订单，另一边是跨界者频频遭到质疑——大多数跨界者仓促入局，能拿到的不过是二级市场“抬价扫货”的零散卡源，竞争力较小。

一家深耕边缘算力平台的上市公司内部人士告诉记者，今年上半年公司内部一度看好算力租赁方向，鼓励销售向客户推介，但很快发现性价比不高。“签下合同才发现，算力卡资源极难获取，一天一个价，因卡价格上涨，性价比被压得很低，甚至会耽误销售去卖利润更高的产品。”该人士透露，目前公司已不再把算力租赁作为主推业务。

然而，算力租赁不仅涉及如何获得足够的算力卡，还在于把卡用起来的技术能力。也有中小公司借助自身资源，以轻资产模式布局算力相关配套与细分服务。

“GPU虚拟化、异构算力调度、国产卡适配、推理侧的Token优化，都是绕不开的门槛。”一家近期有意切入算力租赁的AI上市公司负责人告诉记者，这家公司目前正瞄准国内需求，发力国产算力租赁业务，在该负责人看来，国产算力卡与国产模型的算力适配、模型优化，仍处于生态建设期，并非市场主流选择。

与此同时，国产模型与国产算力之间的协同也在加速。随着DeepSeek、智谱GLM等国产开源模型与Anthropic、OpenAI等顶级闭源模型的性能差距持续缩小，加之部署成本更低，国产模型正在全球范围内加速渗透，并进一步带动国产算力生态需求升温。

需求火热之下，国产高端芯片同样供不应求。据公开信息，华为昇腾910C已于2025年进入量产阶段。华为此前披露的产品路线图显示，新一代昇腾950PR计划于2026年一季度推出。随着国产模型部署需求提升，高端国产算力资源同样处于紧张状态。与此同时，其他国产GPU厂商也在加速适配国产大模型，试图构建从芯片、算子到模型部署的全国产算力生态。

不过，国产算力生态的建设并非简单“有卡即可出租”。“目前，国产卡与国产模型之间的优化、算子适配，仍要耗费大量精力。”前述上市公司负责人坦言。在他看来，公司前期业务中积累下来的工程化适配能力，正是其区别于单纯算力转租玩家的核心竞争力，也成为吸引客户的重要基础。