一、算力租赁行业概况
算力租赁是将计算能力或云计算资源以租赁的方式提供给用户使用，这一过程中用户可按需选择使用资源类型和时间，且无需承担运维、升级等工作及相应成本。算力租赁一方面使得下游客户灵活使用算力的门槛降低，更利于众多AI初创公司快速实现产品服务的开发与应用，另一方面也充分利用闲置的算力资源，提升算力资源的利用效率。目前，我国算力租赁的模式主要包括单实例租赁、弹性资源租赁与服务租赁。
二、算力租赁行业政策
自2020年始，我国针对新型数据中心与算力中心出台多项规划通知与指导意见。提出新型数据中心基础设施建设是重点布局，以算力平台、智能算力中心为代表的新型基础设施建设受到了极大的关注。云计算数据中心作为新基建的重要领域之一，顺应了国家数字经济产业发展的趋势。《2025年政府工作报告》提出扩大5G规模化应用，加快工业互联网创新发展，优化全国算力资源布局，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
三、算力租赁行业产业链
1、产业链结构图
算力租赁产业链主要包括上游软件、硬件供应商；中游云厂商和算力租赁服务提供商整合上游的算力资源，通过云计算平台提供算力租赁服务；下游需求体量巨大，包括使用算力租赁服务的企业和个人，创业公司、科研院所、政府城市项目、金融、医疗、科研等领域的企业和机构。从供给端来看，去年以来，芯片、服务器等算力资源增长迅速。下游领域对算力资源的需求日益旺盛，尤其是生成式人工智能的兴起，对高性能算力的需求更是与日俱增。
2、中国AI芯片行业市场规模
由于技术代际差距和使用生态习惯，近年来我国人工智能算力芯片市场仍主要由英伟达主导。然而，在贸易对抗和科技禁运的背景下，包括英伟达A800/H800在内的多款高端芯片被禁止对中国供应，中国AI大模型算力面临缺卡的困难，短期内挑战严峻。据统计，2024年我国AI芯片行业市场规模为1412亿元，同比增长17.1%。
相关报告：华经产业研究院发布的《2025-2031年中国算力租赁行业发展全景监测及投资方向研究报告》
四、算力租赁行业发展现状
1、算力规模现状
人工智能的爆发式增长正在重塑全球算力格局。在算力需求方面，当下，AI快速发展推动算力需求暴涨，也推动了对高性能计算资源的需求，由于高端算力设备价格昂贵，中小企业难以承担，因此租赁模式成为最佳选择据统计，2024年中国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒(EFLOPS)，同比增长74.1%，增幅是同期通用算力增幅（20.6%）的3倍以上。
2、算力租赁市场规模
2023年以来，人工智能产业蓬勃发展，推动了算力需求爆发式增长。作为新兴行业，算力租赁迅速站上市场“风口”，吸引众多企业涌入。据统计，算力租赁市场平均单位算力价格为1.7万元/PFLOPS/月（即20.4万元/PFLOPS/年），2024年我国智能算力规模为725.3EFLOPS，市场规模约为1479.6亿元；根据预测，2025年我国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，市场规模将增长至2116.1亿元，未来市场空间广阔。
五、算力租赁行业竞争格局
由于AI算力租赁刚刚兴起，参与方众多，格局还比较分散。目前算力租赁市场上已经有不错业绩表现的企业，其租赁业务的持续发展和市场不断扩大，以及相关技术不断升级会让其市场占有率越来越高，业绩稳步提升。算力租赁业务虽然市场潜力巨大，但也面临着激烈的市场竞争，部分企业面临盈利困难。这些企业需要在市场机遇与风险之间找到平衡点，通过技术创新和服务优化来提升竞争力。
六、算力租赁行业趋势
1、向提供更高附加值的运营服务方向转型
通过智能分配策略实现算力的灵活流动，进一步解决算力需求与资源分布不均的矛盾，快速满足上层应用多样化的算力需求，助推数字经济进入普惠共享的新阶段。以GPU云为例，其除了提供算力外，还包括了如AI软件开发相关的增值服务，是未来算力租赁的进阶方向，增值潜力高。
2、算力调度运营进程加速
算力调度是根据算力资源提供方的供给能力和应用需求方的动态资源需求，整合区域内算力基础设施底层的计算、存储、网络等多维资源，基于算力调度平台对算力资源进行一致性管理、一体化编排和统一调度，可以整合多张算力卡来应对外围禁售、优化算力资源配置，是解决算力供需矛盾、算力网络传输问题、算力资源普惠问题的新型能力体系。
华经产业研究院对中国算力租赁行业发展现状、市场供需情况等进行了详细分析，对行业上下游产业链、企业竞争格局等进行了深入剖析，最大限度地降低企业投资风险与经营成本，提高企业竞争力；并运用多种数据分析技术，对行业发展趋势进行预测，以便企业能及时抢占市场先机；更多详细内容，请关注华经产业研究院出版的《2025-2031年中国算力租赁行业发展全景监测及投资方向研究报告》。
