智算中心 / AI 算力租赁（AIDC） 行业研究报告

一、研究摘要 / 核心观点

1. AIDC 是大模型时代的确定性基础设施：在生成式 AI 拉动下，中国智算中心市场从 2023 年 879 亿元跃升至 2025 年约 1,356 亿元，多家机构预测 2030 年达 3,982 亿元量级，是少数兼具"政策强驱动 + 需求真实"的赛道。
2. 算力规模进入 EFLOPS 时代：截至 2025 年 6 月底，中国在用智能算力规模达 788 EFLOPS（FP16），标准机架 1,085 万架；中商产业研究院/IDC 口径下 2025 全年智能算力约 1,037.3 EFLOPS，2026 年预计 1,180 EFLOPS。
3. 算力租赁是中小玩家的最优切入：润建、中贝通信、鸿博、莲花控股等跨界者均以"算力租赁 + Token 计费"模式切入，2025 年相关收入高增（中贝 +130%、润建 +53%、莲花 +51%），但盈利质量分化（鸿博、莲花紫星仍亏损）。
4. 价格战与供给过剩是最大隐忧：GPU 租赁价格因芯片型号、租期、地域差异极大（H100 月租约 6-7.5 万元/8 卡机，昇腾 910B 约 2 万元/月），且随国产算力上量与跨界涌入，2026 年面临价格内卷风险。
5. 绿色与国产替代是两条主线：PUE 目标趋严（新建大型 IDC PUE≤1.25、枢纽节点≤1.2），液冷渗透率提升；华为昇腾生态（910B）成为英伟达受限后的国产主力，训练向推理需求结构迁移。

二、研究背景与定义（含研究边界）

2.1 概念定义

智算中心（AIDC, AI Data Center）：面向人工智能训练与推理，搭载高密度 GPU/AI 加速芯片、配套高速网络与液冷，提供智能算力的新型数据中心。

算力租赁（Compute Leasing）：将 GPU 算力以"卡时/卡月/Token"为单位对外出租，客户免去自购高价芯片与机房，按用付费。

2.2 关键指标口径

• 算力规模单位 EFLOPS：每秒 10^18 次浮点运算；需注意精度标注（FP16/BF16 训练常用，FP32 通算），不同报告口径不同。
• PUE：电能使用效率，越接近 1 越节能。
• 单位：本报告"P"指 PFLOPS（10^15 FLOPS），"卡"指单张 GPU。

2.3 研究边界（体现"窄"）

本报告聚焦智算中心建设与算力租赁运营，明确不覆盖：

• ❌ 通用云计算（传统 IDC/公有云 IaaS 整体）赛道；
• ❌ 液冷设备、服务器、光模块等单品环节单独成章（仅作为约束因素提及）；
• ❌ 终端 AI 应用与模型公司（仅作需求侧提及）；
• ✅ 覆盖：智算中心投资规模、算力规模、GPU 租赁价格与玩家、电力/PUE/国产替代约束。

2.4 政策背景

• 2025.05 国家数据局《数字中国建设 2025 年行动方案》：推动算力需求与国家枢纽节点高效匹配；
• 2025.05 工信部《算力互联互通行动计划》：2026 年建成较完备互联标准体系，2028 年基本实现全国公共算力标准化互联；
• 新建大型/超大型数据中心 PUE 目标≤1.25，枢纽节点≤1.2；三大运营商提出 2025 年后 50%+ 液冷规模应用。

三、研究方法与数据来源（Methodology）

方法说明：①市场规模优先采用中商产业研究院/中国通信工业协会口径，并与科智咨询（CIDC）并列；②算力规模区分"工信部时点数（2025-06）"与"中商/IDC 全年预测"，冲突处标注【口径差异】；③价格波动大，价格表标注来源时段与【口径差异】。