我的基金连住红了五天了，该说不说啊，这个科技真的是赚钱，但是还是要谨慎一点，因为我之前不是把半导体卖飞了吗？我现在想把它接回来，但是我本打算今天想接它来着，昨天就刷到好多人说宝妈把一千二的黄金卖了去从大科技了，吓死我了，我就不敢买了， 哎，今天就没有买，但是我今天买的那个永济算了，主要里面是算力租赁跟夜冷。我现在算力租赁中仓了，之前买过一只算力租赁的鸡，还买那个广发，广发里面它也有算力租赁， 所以我现在中仓算力租赁，但我不知道这样对不对啊？你们有没有知道内幕的，给我分析分析。我这拿这么多算力租赁有点心慌。
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03:57查看AI文稿AI文稿利通电子啊，现在真正的问题不是有没有算力业务，而是这个市场啊，已经讨论很久了，现在新的问题是，算力租赁行业正在从设备稀缺走向供给扩容， 那这会直接影响利通电子后面的租金、毛利率和客户稳定性以及现金流。那我们前期看算力租赁啊，逻辑是非常简单的，那谁家里面有设备，谁有算力资源，谁就能把设备租出去，那谁也就容易被市场关注。 现在行业开始出现变化，一边国内算力租赁需求还在增长， ai 应用、行业大模型、智能体验、企业私有化部署都在增加算力需求。那很多企业啊，不需要算力，但不一定愿意自己买福气啊，在机房养育为团队。所以啊，算力租赁还有现实需求，这对业通电子啊，是正面的背景。 但另一边呢，秘籍也在变多，麦塔被报道计划把部分过剩 ai 算力拿出来，通过云业务对外销售。 这件事呢，不直接影响利通电子的订单。但是啊，说明了一个趋势，算力不可能永远只处在紧缺状态，当大厂、云厂商、第三方算力公司都在增加供给，市场啊，就会从 拼有没有设备，变成了拼谁的客户更稳定，谁的成本更低，谁的运维更强，谁的现金流更好， 这才是利通电子现在最需要面对的变化。那再看看利通自己啊电子的算力业务呢，主要有两块非常值得看，那一块是算力租赁，一块是算力经销。 先看看算力租赁啊，二零二五年，公司算力业务啊，接近了十二个亿，同比增长超过了百分之一百六，那这说明算力业务啊，已经不是概念，而是进了报表。租赁业务的逻辑也非常清楚啊，客户不想自己重资产投入，那就租用算力资源。 链通店子啊，打的就是这个位置。但是呢，赚利租赁他不是轻资产的生意啊，设备要投入，后面有折旧运为租期，租金和回款，设备租的出去，收入就能体现，那设备利率下降或者租金水平下滑，利润就会受到影响。所以对这块业务的点评是， 算力租赁已经真实贡献收入，方向是偏正面的，但行业供给变多以后呢，只看设备有没有出租，还要看租金能不能维持毛利率，他稳不稳，现金流能不能跟上。这看算力经销啊，这是二零二六年一季度最关键的变化，公司一季度利润改善很明显， 里面一句话非常重要，算力经销业务贡献了利润二点七二个亿，这说明啊，一季度利润改善很大一回事。租赁是设备持续出租，收入慢慢体现的。 那经销呢，客户要设备公司采购，服务器和配件优化改装后交给客户。这种业务的特点是订单来了，利润释放就会比较快， 但他也有项目属性啊，是能不能持续，要看客户有没有持续的订单。那设备采购呢？价格是否稳定，交付和回款他能不能顺利？所以呢，算理经销，我们的看法是，短期利润贡献很明显， 还是偏正面的，但持续性还需要验证，不能只看一个季度就直接往外推。那这也是利通电子现在最核心的矛盾，行业需求还在，但供给也在增加，公司的业绩啊，他已经兑现，但利润结构里面已经占 了很重要的位置，所以啊，不免看利通电子不能只看算力业务增长这句话真正要看三件事情，那第一个是租赁业务的设备利率和租金水平，那第二是呢？营销业务的订单延续和回款的情况。 第三算利业务毛利率和经营现金流能不能匹配利润表现。如果后续租赁稳定，今销还能继续交付，现金流也能跟上，那说明算利业务质量是很扎实的。 那如果利润增长很快，但回款客户集中，毛利率开始成压，那就要重新评估这块业务的持续性了。 总结下来，电子现在不是重新证明有没有算力业务，他真正要证明的是在算力租赁行业，从拼设备技术、拼客户、拼成本、拼运维、拼现金流之后，公司的利润质量能不能继续维持。后续重点要看两件事情，算力租赁的租金和现金流，算力经销的订单和回款。
241老龚的投资思考
07:12查看AI文稿AI文稿很多人问我怎么看算力租赁的商业模式啊？也有很多人搞不清楚算力租赁和 a、 i、 d、 c 到底有什么区别，甚至有的人可能根本都不知道算力租赁到底是做什么的。 我们今天这个视频就来深度的拆分讲解一下算力租赁这个商业模式。首先啊，这肯定不是一个普通的机房生意，它更像是中国 ai 产业链里面最有锐度的核心资产之一。 很多人一听算力租赁这个词，第一反应就是，哦，那就是买一堆的 gpu， 买一堆的卡，然后租给别人赚钱呗。但你如果只这么理解的话，你会低估这个行业，因为他本质上不是简单的出租机器啊，他其实真正的底层是三样东西，第一个就是这个算力资源本身 就是你手里有没有这个 gpu， 能不能持续的供货，能不能把这个真卡给交付出去。第二呢，是调度和平台能力，同样一批卡，有的人呢，就能通过平台利润把这个利润给拉上去， 像 h 一 百这样的卡，他的浮点利率甚至可以提升百分之三十以上，这就意味着什么呢？同样的设备，别人卖的是机器的时间，你卖的是更高效的生产力。 然后第三点啊，其实最为关键的也是很多人都不知道，其实这个行业很重要的一个能力是他的金融能力，因为做算力租赁不只是一个技术活，某种意义上也是一个资金活，你得先有能力买这些设备对不对？甚至通过融资租赁、售前锁这些设备，然后呢，再把这部分能力转换成对客户的服务。 对于很多互联网公司来说，他不一定愿意一次性砸很多的资本开支，但是他愿意按合同慢慢的去付钱，这个时候租赁商本质上就是在帮客户垫资本开支。听起来像不像过去白酒上行期的茅台经销商的逻辑，到最后不是卖货了，玩的是金融资产。 那我们说回来，为什么算力租赁这个行业很重要呢？因为他现在站在中国 ai 一个很现实的矛盾当中，就是这个需求真的是在快速的往上增加，但是传统的云厂商，他们的资本开支未必完全跟得上。你 像北美的大厂，这几年的 ai 资本开支冲的非常非常猛，但是国内的整体还是要相对克制一些，那这种情况下，谁来填这个缺口呢？总有人得拿钱，对不对？那很大概率就是这个算力租赁。也就是说啊，未来很多互联网公司，不管是腾讯、阿里，还是字节很多的 ai 应用公司，如果他们还想继续扩张推理，扩张训练、 扩展业务，但是自己又不想，或者说不能一次性的重资本投入，那么他们就会越来越依赖外部可以交付的算力。所以啊，这条线的逻辑不只是景气的问题啊，而是现在正在补中国 ai 产业链里面最关键的那个资金缺口。 咱们先看一下这个行业的需求啊，目前国内 ai 的 推理需求已经不是讲故事阶段了，而是一个真实的数据验证阶段了。 你比如说豆包大魔性的 token 钓用量从二零二六年的前三个月就翻了整整一倍，现在已经达到了一百二十万亿，这个数字太夸张了，你知道它说明什么呢？ 说明这个推理需求是真的在放量啊，而且它不是一点点的放量，是一个快速放量的一个阶段，再加上中国魔性的出海也在加速，我的视频里面已经讲了无数次了，不管是 mini、 max、 智普还是 kimi， 只要这个海外的钓用量提升，那它背后其实吃的都是咱们的蒜粒。 所以需求这块我觉得已经很清楚了，不是有没有的问题，而是这个需求的爆发有多快的问题。然后咱们再看一下供给侧，供给侧现在目前最大的问题不是理论上能不能造的出来，而是现实里面够不够稳不稳，贵不贵的问题。你们知道英伟达上一代的卡 h 一 百的租赁价格，从二零二五年十月份的每小时一点七美元 暴涨到了二零二六年三月份的二点三五美元，涨幅接近了百分之四十，这已经不是一个温和涨价了，而是在反映当前的供需紧张关系。 而且更为关键的是，现在不只是 gpu 在 涨啊，整个产业链都在涨价，云厂商涨价。我之前拍视频也讲过了，上游的硬件在涨价，我天天都在讲内存、芯片、 cpu 乱七八糟这些东西都在涨价，那这意味着什么呢？意味着只要这个供需格局不松，那么算力租赁的价格中疏就很难轻易的掉下来。 这就带来一个特别现实的投资逻辑，如果这个价格能够一直维持在高位，而设备利用率呢？又能做上去，那么很多项目的回本周期很可能比市场想象的更短。 目前市面上很多项目的成本回收周期甚至还不超过三年。如果这个逻辑成立，那么算力租赁公司就不是传统意义上的重资产慢生意了，而更像是一个在景气周期里面，现金流和利润释放都很猛的资产。不仅如此啊，我们还不能单看涨价。 接下来我还要再给你们讲一个残枝重孤的逻辑，就是以前市场习惯用老的思维看 gpu， 他 们觉得这类产品的技术迭代很快，过几年就不值钱了。我之前十一月份拍过一个视频，讲华尔街有个大空投叫 michael berry， 它当时做空英伟达的一个最大论据之一就是认为 gpu 的 折旧摊销做的太保守了。但是以今天过去几个月的眼光来看的话，它的理论完全错了。为什么呢？因为 ai 时代算力的需求强度和持续时间跟过去传统电子时代完全不一样了。 以前新一代的卡出来，这个老卡很快可能就边缘化了。但是现在即便新平台出来，老卡只要还能继续提供算力，它就继续有需求，并且依然能创造价值， 这就意味着什么呢？很多的卡他在财务上面已经折的差不多了，账面上看着并不值钱，但是在真实的市场里面，他可能还有不错的使用价值和交易价值。也就是说，账面的残值低，不代表他的经济残值低。 如果市场以前是按照普通服务器折旧的逻辑给这类公司定价，那么后面很可能会发现，原来他不只是赚租金的钱，他还有一部分被低估的资产价值。所以啊，你会发现，这条线真正吸引人的地方是四件事情叠加在一起， 一，需求是真正在放。第二，供给是真的偏紧。第三，价格在上行。第四，残值有可能被低估了。如果这四件事情同时成立，那么估值方法就不能再按照简单传统的 idc 或者是普通硬件公司的分销去看了。具体落到投资上，我给你们分成三条线去看。 第一条线当然就是最核心的算力租赁公司本身了，因为他们最直接受益于 gpu 紧缺，租金上涨，还有订单锁定。 第二条线就是服务器、交换机、散热电源连接器、 pcb 这些配套环节，因为你只要算力继续扩，整套的基础设施都会受益。这里面像服务器、 oem 交换机啊，液冷啊、光模块 这些，本质上都是这轮资本开支的受益方向。第三个呢，就是数据中心和底层的基础设施，因为最后所有的算力部署，它还是要落到机柜、供电、散热网络这些基础的能力上面。 所以最后给你们总结成一句话啊，就是在当下这个 ai 需求爆炸的时代，算力租赁呢，卡在了一个非常好的一个位置， 他既有一个资源品的属性呢，也有一个金融属性，甚至还有一点基础设施的属性，如果他后面被市场重估，我觉得一点都不奇怪。当然了，这个行业风险也不是没有，最直接的风险就是这个行业起来之后， 新进入者越来越多，竞争可能会变激烈，大家接下来会打价格战，因为毕竟这个商业模式并没有那么高的壁垒。另外呢，就是如果下游的资本开支没那么强，或者说 ai 应用的落地速度不及预期，那么这个需求可能也会低于大家现在最乐观的判断。 再往下呢，公司层面还有供货啊，成本啊，执行力这些现实的问题。当然了，还有这个卡进口进来了一些法律上的问题，前两天也有一些小作文，你们应该也看到了。 所以啊，总结下来就是说这条线它不是没有风险，但是呢，它最值得看的地方就在于它不是一个靠情绪驱动的纯主题，而是有真实的需求，有价格变化，有业绩兑现，甚至还有资产重估逻辑的一条支线。
232蛇口费雪和不二家
07:49查看AI文稿AI文稿一家做味精的公司，砸了六个多亿稿算力，结果连一台服务器都没摸着。另一家做铁丝网的公司，净利润暴增十倍，现金流多到花不完。 二零二六年的 ai 算力租赁市场，就在上演这样一出冰火两重天的魔幻剧。大家好，我是一叶之秋。 今天我们要聊的是算力租赁这门包租公生意。听起来很性感的 ai 概念，剥开外壳，其实质就是重资产包租公加上 gpu 折旧套利。但在这个牌桌上，谁在踏踏实实收租，谁在光着身子裸泳？这背后藏着极其残酷的产业逻辑。 我们先从一个最直接的问题切入，既然都是买卡建机房租出去，为什么结局大相径庭？答案只有两个，核心变量，能否拿到卡，以及能否租出去。听起来简单，但实操中，这两个变量足以筛掉百分之九十的跨界玩家。我们来看两家公司的鲜明对比。 利通电子，原来做铁丝网的跨界做算力租赁，二零二五年净利润暴增十倍，经营现金流是净利润的两倍多，他手里有大约三万三千匹的调度。算力跟腾讯签了五十亿三年长协，出租率百分之百。 而莲花控股以前做未经的也跨界搞算力，结果算力业务收入占比不到百分之四，近七亿的 gpu 采购合同因为芯片供应终止而作废，几亿的销售订单被迫取消，甚至收到了交易所的监管函。 这其中的天壤之别，究竟是怎么产生的？接下来，我们用三把尺子来量一量这门生意的深浅。第一把尺子，看卡源和长约。在算力江湖里，没有英伟达认证或者头部大厂的长单，就是无缘之水。 利通电子能跟腾讯绑定，润泽科技能跟字节跳动签五十亿大单，这是硬通货。反观莲花控股，订单频繁终止，说明在上游根本没有溢价权。第二把尺子看上架率。 这是算利租赁的生命线。行业龙头有个五三原则，五年长约下三年信间流，回本后两年折旧完毕，全是利润。但这需要极高的上架率支撑。 利通电子出租率百分百，润泽科技成熟园区上架率超九成，而很多地方制算中心利用率只有百分之三十，连电费都赚不回来。第三把尺子看现金流和业务占比。 利通电子算力，业务占营收三成多，自营算力毛利率高达百分之四十九，现金流按月结算极其充裕。莲花控股主业还在靠调味品造血 经营，现金流暴跌百分之六十六，这就是典型的蹭概念。那么，这包租公的经济账到底怎么算？以一台巴卡 h 一 零零服务器为例，采购成本两百三十万左右，二零二五年初月租金九万，到二零二六年三月现货价跌到六万七。 自营长约模式下，毛利率百分之二十五到三十三年能回本，但如果利用率只有百分之六十，回本周期就要拉长到七年以上， gpu 的 折旧极快，残值风险巨大，所以转租算利，毛利只有百分之十五，干的就是苦力活。 说到这里，你可能会想，既然租赁环节这么辛苦，钱都被谁赚了？这就要赚大钱的是卖铲人。 越靠近卡和光电冷这些有技术壁垒的环节，溢价能力越强，越靠近租机房、转租算力这种轻技术环节，越容易陷入价格战。上游的 ai 芯片是整条产业链价值量最高、壁垒最深的环节。 现在美国对 h 二零管制， hopper 架构对华停售，国产替代迎来了历史性窗口。海光信息二零二五年营收破百亿，拥有国内唯一的 x 八六加 g p gpu 自研矩阵。韩五 g 也实现了上市以来首次年度盈利，二零二五年营收近六十五亿 强调。但值得注意的是，含五 g 的 市盈率已经到了两百四十七倍，市销率七十一倍，远超英伟达，这需要未来三年净利润连续翻倍才能消化。固值强调芯片是长坡厚雪，但当前价格已经透支了极度乐观的预期。 接下来看光模块，这是中国企业在全球最具统治力的 ai 环节，强调中季续创全球出货量第一一点六 t 产品试战率高达五成到七成。 北美四巨头二零二六财年资本开支指引合计最高达七千两百五十亿美元，这给光模块提供了硬支撑， 新一胜的毛利率更是接近百分之四十八。但这个环节的风险在于汇率扰动和技术路线切换， c p o 技术可能重塑格局，这是一个景气度顶级，但需警惕建顶信号的赛道。此外，有两个被市场相对低估的迁移赛道值得留意， 一个是电源，特别是 h b d c。 英伟达推出八百伏特加狗磁微升了千亿级市场，麦格米特进入 g b 二零零供应链，中恒电器国内 h b h b d c 实战率第一。另一个是夜冷温控 ai 芯片工号飙升，液冷是刚需，英伟克是全链条液冷龙头，但二零二六年一季度也暴露了增收不增利的隐忧，规模净利骤降八成，这说明高端制造的订单转化，利润周期在拉长。至于中游的服务器，整机就是个苦差事。 浪潮信息国内试战率超一半，但毛利率只有百分之四点五。工业复联营收近万亿，毛利率也才百分之六点九。两头受挤压增收不增利，这是中邮集成商的宿命。 我们再把视角拉高，看看大国博弈和 ai 周期的碰撞，短期看，供需紧平衡是真实存在的。据 samuel analysis 报告， h 一 零零一年期租约价从二零二五年十月的一点七美元每小时，涨到二零二六年三月的二点三五美元每小时， 所有按需租赁容量已已售罄。火山引擎总裁谈态也透露，豆包大模型日军 token 使用量突破五十万亿，推理需求爆发是真需求。腾讯、百度、阿里资本开支大幅增长，但警惕的是，低端算力已经过剩，高端训练算力紧俏，这是结构性矛盾。 而且英伟达 biogui 放量后供给恢复，可能带来租金崩塌的风险。国产替代方面，华为升腾九百一十 c， 性能接近 h 一 零零的八成，二零二六年计划产六十万颗。疾邦咨询预计，二零二五年国内 ai 芯片自挤率升至四成， 但升腾量率只有百分之四十，生态成熟度仅为扩大的六成，替代是个长期过程。 聊到这里，我们该如何应用这些信息？首先，用三把尺子筛选标的，看算利业务营生占比和现金流，看卡源确定性和长约，看上架率，真伪一测便知。 其次，把握卖产人逻辑，确定性最高的是光模块和国产芯片，但要注意估值消化预期差可能在中恒电器这类电源 h、 b、 d、 c 企业以及有睿斯特殊通道的润泽科技。最后，警惕周期反转 检调 h 一 零零租金曾从八美元跌到二美元，一旦 ai 资本开支放缓，纯算利租赁商首当其冲，高估值芯片股均值回归压力巨大。 总结一下，算利租赁的本质是重资产套利，核心在于卡源和上架率， 投资者应紧盯业绩消化估值这一时，今时避开蹭概念的高杠杆跨界股。感谢你的收听，我们下期再见。
412一叶知秋
05:31查看AI文稿AI文稿各位董事长，今天我们聊现在最躺赚的赛道，不是 ai， 是 给 ai 喂饭的算力租赁。 ai 再牛，没有算力就是废柴一根，算力就是 ai 的 口粮，是数字时代的新石油。今天一次性扒透算力租赁全产业链。首先，算力租赁不是高大上的玩意，说白了就是有人有服务器，有算力租给需要的人，比如 ai 公司，互联网大厂 自己买设备太贵，租着用省百分之七十成本。重点来了，这生意稳赚不赔，毛利率最高能到百分之六十加仙侣，产业链三层，结构简单好记。 上游卖工具的就是算力的爹妈，核心就是芯片和服务器，没有这俩啥也干不了。芯片方面英伟达一家独大，高端卡抢都抢不到，国产也在追，海光韩五 g 慢慢能顶事了， 服务器呢？浪潮，曙光，紫光都是老大哥，他们就是算力租赁的卖产人，稳赚差价。记住，上游拼技术，谁有芯片谁就有话语权。中游搞租赁的就是算力的二房东，把上游的芯片服务器整合起来，搭好机房租出去。 这波公司分两类，一类稳，一类野稳的，比如润泽科技，绑定字节跳动长单锁死人家不搞虚的。机房多，电力稳，躺着收租金野的比如利通电子，全是英伟达高端卡， 出租率百分之九十五以上，毛利率百分之六十加赚的盆满钵满。还有中科曙光，国产算力一哥，自己造芯片做服务器，政策力挺，自主可控，长期必爆发 中被通信，拓维信息也都是狠角色，一个算网一体，一个绑定，华为，各有绝招。总结，中游拼资源，谁有卡，有机房谁就躺赢。 下游用算力的就是算力的时刻，说白了就是需要算力干活的企业。最核心的就是 ai， 大 模型公司，字节，阿里百度都在抢，还有互联网大厂做短视频、云游戏都需要算力。政务、金融、医疗、工业也都离不开， 比如金融搞风控，医疗搞影像分析，都得靠算力撑着。总结，下游需求爆了，中游租赁才能赚大钱。现在的现状是算力不够用，缺口大到离谱， 高端 gpu 芯片交付要等到二零二七年，有钱都买不到。所以谁手里有算力，谁就掌握了财富密码。再给大家聊聊这些上市公司到底谁最牛。第一梯队，高端算力龙头，家底厚，后台硬。利通电子， 高端算力大哥大全是英伟达，顶配卡可调度算力三万多 p 出租率拉满，赚疯了。 润泽科技，字节跳动，核心供应商，采购份额超百分之六十，机房多 p u e d， 稳得像老狗，业绩不翻车。中科曙光，国产算力，扛把子， 心算冷全搞定。叶冷技术全球领先， pe 低到一点零，四政策直接兜底。第二梯队，特色龙头，差异化竞争也能赚大钱。 协创数据，专注 ai 训练，全租赁模式，弹性拉满，数据港绑定阿里腾讯，长单锁定，业绩稳如泰山。鸿博股份，英伟达独家授权，高端算力，出租率超高。 恒润股份，规划四万屁算力正在建设，未来可期。第三梯队， idc 转型，稳健发展，不冒进 光环新网机会多，客户优，从 idc 慢慢转型。算力租赁，网速科技，边缘算力龙头，全球两千八百多个节点独一份。保信软件工业算力老大一托，宝武集团资源不愁，还有润剑刻画数据，各有特色，稳扎稳打。再给大家划重点，别走神。 算力租赁核心就三个逻辑记牢了。第一， ai 刚需不可替代， ai 越火，算力越缺，租赁需求就越旺。第二，供给缺口长期存在， 高端芯片不够国产替代还需要时间，缺口至少三年。第三，政策加持躺赢 buff， 国家把算力纳入新基建，算电协同大力扶持。总结，算力租赁不是短期风口，是长期赛道， 不是谁都能做。核心就看三点，一是有芯片，二是有机房，三是有客户，没有这三样，再想入局都是白搭。未来发展就看两个方向，第一，国产替代加速， 华为升腾，海光芯片慢慢赶上，价格还便宜百分之三十，国产算力服务商未来份额必涨。 第二，算电携同成标配绿电供给要达标， p u e 要降低，不然连入场资格都没有，现在入场还有机会，再等两年门槛就高了。最后给大家总结一下，简单好记， 上游卖产，芯片服务器稳赚不赔。中游租房，算力租赁躺收租金，下游消费， ai 互联网需求爆棚，上市公司里头部龙头抱紧芯片和客户， 特色企业走差异化也能分一杯羹。记住，未来三年，算力租赁谁抓得住，谁就赚大钱。算力租赁这个赛道你最看好谁？评论区聊聊，以上内容不构成投资建议，点赞收藏不迷路，关注我，拆解更多产业链干货，各位董事长下期见！
5146全球矿业前沿
42:40查看AI文稿AI文稿今天我们是非常有幸请到了在相关领域的专家老师，帮我们一块去解读一下最近可能在商业租赁这个行业相对来讲比较火的一个新型的商业模式，就是通过分成， 那其实就是通过分成这个模式。我们大家都应该都知道，随着大 ai 大 模型推理系统的爆发，大模型厂商的 ar 可以 看到它快速攀升的状态。 其实对于整个他战略资产这种就这个部位的公司，埃里弗耶、曼珠利这样的一个系统板块，从之前裸算一出租慢慢的向部分分成这样的，包括工厂卖这样的一种变更状态。所以我们也请到了张老师帮我们一块去解读，一块去共同分享一下最近这样一个情况。张老师，那我就先开个头 向您请教几个问题。那首先第一个问题， a r 增长一个驱动，其实我们现在可以看到这个海外大墨镜 a r 已经超过六百亿美元， 国内学这个像智普这些的公司整个商业化的加速再去情况。所以您看我们未来两年之内，大目前厂商他持续突破这种核心驱动外，外来他可能会带给胜利资产这块的这种动态， a 站的应用贡献的一个增量是多少？您先帮我们分析一下，谢谢。 明白，现在大牛型厂商确实它的这种业务模式发展和迭代的速度也比较快，那么现在主流的牛型厂商的 ar 就 经常性收入它的持续突破的，我认为它的核心驱动力 已经从这种单点的模型能力的突破，到从最开始的都是这种 facebook、 gbt 这种聊天类的这种业务，到现在 agent workflow 这种模式的一个快速的转变，这一个转变的背后它其实是 ai 应用场景的一个致变。 从简单的这种问答的交互，到这个能够自主规划包括执行复杂任务的这种智能体系统。在这个趋势下，我认为未来一到两年 r 的 增长，它主要是以下几个 维度。就一个是刚刚提到的这个 agent， 包括自动化的工作流，它绝对是这种绝对的主力。那包括现在有很多的 open 工厂的这种服务商，也在面向这种多智能体的这种编排 去做文章，也是因为传统的这个 chat 场景，它的 token 消耗是非常有限的。但是这种 agent 的 这种场景，比如说 costco 这些需要去做这种多步推理，包括甚至说一些 做反思和工具调用，那么他单次任务的这种 token 消耗量，他绝对是普通聊天的三十倍到一百倍这么一个量级。 今年就二零二六年这个 a 站的应用，它预计能够贡献的这个大红星长 ar 的 增量，我们认为是绝对是在百分之五十到六十以上 的因素。那比如说国内的某一个头部的算力租赁公司，他们为 自己腾讯这一类头部互联网公司去部署这种大规模的 a 证推理集群，单日的这种集群单日的头肯掉流量，其实是能够达到一个数十亿的级别，也是能够验证这样一个场景的一个潜在的爆发力的。 第二点，刚刚你有提到东摩泰，东摩泰其实也是目前的一个增长曲线，国内的很多模型公司其实也在东摩泰这个场景下去做发力，视频生成和这种实时的语音交互，它对于头肯的消耗量也是非常大。并且东摩泰它能够提升客单价， 我们同样也能够去拓展像 ai 短剧啊，游戏资产生成这一类的应用场景，那么它也能够去贡献一定的增量。也是国内头部的这种大模型公司的新一代的大模型，它已经能够实现了一些视频， 它的这种视频生成能力在逐步的提高之后，其实它的 api 调用量同比能能够增长三到四倍以上，那也能够验证我们在场景的未来的这种商业化的潜力。另外一个方面刚刚所说的都是场景，那么还有一块就是模型能力本身 它的提升也能够带来一些溢价。之前虽然那有大佬就提出来这个 a g i 就 它的商业价值等于智能上限，乘这个 talk 消耗规模还有这样一个公式， 那么它其实强调的是这个模型能力的突破，它是实现商业化成功的一个关键。包括像那个 astropics， 它的 cloud 系列在 今年二零二六年的前五十二天应该是累计发布了超过四十次的更新，那么它也是在持续的提升模型技能和 这种热乎体验，那么这个过程它实实际上是一个智能上帝的一个突破，它也能够让模为模型厂商带来更高的可看销售的单价，也能够去带来一个让价提升的这么一个效果。国内的模型厂商其实 已经呈现出这个比较显著的商业化的这种加速的趋势了。比如说北京的某家大户型公司， 他的大的 a p i 平台，他的 ar 就 从二四年的大概零点二五亿美元，那么到了二五年年底就已经达到十七亿美元了，那么到了二零二六年一季度的它的增长甚至能够达到五到六倍，数据其实 也是大家能够看到他的这种商业模式的一个一个爆发力，整个增长逻辑其实也是在于透支量的指数级的一个一个爆发，那么国内日军的这个透支量， 二四年年初是大概一千亿，那么到了二五年年底已经达到一百万亿，那么再到今年的旧一三月份是一百四十万亿，两年多的时间已经增长了超过一千倍，一千四百倍， 那么这样一个其实它是一个非现金的增长，那也是由这个 agent 的 应用爆发去驱动的，它并不是一个单纯模型参数量的一个 提升。好的感觉我想再接着向您请教，因为你其实毕竟看到像有些模型近期就用这种公估定价，确实是在大幅提价，那其实我们就想看这里仅缺和这个模型提价的关系，就是这个模型模型层的一个拉动，大概能有一个多大的一个幅度， 以及是否这样子意味着创立共建瓶颈就成为了模型商业化的一个比较大的一个核心之一点，这个您看看让我们再给注一下。接着首先关于模型层的溢价权，它的提升能够对 r r 带来这个拉动作用有多大？首先结论它一定是会显著拉升的，那么并且 奋力共进的瓶颈也确实会成为这个模型商业化的一个滞约点，这一个现象也是能够在比如说 dixic 微视，包括一些其他的头部模型上有一些 比较明显的表现，那比如说这个 v 四，它其实也是采用封谷定价的这样一种模式，包括也会去做一些贴价，本质上其实是对这种高质量、低延迟的这种推理算力的一个稀缺性的一个体现。部分的模型 a p i， 它在涨价之后 其实掉量仍然有大幅的增长，那么更多的是验证了弊端，对于这个好模型的价格的敏感度 低于稳定性和效果的一个要求。模型厂商它其实通过提升这个拓客单价，可以拉动大家的一个增速的提升，同时也能够筛选出这个高价值客户来提升自己的客户的质量。第二点，算力瓶颈， 它是一个结构性分化的一个概念，目前绝对算力，呃，也就是平常大家所所说的这个 pflops 其实并不缺那么缺的。现在在这种推理场景下，它缺的是贷宽、超贷宽、互联大显存的这种优质的推理能力， 那么上下文的这种窗口其实已经向这个百万级去迈进了，也就是 kbcat 电池缓存对于显存贷宽和容量的需求也在呈现一个指数级的上升。 比如说对一些头部大型公司新一代的推模型，其实对于显存贷款的要求已经是早期普通模型的三倍以上了。那么市场上符合这样要求的高端的 gpu， 就 比如说英伟达最新的这种 b 系列、 h 系列的数量，它其实是严重不足的。其实大家缺的不是算力的一个绝对规模，而是说这种能够满足高性能推理需求的这种算力。当然这个算力供给的瓶颈更细，分别一方面也是体现在这个极群规模上， 头部的这种模型厂商，他其实需要万卡级别甚至说以上的这个集群才能够支撑目前这个 agent 应用的一些病发需求啊还。但这种具备万卡集群以上部署能力的厂商，其实目前国内相对较少， 同样国产替代的进度也会导致瓶颈的出现。比如海因为海外的高端 gpu 的 供应其实受限，而且现在美国其实进一步的将这种管控的窗口前移了，就进一步加大管控力。 但是国产 gpu， 比如说现在，至于我就不点名了，国产 gpu 散热力的推理效率和稳定性其实还需要 进步提升的，能够达到至少说对标，因为达上一代芯片的这种性能，让供给端的抽线去得到一步进一步的缓解， 这个是我们希望看到。其实来总结来说，算力供给瓶颈他确实成为了核心的一个资源点，但是头部模型厂商他可以通过和头部的这个算力租赁公司建立一个深度的绑定，从而去获取一些稀缺的高端算力资源， 来维持一个高的分成比例和刚刚所提到的 r r 的 增长。那么中小规模的这种模型厂商可能会面临这个算力不足，他去导致的一些商业化瓶颈的问题。 对，明白，我想再接着这个，我们还是在大模型这个领域啊，就是这个范围，想在大型集团算力迅猛的这个情况，因为其实我们看到大模型的 a r 的 提升，他就直接转化为更强算力的开发能力。我们怎么去看待大厂还有大公司预算规划来去看 这部分新增的这个收入，哎，有多大比例会去反哺于专利租赁这样的一个采购？就是这个东西会对专利租赁的行业警惕度大概是一个什么样的影响？明白？呃。现在大模型因为它还在一个持续迭代的过程， 以 apropic 为代表的这种海外的这个模型产生，它的迭代的周期已经从之前的六个月，现在快速这个缩短至三个月了。所以国内的模型公司已经从之前的六个月，现在快速这个缩短至三个月了。所以国内的模型公司已经从之前的六个月，现在快速这个缩短至三个月。所以国内的模型公司已经从之前的六个月追赶 这么一个迭代速度。所以这个模型它 a r 的 提升，它一定会直接去反哺这个算力的 k p x， 也就是形成这个 a r 增长，带动了 k p x 增加，算力需求扩大，再进一步地提升 a r 这么一个正向的循环。目前我们观察下来， 大微型公司新增的啊，它其中有超过一半的收入会直接转化为这个算力的 capx。 比如说北京的某个大微型公司，它的刚刚有说二五年的。 br 有 达到十七亿，同比增长的有五六十倍，但是它的研发开支 却占到了收入占比的比例超过四倍，它是一个远超 a r 的 增量的。其实甚至这种就发展的比较快的，比较极端的这种，它其实是将几乎所有的利润都是投入到了模型迭代和算力扩张中了。 头部的这种云厂商，它的这么一个 k k p x 和 a r 的 一个比值，比如说阿里， 他之前爆出了三年三千八百亿的投资来投 ai， 那 么其中算力基建的占比是超过了百分之百分之七十的。腾讯云同样二五年二季度的基本开支也是增长了这个将近百分之一百五一点五倍， 也是达到了一百七十九亿，主要也是用于 gpu 和服务器的这种大规模的采购。那么对于整个算力租赁行业的一个景气度的影响。其实现在大模型厂商 vr 的 提升，它其实在推动算力租赁行业从一个脉冲式 转向一个一个长牛式的一个增长的一个局面。这一方面它是需求的持续性的增强，因为传统的创业租赁需求它是有明显的，它是存在一种季节性的波动，但是这个 token 分 成模式下的这个需求 和这种模型商业化它是直接挂钩的，它有一个更强的持续性和和预测性。从商业模式上的算力，注定行业也是从卖资源，也是从 i 层到 max 层的这种卖服务去做升级。 之前可能大家也都会关注这种公众号的一些推送。某头部算商二零二零年一季度的进一轮同比增长了百分之三百四十三， 那么它的 ps 估值已经达到了八倍以上。但是说传统的我们来看传统的 a、 d、 c 厂商，它的 ps 估值仅仅仅是五倍左右，市场上也也能够看出来，市场上对于这样的一个商业模式的升级是一个认可的态度， 所以这个这个问题还是回到最开始的那个结论，就是大规模厂商的租赁行业的高景气度， 那么头部的厂商它是可以通过保底租金还有这叠加拓展分成这样的一种模式来锁定一个长期的分利需求，同时也是通过 a 台调用来的这种分成的这种来获取 持续性的一个收入，从硬件的销售导向导向，战略运营服务的导向的一个转型，那么也能够形成一个更健康的一个商业生态。 好的，谢谢大家，我继续向您请教，因为刚才我们第一大部分就是您回答的已经非常清晰了，我们这一个大大模型可能是通过分成主要的潜在客户之一，我们的商业化落地，以他未来第二这种提升的展望这种反骨的这个情况。 那接下来我想再向您请教一下，就有关这里边通过分成具体的商业模式，它的一些生态闭环，还有一些分类机制的一个情况。 那，那首先我想向您请请教，可能我们有时候通过一些公司现在有可能已经落地了一个投分成，大概能看到这个比例，这个就刚才您说的可能是基于超额的部分， 这个可能是一个对对对半开，如果说没有保底，可能是算力方占比更大，模型方占比稍微要小，具体的比例的数字他们是怎么确定的？以及大部分厂商他让让住大部分的客户的收益之后，他自身的收益，收益还是很可观，是吧？大概您帮我们拆一下它的机制，谢谢。 明白，其实在 token 分 成的这种模式，因为最开始其实大家玩算力租赁，要么裸金属，要么带平台，这种租赁其实模式相对固定，按照一个成本加成法，每个月定期来计算这个租金。 但是在这么一种 token 分 成的模式下，这个算力方和模型方其实它形成了一种博弈的这种关系。 算力方它其实因为掌握稀缺的 gpu 资源，尤其是最新一代的这种坚定性算力，它其实是能够作为这么一个博弈方的一个领导者去决定基础服务价格和分成比例的。 那模型方其实在这么一种结构下，就作为了一个 follow 的 这个跟随者，它是基于算力方提供的条件来决定是不是能够合作，包括合作的一个规模 怎么样。成本结构其实是能够决定这么一种分论的一个情况的，因为在 open 工厂的这种模式下， 算立方其实是承担了百分百的这种硬件的 capx 以及高昂的电费，其实就是机柜的租赁费。其实我们做过一些测算，这个在 opax 里面， 电费就是机柜费，其实占到了百分之五十以上，甚至六十到七十，那么这个占比其实还是比较高的。另外一点就是这个设备折旧的风险和一些底层运维的成本，因为其实它需要去保障电力服务是持续可用的，而且需要去保障 r a， 那么在这个情况下，这个模型方的边际退役成本其实就降的比较低了啊。那在这个情况，这个是大模型厂商他愿意去让渡收益的一些核心原因， 一方面因为模型其实他还在快速的集中的这种在做迭代，那么他们所需要将资金还有人才集中投入到下一代模型的研发训练还有生态的拓展中，那么通过来让度这个算力的收益能够将重资产的风险转移给 这个算利租赁公司。同样我们来看 teslapec， 它的估值已经达到了九千六百五十亿美元，那么它的 ar 是 四百七十亿美元，估值倍数大概是二十点五倍的这个样子。如果说让它去自行承担算利资产，那么 其实大家能够显而易见的这个就它是显著拖累它的枯持的。同样在这个刚也提到这个算力 gpu， 高端 gpu 的 一个稀缺性，现在一方面是供给非常紧张的一个背景下， 头部的模型厂商为了获取一个稳定的颗粒算力，其实愿意接受一个更高的这个分成比例。 其实大模型厂商去做大部分收益的一个账簿，其实也是为了用利润规律来换规模和 自身内部的一个研发时间来通过多款分红的分成的这么一种模式，就模型厂商可以更加做的更加专注，那么将算力技术设施的建设和运维外包给到这种专业的算商来实现一个资源的最优配置。好的，明白，请贵秘书播放一下子新闻。 下面是网络端的文字提问，问题是想问一下 ar 的 一半是给的租赁费用还是 tok 分 成费用？租赁费用和分成费用，您刚刚问的可能是说这个五五分成是吗？五五分成其实对于 token 的 定价， 算商跟模型公司它的对半开其实算 token 销售的一个价格，因为面向最终用户的其实往往是模型公司， 摩星公司通过自己的 map 服务，他底层的算力不管是谁提供的，他其实最终是一个更多的是一个面向客户的一个场景，他对外卖的其实是一个 token 的 输出量，所以最终跟算商分成的误分，其实分的是一个 token 的 收入， 对，其实对于算商而言百分之五十其实也是对于他来说他是一个算力的一个收入。 我不知道这么这么解答是不是能够解释您的问题？那个没，没事，张，张老师，您，您说的很好，会立即再播报下一个问题。下个问题是，请问红警目前拿卡渠道有什么优势？ ok？ 分 成大概什么时候落地？谢谢啊。关于红警这家公司， 其实我不说他们具体是以什么形式去拿卡，因为我不是中鼎的员工啊，我也不是宏鼎的人。对于整个行业其实要看你说的是先利算利卡还是说不算卡。如果是先利算利卡，其实现在 整体大家的这种方式都差不多，那么一种是通过现货采购的这种性质，一种是通过这种期货，当然现在其实达成率更高的是这种现货的形式。 刚刚也说到了，其实现在美国对于这种先进算力的这种出口的管控，其实他在进一步的潜移，进一步的在缩减，所以现在其实更多的还是通过能能够到他的这种渠道去获取高端算力的芯片卡。 刚刚您所说的他的这种分成什么时候落地？其实建议关注他们的这种公开的这种渠道的公告和发布的一些信息， 我是接着刚才那个问题他，我刚才问的是 r， 你 当时刚说之前那些大模型的 ar 的 一半，他可能都是用在了算力上，我只是想问一下，这个算力其实是一个租赁的费用，他还不是涉及到分成的费用， 是这个意思吗？对他的成本，他的 ar 其实是对他的一个经常性收入，他的手里的现金其实是为了去做他下一代模型的研发，因为其实是白了算力的开派斯成本其实非常高， 我说的投入其实主要是他用来去租算力，或者说自己购置自建基群。当然现在这种模型公司，他自建基群非常少， 只有像阿里字节、腾讯这种互联网头部大厂，他们的现金流非常的可观，他能够去做这样的事情，但是大部分的这种大中型公司还是要以 设立租赁的这种形式为主。好的，谢谢大家。那这样我们看到那些算租公司，他签的那些合同订单有金额的，带金额的，其实都是他的租赁的费用，但其实他接下来的 token 工厂， 我理解他其实是没有办法去签一个带金额的合同的。因为你的 hokken 的 这个叫什么 收入，你是不确定的。对，他就像一个运营商流量一样，你实时的消耗的，这样去批，他可以去约定一个单价和分成的比例，对，就分成比例他是确定的，但是他的收入是不知道的， 对吧？对，没错，但是其实目前这个头部的算法，如果说这个服务给这种头部的模型公司， 其实你可以关注他的一个集群的规模，其实当存在一定规模效应，其实他的收入还是会比较可观的。他那个集群不是都以租赁的形式租，租出去了吗？ 我我我其实不太能理解他到底是怎么去收这个 token 的 费用的，因为基本上这种开 token 他 们都会有一个其，其实就像运营商的流量计费一样，你每一运行的每一次任务， 他你每秒因为每张 gpu 卡，他在跑不同参数模型的时候，他每秒能够输出的 token 量，这个是确定的，那么他其实是有一些成熟的工具能够去做 token 的 计量， 那么当他 token 的 计费单价确定的时候，比如说每天 token 两分钱还是说五分钱，确认的时候，他只要去记那个量就可以 明白。但是我理解，比如说我做租赁，我其实就把这个东西给租下来了，那租下来这个费用开办是固定的，你可以不用管我去用来训练还是用来做推理， 你说的那个我从这个农场产生的这个都是推理环节才能产生抽空，我我从产生的抽空再去收这个费用可以算出来。但芯片，我的意思就是说芯片你只有那么多 租给他了，那你怎么去再收一次钱？那那我我能理解。这个您可以分开看，就是您刚刚所说的第一种场景，其实是传统的钻力租赁模式， 也就是说我一旦把这个集群租给你了，我有多少张 g p u 卡，我有多少个节点，或者说我能够提供多少 p box 的 专利，这个是固定的，你每个月跟我给我付你的月租就好了， 这个是我也不管你对外你是用来训练你还是用来推理的，你对外扣分输出了多少，这个对于算商来说我不关心我，我只是签签订了一个比如说五年期的 长租合同，我能够把自己的硬件折旧的成本，包括平时的运营成本给摊掉就好了，而且我在这个基础上我有百分之多少的利润， 这个是传统的专利租赁模式，但是你如果说选择这种模式，那么其实就跟投款分成就不搭边了。那你如果选择那些合同，传统公布那些大订单其实都是传统的，目前更多的是这种，因为这种他其实是能够锁锁定一个总价， 但是 token 呢？就这个模式可能后续他们在发财报的时候那么能够去体现出来，所以它其实也有些可能也会公布 token 工厂跟我 建了一个多大基群，跟某某某签了这种 token 分 成的这种模式的协议，这个是可以关注到，但最终能够带来多少的效益。因为你一旦选择了 token 分 成的这种模式，它其实本质上就不是以这种传统的租赁去做计费了，而是说我们每个月来对账单 有一个大家都能够透明的看得到的一个账单，每个月我们去做结算，是这样一个情况，我不会收你，或者说我先我收你一部分的，比如说百分之三十到四十的这种租赁的费用，相当于我包就模型厂商包租， 但是接下来剩下的这百分之三十和四十其实并不能覆盖完全覆盖到钻商的资产的折旧成本，他只是一个保底的一个相对来说一个定心丸，但是这个同样的，在这种情况下，你对外出售，你对外销售投肯， 罗先生，对外销售投肯，我要求，比如说我有百分之五十的一个一个分分成，那只是这种模式，还有一种模式是我这个基金就给你， 你就爱去卖投肯，但是我我不收你任何的保底费用，但是在这种情况下，你任何的投肯输入，你要分给我百分之八十，这种模式也是一种目前比较常见的形式， 其实看钻商跟摩厅厂商之间他是怎么来谈这个合同条款。好的，谢谢大家，非常清晰，没什么问题，谢谢。 好的，我来再向您请请教一下，如果我们按照一个单排，这个就类似于偏向盈利模型这个点，这个如果一台三百万卡呼气，假如说我们部部署的是这个 g m 五点一， 在这个拓展分成的模式之下，这个月收月月收益我们有看到在一个区间，比如说在三十万到八十多万不等，那，那请专家老师再帮我们去详细的尽可能看您的可控范围之内。 我们一些假设，这个这样的一个假设，比如说日均一天做二小时，通过增速量、单价、折扣率、敏感性，这个大概是怎么样的？就帮我们大概拆一下，谢谢。明白。当然三十到八十七万区间很大，但收益 它可能也是跟对应的买过还在第三百八卡的服务器，它的采购成本有关，那么我们先抛开采购成本不谈， 首先 g l m g l m 五点一这个模型，它的每次推理的激活餐激活的这个参数大概是七十币的这么一个体量，这么一个当量推理的场景，基本上是跑 f p 八和 f p 四 d 三百的单卡 gpu， 它处理这个七十币参数的模型，每秒钟大概是能够处理八千 token， 八千个 token， 所以单卡的吞吐量其实就是其其中一项流行的假设。那么第二项假设是覆盖率，就行业平均的一个覆盖率是百分之五十到七十，那么头部的厂商他通过这种优化调度可能能够达到百分之九十以上。 日均运行小时，其实现在更多去用立卡去跑的这种这类场景其实都是一些高利用率的一个场景，就比如说一日均二十到，甚至都跑满二十四小时，因为现在其实大家都 会去倾向于执行一些复杂性的任务，才会说我乐意为投坑去付费，是吧？投坑的单价其实按照指标 a p i 看的这个三到五折去计算，这个每天投坑 一分钱到三分钱这么一个区间，同样的分分润的比例，我们假设说按照百分之八十模型方，他占到百分之二十这么一个来算， 按照这么一个假设来算，每个月的我们来算每个月的收益啊。单台日均透刻的产出按照八千透刻，每个小时三千六百秒 每一天我算。他因为刚刚说二十到二十四小时，我们按二十二小时为一个，为一个中间值 打卡，再乘以百分之五十到百分之七十的覆盖率，你们可以得到，比如每每每天能够产生的 token 是 二十二十五到三十五亿这么一个量级，每一台一个月乘三十天就七百五到一千零五十亿的一个一个 token 量， 那么单台的收入还是按刚刚所说的这个每天 token 一 分钱到三分钱，那么乘这个七百五到一千零五十亿的 token， 每个月的收入，再再乘一个百分之八十的这个分成比例大概在六十到两百五十万这么一个收入。但是其实要考虑实际收益的，我们还要考虑设设备的折旧成本、定位成本、电费这些， 那么折旧成本当然占大头。按照现在的采购单价你来折算一下，比如说你六十砍个一半，也确实是在 三十万的这个样子，就当应该是能够对应的上三十到八十七万，我认为这个区间可能是这么算出来的。同样的情感性分析，就根据来销售的不同单价，你到底是 一个？因为其实现在大家都在选这个价格，尤其是是国产的大户型，为什么呢？国产大户型在国外卖的那么好，其实也是因为相对来说这个价格更优惠。另另外一方面就是利率 啊，利用于你能不能真正说达到百分之九十，或者说我刚刚所算的平均的百分五十到百分之七十，能不能达到百分之七十一个上限，包括真人的比例， 你具体是按照哪种形式去做真人的这些可能是关于敏感性分析里面的一些核心指标。好的，感谢您讲的这位经理，请问传统租赁模式净利润约百分之十五，而特孔分成模式下 净利率有望提升至百分之三十到四十四，除了将沉没成本转化为边际收益外，还有哪些因素？如财务费用降低、残值冲回， 促进了净利率的翻倍吗？谢谢。肯。分成模式下的中央提问者提出的第一个传统的净利率是百分之十五万分成，给到这个数据是百分之三十到四十四，这个确实是一个 翻倍的提升。当然数据他可能也要看这个来源是哪里。我们就单就这个问题来回答，他的翻倍提升其实不仅是沉没成本转化为这个边际收益的一个结果，他其实还是源于 多维度的成本优化和一个收入结构的升级。具体的因素就是传统的模式下硬件的折旧，它其实是一个固定的成本，按照利用率，利用率的低的，利用率低的这个时候它分摊到的单位 token 的 成本就就会极高。 在 token 分 成的这种模式下，其实硬件的折旧，比如说我按照这种这种模式来做，其实保底的租金能够覆盖大部分的硬件折旧成本，经济成本主要是来自于电费还有运维的成本，那么这种情况下单位 token 的 成本就会显著降低。 其实现在更多的算商其实会通过运营成本的优化来实现利润的一个提升。因为大家不管是通过其实有能力 去建设规模化的专利区的公司，其实对于固定资产投入的成本其实差的不会特别多。那么在运营成本这一块，其实是能够 体现出一些水平和分水岭。比如说我们通过降低 poe， 包括以这种绿电直联那种方式，甚至说我采用这种液冷的技术来降低单瓦特单千瓦的成本，就是来来降低机柜的一个 可以通俗的理解为电费，这样是能够提直接的达到利润的提升。同样我们通过一些调度算法的这种优化，能够提升算力利用率，比如说从行业平均的百分之三十到五十，提升到这个百分之七十、八十的甚至甚至更高，来大幅的降低这个单位投投成本。 那么另外一方面就是规模效应，这个万卡级的这个集群的运维成本，它是显著低于千卡级的千卡级群的，我说的这个是单位运运维成本，比如说我万卡级的集群，我要配置一个 标准的运维团队，但是我千卡级，我同样我人也不能少，同样我我需要去提供的一些技术服务，我也不能落下。通过这种规模化效应，我能够 包括我通过去部署一些运维调度平台，我实现跨区域的多站点的，甚至说至少二十四小时 远程的，加上现场的运维调度，我能够将运维成本降低至这个行业水平的百分之七十到八十。这个也是一方面的提升，还有一些其他的因素，比如说财务费用他是不是降低了？我是不是通过一些低息的供应链金融，或者说我通过资产的动线化 去替换早期的这种高息的融资租赁，这也是非常非常常见的。一方面再加上一些高价值的客户是否集中，比如说头部的模型厂商，他的贡献度相对集中，他 api 调用的稳定性其实会更高，因为他的这个用户多， 那同样他的支付能力也会更强。同样这种高价值的客户如果说占比提升了，也能够去显著的质量，对于零售帐款的周转的时间也能够相对缩短， 主要是这些因素。下个问题是随着阿里、腾讯字节甚至 mate 等大厂持续加码自建算力，第三方算力租赁公司的长期生存空间是否会被压缩？要肯分成模式是会加聚还是缓解这一竞争的格局？ 谢谢。这个问题其实我认为首先大厂他的自建范例跟第三方租赁他并不是一个绝对的竞争关系，他会形成一个互补的这样一个格局，他不会去完全的替代，那么偷看分成的模式也会 这个缓解，但并不会说真的说家具这一个格局的竞争，主要是因为大厂的自建算力其实主要是用于这个核心模型训练和内部的一些生态闭环，大家肯定是没有听说过，像阿里云或者说火山引擎，他们自建了算力集训之后就租给了 其他的模型公司，肯定是绝对没有听说过的，所以他们更多的还是自用，没有办法形成一个说对于市场上其他的这种模型厂商，或者是一些垂类的行业用户，他们的一个算力需求的一个供给。 但是现在从二四年开始，尤其是在二五年、二六年上半年这一段时间，模型专利需求的增量其实是一个爆发性增长的一个趋势。在这个时候，第三方租赁公司他是专注于服务于这种其他的模型厂商和垂直行业的客户的， 他其实是做了一个差异化的竞争。同样即使说大厂他去自建算力的，但同样也也需要通过第三方租赁去对这种突发的推理的来应对突发的一些推理的增值需求去形成互补，也就是他们仍然需要跟其他的算商去合作 来弥补自身可能有一些推理算力供给的一个不足。所以这种 open 的 分成模式是能够推动第三方对应公司从硬件的二房东到算服务提供商的一个升级的，每人能够能够通过这种技术的优化 和运营效率的这个提升来获得更高的一个分成比例，而不是说直接跟大厂去直接 pk， 我 们去抢抢这个硬件资源。 在综合分成这个模式下，算计公司还是要去承担到我们的拆派。在预判价格处于上涨这个状态，怎么去平衡高昂 分成和综合分成带来这种不确定性的收益？ ok， 对， 其实刚刚你在回答其中一个问题的时候有提到，这种算力公司其实也会通过。当然在 token 分 成的这种模式下，它是通过这个保底注钉 和这个超额部分的一个一个分成的混合模式去来平衡着就和一些不确定性的收益的。 那比如说在这个商务合同上面，那我们通过这种保底的租金来覆盖到一些固定成本，比如说固定成本的百分之三十到四十，至少说确保一个底线的安全。 同样超额的部分我们来获取分润就是超出部分，比如说我真的需要去按照百分之六十七十我去做一个分成来获取一个高弹性的收益。 同样也确实这个固定，目前整个算力行业，不光是 gpu 服务器，包括存储、 cpu 这些硬件的价格、内存、硬盘涨得都飞快，那么在这种情况下，我们也倾向于跟客户去签订一些动态定价的条款， 按照采购成本的一个浮动来调整价格，或者说分成比例来对冲成本的提升带来对股票进行的影响。关于您刚刚所说的 tpu 卡的价格持续上涨的这样一个背景， 当然算商这些算力公司也有自己的一些对策，比如说这种供应链的多样化，我们对 p p u 服务器采取这种现货加期货的一种形式。关于期货，比如说我们去建立一个季度到月度的一种滚动的预测机制， 针对一些关键的这种核心的运营资源，我们也肯定会设立一些战略的安全库存，去做提前的锁量锁价，包括锁胶期来深度绑定一些相对稳定的货源，因为现在其实这种关键资源还是核心的竞争力。 另外去做一些分类的处置安排，采购一些穿透式的去采购一些这种关键的配件，那比如说像刚刚所提到的 cpu、 内存、硬盘这些关键部件，那我们去跨过 服务器整机厂商采取这种穿透式的采购，就比如说将内存和 ssd 的 硬盘从服务器采购、整机采购里面去剥离， 我们去作为一些独立的战略物资的专项采购储备，并且通过一些自建的服务器拆改背的产线，或者说建立一些中短的这种仓库，那形成服务器就地组装改配合基础维修的能力。 那其实一方面是能够保障核心资源的持续的供应，保障我算力持续的供给，另一方面也能够进一步的说把成本通过这种形式给降下来。 那第三方面其实也很重要，目前的国产化的算力替代，因为确实坚定算力的价格他在持续上涨。在这样一个背景下，也更多的算商，包括模型厂商，他其实也在做一些提前的这种应对措施。比如说一些芯片厂商下一代的国产 gpu 在 样片出来之后，我们去做一些提前的国产厂出来了， 那么同样它在 f p 四、 f p 八这种低精度的这个场景下，它能够表现出相对不错的一些性能，并且它的屏承载宽，它的传输性这些也同样是比较数值比较优秀。那么在这种情况下， 我能够通过一些低成本去获取到这些 gpu 资源，对于我来说我输出 token 的 单位成本也会更低。下个问题是因为达币卡推理能力大幅提升， 未来 n v l 七十二等机柜级解决方案若实现五十倍推理提升，会对现有的 q k 分 成测算模型产生降维打击，单卡产出暴增导致 q v 价格暴跌还是利润增厚？大模型厂商与算立方应如何应对这一技术待机更迭风险？谢谢。 对 n v l 七十二英伟达的这个超节点的这种机柜级的这种解决方案，它 如果说真的实现了五十倍的，是说五十倍的一个推力提升，我们认为对于这个通算分成的模式影响，他会是 一个双刃剑，他并不能说绝对的是是是一个降维打击，还是说利润的增高，他是可以通过这种，比如说一些商业模式的创新和技术适配 和一些大模型厂商和算力方可以把它转化为一些利润增长的一个机会。首先从技术测，当然它如果说真的能够实现推理效率，实测性能达到五十倍，可以实现的是单位投款成本是降至 b 系列的，就 blackwell 架构的十分之一， 那么它的这个性价比其实是显而易见的。那么在这种情况下，费力成本的下降也就确实能够促使投资者价格的下降。当然我们认为这个降幅不会说真的到十分之一那么高，主要是因为国行厂商他首先肯定会把 成本的降幅至少说百分之五六十转化为自身的一个利润。另外同样的这种像高价值的场景，比如说百万透客的这种上下文处理，或者说一些金融合规的这种推理啊，他仍然是需要高价的透客去形成一些价格分层的。 对，这是这是第一点，对于同样对于大户型厂商和算立方的一些应对的策略，比如说算立方 在这种计计价的模式上，他可以从按照卡数计费那么转向按照百万涛腾的上下文处理能力去计费，来避免说单价的奥跌来影响到收入。另外一方面， 像这种高能级的推理的算力，他可以去跟刚刚所提到的一些高价值的场景去深度绑定，比如说他专注于这种上下文推理或者说多模态处理这些场景，来维持一个高分成的一个比例。 同样其实国内也在开始去布局一些这种超跌点的机会级的这些方案，后续也能够去未来国产化的替代，能够去做一些在今年的下半年或者说明年去实现国产，也能够去应对一些低俗迭代带来的一些风险，因为 也确实这个 mv link 七十二它的技术迭代正在加速行业的一个洗牌，但是首先它能不能进来这个问题有待深切。另外一方面这个头部厂商也可以通过这个商业模式的创新和技术适配，但是它可以保持一定的竞争的优势。 好的，谢谢大家。请您看看未来一个季度整个算力供应链渠道拿卡难度是是一个越来越难还是难度怎么去看？另外未来币卡跟 h 卡未来的价格是不是还有上涨空间？可能我们也知道这个币卡现在价格，现货价可能都飙到一千两百，一千两百多万一台了，就比较高了， 就可能相当于作为一个收入也在请教您。首先拿卡的难度，未来一个季度其实也是我我认为美国其实不会有就更宽松的政策或者说更友好的一个态度去释放出来，同样这个难度可能还是 与最近这几个月是相当的。当然这个币卡价格的上涨，包括 h 卡价格的上涨， h 卡现在也已经涨到四百万的一个量级的币卡，其实现在我们就按照一千两百万来算，它其实就在这个推理，或者说这个卖 token 的 这个场景下的性价比 仍然远高于 h 卡，所以未来的短期内，我个人判断币卡的价格仍然还是有上涨的空间的。
22行业闲谈录
03:06查看AI文稿AI文稿算力租赁家 atk 家夜冷八大核心公司一、润泽科技主打智算中心运营，在全国多点布局 itc 算力园区，主打成熟的智算中心运营和商用算力租赁业务，商业模式完全跑通。 自研冷板夜冷方案完美适配 ai 高功耗算力设备，电力储备充足，解决了算力运行的核心痛点，最关键的是客户质量顶尖，留存率高，合作周期长。二、中科曙光， 深耕算力基建和配套服务，自研液冷整机服务器和一体化液冷方案技术，自研属性拉满，深度参与全国各大 itc 算力中心建设， 一托自有大型算力集群，对外开放租赁服务。国产算力生态布局成熟，今年一季度算力服务营收大幅增长，各地算电一体化项目持续落地，成长动能充足。 三、浪潮信息，行业顶尖的 ai 服务器研发制造企业，具备全套业冷数据中心建设落地能力，承接大量高端 i、 d、 c 算力基建工程， 凭借自研智算调度平台开展算力租赁业务，业冷服务器产能稳居行业前沿。长期参与国家级大型智算中心建设， 订单交付稳定，是算力硬件端的核心标杆。四、数据港，专注高端数据中心托管运维，手握多个核心 idc 算力站点，以规模化落地叶冷算力集群，布局前景广阔的科学计算赛道。 公司成长性极强，二零二六年计划斥资八亿新增算力储备，提前锁定下游订单，叶冷机位投放比例持续提升，算力租赁业务即将迎来业绩爆发。五、光环新网 主营 itc 托管及云计算综合服务，在算力核心枢纽城市布局规模化，而 itc 算力节点上线弹性算力租赁服务， 运用业冷技术优化机房能耗管控。目前经经济区域算力规模超四千体，内蒙古大型智算项目稳固建设，长期绑定头部云厂商合作稳定，业务弹性足，综合算力服务能力突出。六、奥飞数据 深耕华南本地 idc 市场，精准布局智算节点，持续扩容机柜资源，提升叶冷机柜占比，可为互联网企业提供定制化算力租赁服务。二零二六年持续加码存量资源扩容，深度绑定头部互联网客户。同时积极布局海外算力节点，打开全新增长空间。 七、保信软件差异化深耕工业智算赛道，成功将传统 idc 升级为工业算力基地，推出专属工业算力租赁服务。一、拖夜冷技术，完成老旧机房节能改造，二零二六年工业算力订单持续增长。 张家口核心算力基地稳定运营，算力板块盈利文件，走出了独一无二的工业算力差异化路线。 哇！刻划数据，主营制算工程集成与运维服务，自研高密度液冷算力设备，可提供 itc 全流程集成解决方案， 自建并运营制算中心。算力租赁业务携手多家国产 gpu 厂商落地跨行业液冷算力项目技术落地能力强劲，二零二六年一季度净利润同比实现增长。
41老刘投研
04:08查看AI文稿AI文稿算力租赁，十家上市公司订单排到二零二八年。 ai 大 模型卷到冒烟，算力租赁直接涨成算力茅台 h 八百月租标到六万四，半年涨百分之三十，或服务器加价两百万都抢不到大厂抢签三年长单所产能。 现在市场还在为那些已经炒透的上游材料狂欢，却对最直接受益 ai 爆发的算力租赁视而不见，等到所有人都反应过来的时候， 再想上车，恐怕连车门都摸不到了。今天不聊链单术语，只把十家 a 股算力包租公订单堆到机房都放不下，最后一家更是行业定海神针，错过拍断大腿。 第十名，奥菲数据手握长期算力，订单十点八九亿。华南 idc 老牌选手，深度绑定百度，签下二十年数据中心，长约多地算力项目密集落地，单排到二零二六年底， 背靠大场稳收租金，小日子过得稳稳妥妥。第九名，宏博股份在手，算力订单超十五亿。 英伟达清传弟子、北京 ai 创新赋能中心投产万匹级高端算力在手，合作头部大模型企业，出租率稳定百分之八十五，订单排到二零二七年一季头握稀缺 gpu 货源，溢价能力直接拉满。 第八名，红景科技未交付算力订单超一万匹。政企算力黑马，深蹲政务数字化场景，主打安全稳定的专属算力，精准对接政府、国企客户， 订单排到二零二七年。二季度，政府客户付款稳不拖欠，躺着赚安稳钱。第七名，正通电子深圳本地算力生利君项目密集落地，绑定深圳本地政企与金融客户，主打安全可控算力服务，订单排到二零二七年一季度。 粤港澳大湾区算力需求爆发，近水楼台先得月。第六名，中倍通信在手算力框架订单约二十五亿，双路线全能选手英伟达加华为升腾双布局， 以投产两万匹算力服务政企与互联网大厂，订单排到二零二六年底，还布局 tiktok 工厂增值服务，一份算力赚两份钱。第五名拓维信息国产算力相关订单超三十亿，华为升腾扛把子 政务算力租赁核心服务商，国产大模型落地首选，配套整体算力超三万匹订单排到二零二七年一季度。 国产替代风口下，订单接到手软。第四名恒润股份海外智算布局领先，高端算力稀缺标的布局海外低价智算中心 h 一 百级群规模行业靠前，服务海外头部 ai 企业，租金溢价更高，订单排至二零二七年三季度， 海外店价低成本少，赚的都是纯利润。第三名，利通电子天下五十亿，腾讯三年长单纯租赁规模，第一，头产三 头产三点三万匹，全是英伟达 h 一 百 h 八百高端卡，毛利率高达百分之五十三。二零二六年一季度报净利暴涨百分之八百二十一，算力业务贡献百分之八百二十一，算力业务贡献百分之八百二十一，算力的二名，协创数据头产算力超三万匹， 业绩爆发，是个猛选手。英伟达 n c p 认证合作伙伴，打造算连存全链条模式，多个万卡集群进入集中收租期。 二零二六年一季度报净利同比增加百分之三百四十三，扩张最猛，赚的最多，弹性直接拉满。最后一家真正的算力租赁，定海神针在手，订单超六十亿，业冷计算绝对龙头，全国布局七大计算中心，规划基贵三十二万家， 自研冷板式液冷技术， pu 降至一点一五单，机柜功率超四十千瓦，运营成本比同行低百分之十五。和字节跳动签下了五十亿的长单，锁定百分之八十五基础收入，上架率稳定在百分之九十以上，订单排到二零二八年二季度。
547算力金
02:52查看AI文稿AI文稿东阳光公告，控股子公司云智算又拿下一笔一百三十到一百五十亿元的算力服务大单，算上前两次，累计合同金额已达三百九十到四百六十亿元。 很多人看到只是又一个算力租赁合同，没太在意，但今天我们把底层逻辑讲清楚。这件事的真正意义在于，东阳光已经从一家电子元器械公司，蜕变为拥有持续获客能力的算力服务平台。 连续三家不同客户签约，合同期都是五年，这说明市场不是赌单一订单，而是认可平台运营能力和品牌信用，这是商业模式升级的里程碑。 根据公告，这些订单在未来五年内逐步确认收入，让公司具备了高度可预测的现金流估值，从周期股切换到成长股，有了最核心的支撑。 如果把算力比作新时代的电力，东阳光正在做的事就像建一个大型发电站加输电网。传统做法是客户自己买显卡、租机房、配液冷。 现在东阳光全部打包提供按需付费三笔大单，相当于三家大客户直接签五年购电协议，稳定性远高于零散订单。 更值得关注的是，东阳光不止算力租赁，他在 i d c 板块控股情怀数据、乌兰察布、韶关、宜昌等地拥有大规模在建项目，能耗指标逐步放松，第二轮招投标即将启动。夜冷方面，十亿元产线年初已投产，正全力打入全球大厂供应链。 电容板块自研的基层薄电容器已与台达联手打造首个供电标杆，部署在秦淮园区。超级电容产线在浙江东阳建设，瞄准电力储能和 ai 服务器电源两个市场。简单来说，东阳光正在构建算力全链条服务能力。 从芯片采购、算力租赁、数据中心运营到液冷散热和电容组建，每个环节都有落子。我们把这几个板块按时间维度划分，算力订单是短期确定性，三笔大单锁定了未来五年收入。 i d c 和液冷是中期放量，产线已就绪，只等客户导入。 超级电容和基层薄是长期成长的新品种，如果量产成功，将打开第二曲线。三股力量共同支撑公司从传统制造向算力运营转型，估值逻辑发生根本变化。 当然，风险也要客观讲清。算力订单利润兑现需要时间，当前利率上不明确， i d c 建设有周期和资金压力，夜冷和电容都处于客户导入期，竞争激烈， ai 行业整体推进低于预期，贸易关系变化和行业竞争加聚都可能影响最终收益。综合来看，东阳光用自己的订单数据证明，他走的不是概念路线，而是真金白银的算力服务落地。 从电子元器件到算力平台，估值模型正在被重塑。本内容仅为行业逻辑科普，行情复盘分析，不构成任何各股买卖建议。股市有风险，投资需谨慎，专注理性信息分析，关注追更。
211认知进化局
03:22查看AI文稿AI文稿七月十三日晚间，行云科技发布公告，公司全资子公司岳云树和一家央企上市客户签订服务器租赁补充协议， 基于客户对企业交付能力的认可，整体租赁含税总金额增加二十八十九亿元，对比原本签约金额，上调幅度达到百分之七十九。这次合同调整有两处关键变化，直接反映当下算力市场现状。第一就是租金规模大幅提升， 双方整合两份原有租赁协议统一调价，结合不同交付设备做差异化定价，整体加价贴合当前算力租赁市场行情。 客户本身是央企，信用与履约能力稳定，长达五年的合作周期里会持续为公司带来稳定营收，也支撑企业向算力业务转型的整体规划。第二是起租规则全面优化，原先合同要求所有服务器全部验收完成后才统一计算租金，现在调整为分批次起租， 只要单批次设备交付验收合格，次日就能开始核算租金回款，确认收入的节奏明显加快。截至公告发布当天，企业已经完成首批算力服务器交付，目前正在配合客户做安装、调试与验收工作，近期就能正式起租，同步确认租赁相关营业收入， 短期业绩会得到订单支撑。这份加价公告也释放出行业层面的几个明确信号，首先，当前高端算力资源供给偏紧，客户算力扩容需求持续释放，即便租金大幅上调，央企大客户依旧选择追加采购，侧面体现市场算力需求持续旺盛。 其次，企业算力交付运维全流程体系得到大型客户认可，这次大额加价订单落地，也能为后续拓展其他政企互联网客户积累成熟合作案例，利于后续拿新订单。同时，这笔长期五年期租赁项目还配套了合规项目融资权限， 企业可以依靠设备拓展资金渠道，完善算力业务投建运营的资金闭环，缓解算力设备前期投入成本高的压力。不过，我们也要客观看待项目存在的多重不确定性， 不能只看到订单增量就盲目乐观。第一，项目履约周期长达五年，周期跨度很大，期间宏观环境、行业政策、算力技术迭代、市场租赁价格波动，还有合作双方自身经营变化，都有可能影响合同正常履约，存在交付延期、履约调整的可能性， 会影响营收兑现节奏。深圳证券信。第二，算力行业设备更新速度快，长期五年合作周期内，硬件性能、行业定价标准会持续变化，远期存在订单收益不及预期的风险。第三，算力业务属于重资产投入模式， 前期采购服务器、搭建机房需要大量资金，项目回款周期较长，对企业现金流管理有一定考验。第四，现在入局算力租赁的企业持续增多，后续行业供给逐步增加，远期算力租赁价格存在回落压力， 会影响同类新项目的盈利空间。整体总结一下行云科技这份算力租赁补充协议，新增租金二十八、七十九亿，整体涨幅百分之七十九， 叠加分批起租模式，加快收入确认，长期五年稳定订单，助力公司算力业务转型。订单加价也反映当下算力资源供需偏紧的市场现状，但超长履约周期、行业技术迭代、远期供给增加等风险客观存在，需要理性看待。内容仅产业信息科普，不构成任何投资建议。
36一站式财经
04:27查看AI文稿AI文稿这家兼具设备供货加算力运营双模式的全站龙头，靠全国八大算力小镇切入算力租赁隧道。 今天四分钟结合近期算力租赁行业动态，讲透紫光股份的差异化布局、最新进展、核心优势与客观风险。先梳理当下算力租赁行业背景， 二零二六年国内算力租赁全年市场规模有望突破两千六百亿， ai 训练推理需求持续爆发，算力缺口长期存在，行业出现明显转变，政企地方政府不再零散采购显卡，更倾向一站式制算中心总包加长期算力租赁合作模式， 兼顾硬件交付与长期算力运营收益。而子官股份是 a 股少有的能同时完成设备供货、算力园区共建、算力出租运营的企业。梳理近期几条核心行业资讯，第一，公司全国落地八座图林算力小镇， 西宁、宁川西部绿电算力园区进入集中建设阶段。一、托低价绿电优势，算力出租率长期维持高位，以投运总算力规模超一点三万 p f lops， 再建规划算力超四点五万 p f lops， 采用地方国资合资模式，长期分享算力租赁分红收益。 第二、二季度全站智算总包订单集中落地，自研五十一点二 t c p u 交换机全系列叶冷整机柜批量供货各大算力园区 unipod 超节点产品，支持万卡级集群部署，成为算力租赁机房标配硬件。 第三，完成新华三股权增持内资完整资质，顺利拿下党政金融社密算力租赁项目，打开国产算力替代增量空间。 第四，推出灵犀智算调度平台，配套小镇算力租赁业务，实现算力统一调度，按需分时租赁，适配中小企业轻量化大模型需求，拓展租赁客户群体。 我们完整理清公司两大核心业务板块，第一块，基本盘 ai 算力硬件设备销售也是营收主力，旗下新华三自研 ai 服务器、八百 g 高速交换机、液冷整机、柜光互联全套产品， 国内数据中心交换机势占稳居。第二，承接各大制算中心算力租赁园区，整包交付一次性设备销售，提供稳定现金流。第二块，新增长期增量图林小镇算力租赁运营区别于纯硬件厂商，采用正企共建模式， 一方面每座小镇带来数亿规模硬件订单，另一方面按股权持续分得算力租赁服务费，形成一次性销售加长期租金双重收益。西部绿电算力项目稳态盈利能力突出，平滑硬件集采周期波动，同时配套算力调度模型孵化服务，提升算力租赁附加价值。 客观梳理它的核心竞争优势，第一，稀缺算网一体化全站能力，自有服务器交换机、夜冷全套设备，不用外部采购交付成本，项目交付速度领先同行。第二，算力租赁差异化商业模式，不靠单一租卡盈利，硬件销售加长期租金双收益， 抗周期能力更强。第三，全国多点布局算力园区，西部绿电区位优势显著，算力租赁成本更低，出租率更稳定。第四，完整内资信创资质，可承接涉逆政企算力项目 客户壁垒高。第五，提前布局 c p o 夜冷无损网络前沿技术，适配高密度算力集群，契合高端算力租赁机房建设需求，看待赛道热点也要理性正视潜在压力。 首先，算力租赁项目建设周期长，小镇算力大规模释放租金兑现需要时间，短期租赁收入占整体营收比例有限。 其次，算力行业周期性明显，若下游 ai 企业资本开支收缩会同时影响设备订单与算力出租率。国内大量企业布局算力园区，长期算力供给增加可能引发租赁价格下行。 高端算力芯片依旧依赖外部采购，供货波动会限制算力集聚扩容速度，硬件分销业务毛利率偏低拖累整体盈利水平，短期股价容易受算力租赁题材情绪带动大幅波动，不能仅凭短期热点判断企业长期价值。 整体总结来看，紫光股份一托 i c t 硬件设备驻牢业绩底盘，通过全国图林小镇切入算力租赁赛道， 走出硬件交付加长期算力运营的双增长路线。它的核心竞争力在于全站设备自研能力，正企共建可复制算力园区模式，中长期成长取决于各地算力小镇投产进度，算力租赁业务持续放量规模内容仅产业信息科普，不构成任何投资建议。
49每日产业科普
04:11查看AI文稿AI文稿今年四月份炒的最火热的算电鞋童已经连续回调两个月了，但是今天在各大板块表现都很差的时候，他却表现非常亮眼， 难道说算力租赁即将迎来再次爆发？这里我要先给大家泼盆冷水哈，大家先别着急的喷我，我先说出我的理由。尽管今天算力板块有八只股票涨停， 但我们究其原因，还是因为昨天晚上浪潮公布了远超预期的一个业绩预告，今天直接一致涨停， 带动了整条算力租赁产业链。这又回到了咱们最近六七月份炒作的一个根本逻辑。那这些算力租赁的厂商业绩真的全都这么炸裂吗？还真不是。首先我们知道，现在整个算力租赁到了一个很尴尬的一个阶段，一边是上游 gpu、 服务器等这样一些硬件不断在涨价， 另外一边呢，是下游 token 的 价格一降再降，两头受堵。那有朋友就会问，照这么说的话，那是不是算利租赁就完全没得玩了？先给答案不是？但是市场呢，会严重的分化。 做传统算利租赁模式的一些中小厂商，他的收入呢，是固定的卡式租金，但是上游的 gpu 采购价格持续走高，而且更新迭代还比较快，新建厂房成本也会不断上上， 设备每年固定折旧成本呢，是只增不减。下游的 token 又在不断降价，客户还会主动压低租金，毛利率会直接被压缩， 而且出租率一旦偏低的话，甚至还会亏损。而对于头部企业，他们手握万卡级自由制算深度绑定了大模型厂商，做 token 分 成两头受赌的情况较好很多， 因为他们的收入就不单单是固定的卡式租金，而是保底租金加 token 分 成的模式。首先，大厂的合作协议里自带了基础机会的一个保底租金， 哪怕是下游 token 单价持续下调，基础的租金已经覆盖了硬件折旧啊、电费、资金成本这样一些所有东西，不会出现说亏本，运营利润它是有安全垫的。 其次， token 大 厂深度绑定多家头部大模型企业，不会出现说 gpu 空载，通过统一调度，全机房算力错峰承载海量推理请求，机柜上架率从百分之六十提升到百分之九十以上。 同样一套硬件产出 token 的 量比小厂要提升百分之五十以上，贪薄单位算力折旧成本以后，甚至能直接对冲 gpu 涨价带来的一个成本压力。机构测算，成熟的 token 工厂，它的综合毛利率能稳定在百分之五十到百分之七十， 远高于传统租赁的百分之二十到百分之三十。另外， token 降价本质是大厂在厂站 c 端 企业客户价格下调以后， ai 问答、智能体企业、数字化推理这样一些需求会迎来爆发， token 总掉入量会成倍增长。虽然 token 单价下滑了，但是总量规模放大以后，算力厂商拿到的流水分成反而会更多。 举一个通俗的例子，之前百万 token， 假如说是二十四块钱一天的掉用量只有一百万，一天流水呢，就只有二十四块钱。那么现在降价降到六块钱，但单日掉用量冲到八百万， 总的流水呢，反而增加到了四十八块，比降价之前翻倍了。所以说算力厂商拿到的分成收益比降价之前还要更多， 这也是本轮行情小票涨不动，只有中军走强的一个最根本的原因。最后给大家做个总结，在算力租赁板块，要避开纯转租，没有自有机房，没有托肯合作订单的一些小票， 要精选那些手握大量高端算力卡、长期协议订单充足的算力大厂。尽管这些大厂可能也会短期受到波动影响，但是他们才是具备中长期穿越周期的算力中军。
10周道财经
01:14查看AI文稿AI文稿以为囤一批 gpu 租出去就可以稳赚的三兄做了四年的算力租赁，算力的供应链，算力的金融，我告诉你全是误区。站在算力租赁的角度，五年折旧每年都要亏损的， 并且电费前期如果控制的话，一分钱都不会少。第二，算在供应链的角度上，你前期买卡机房的运维人员的开支，机贵的控制率， 全部都是成本。站在金融的角度上来讲，如果你的出租率低于百分之七十，融资都救不回来，项目的现金流会直接断裂，行业爆雷。 所以算利租赁是一个重资产的长线项目，短期行为不可违，抛开折旧率，抛开电费，抛开租金收益笔，只谈收益的全部都是忽悠。所以三兄根据这几年的经验， 做了一份算利投钱自查清单二十条，私信三兄算利清单。
04:06查看AI文稿AI文稿最近全网都在喊算力租赁要崩了，三件海外大事全被当成利空，今天我就翻，干什么利空，全是利好。 这两天算力板块集体调整，导火索就三件事， mata 亲自下场卖算力啊，软银 s b n o 入局，算力租赁，再加黑石三十五一刀卖数据中心，还停建了全球最大的算力园区 市场一边倒的说巨头都抛资产了，算力过剩了，泡沫要破了。今天我逐个分析为什么每一件都是利好。那首先第一个，麦塔对外出租闲置算力，很多人张口就来了最大的算力，买家都开始卖货了，肯定是算力过剩了。 那我先问你个问题，麦塔的大模型你用过吗？除了拉玛啊，当初作为开源模型啊，有一点升量，现在麦塔有能跟 gbt 可拉的叫板的模型吗？ 啊，烧了上千亿件算力，结果模型卷不过对手，转头就把闲置算力对外出租，为什么？因为这是他眼下能看见的来钱最快最稳的。 说白了，自己挖矿挖不过别人，干脆转头卖铲子了啊。这恰恰说明算力足力才是当下 ai 赛道最紧俏的好生意，旱涝保收，还能帮自己摊薄巨额计件成本，直接降低增效。 而且事实摆在这，人家今年 ai 资本开支照样接近翻倍，是越买越多，不是不买了，卖的呢，也只是训练周期空下来的闲置算力，根本不是算力过剩， 最关键的是，他的算力全在海外，根本进不了兔子家的市场，跟国内公司半毛钱竞争关系都没有，这算什么利空啊？顶级大厂亲自下场卖算力回血，这不是利好是什么？ 那第二件事，软银成立， sb 牛啊，这名字也很 sb 啊，要投入重金建十 g 瓦，规模超大算力中心， 居然有人说这是立空啊，为什么？因为说多了个竞争对手。我就问一句，他建在英匠家，服务英匠客户，跟兔子的算力市场有什么关系？ 而且顶级资本真金白银重仓压注，只能说明全球算力租赁的需求确定性极强，赛道天花板很高啊，连软银这种资本巨头都愿意现在才开始重金投 入抢着进场，说明行业远没到顶。如果这是一门三到五年就见底的生意，软银还会重金去做吗？我们可以说这家小日子公司坏，但不能说人家菜 啊。第三件事，黑石出售数据中心啊，还停建了富基尼，亚洲全球最大的算力项目，这可最容易被带节奏啊，说什么顶级 pe 都跑路了，算力基建凉了。 凡事啊，我们都不能只看表面，这个项目首先它黄了，根本不是没人要，是因为从拿地开建的时候，当地就闹环保闹历史，一记卡法院审批卡，电力供应是根本建不出来，不是不需要。 那这件事呢，反而说明了一件什么啊，说明数据中心不是有钱就能建的，土地电力审批全是硬门槛， 海外扩产这么难？全球算力供给它的扩张速度就没有想象中的快。那兔子家已经落地的有稳定电力，有政策支持，有强烈需求的算力资产，它的稀缺性是不是就变得更高了？ 那另外呢？三十五亿刀这个卖数据中心，那更是 pe 的 常规操作，你只看到了人家在高位卖，却没看见人家手里还拿着五百多亿刀的，算你资产？人家就是做了个 t， 怎么了？谁还没做过 t 了？ 那最后说回来，咱们兔子的三里租赁的基本盘是本土大模型，是 ai 应用的国内需求，公需格局根本没变。这三个海外事件本质都验证了行业逻辑的确定性，短期呢，却被媒体反复渲染恐慌情绪，你猜是为什么？ 独立思考很重要，情绪砸出来的坑，往往就蕴藏的是机会。那么关注我，本才为你再探再报。
707财游家