本文围绕数字经济时代下算力租赁与IDC的发展展开，详细阐述了二者在算力生态中的互补关系、市场需求、供给约束、行业竞争等方面的情况，并给出了相关标的及风险提示。
在当今这个飞速发展的数字经济时代，智通财经APP从东吴证券发布的研报中了解到，算力作为核心生产力的重要性日益凸显。在整个算力生态体系里，算力租赁与IDC呈现出互补共存的态势，它们在不同的需求场景下各自发挥着独特的优势，共同构建起一个互补的算力服务体系。
具体来说，算力租赁的“轻资产”模式能够很好地满足企业短期、灵活的算力需求。企业无需耗费大量资金去自购硬件，只需通过租赁GPU集群等计算资源就能获得所需的算力。而且，所有的硬件和技术迭代都由服务商负责，企业采用按需付费的模式，具有很强的灵活性，特别适合那些短期弹性需求较大以及技术更新换代较快的场景。而IDC的“重资产”模式则为长期、稳定性要求高的业务提供了坚实的基础。用户需要持有或自行租用机柜、电力、网络等资源，并自行管理服务器、存储设备及应用部署。虽然前期投入相对较高，但这种模式更有利于长期稳定业务的开展，也非常适合那些对数据控制和安全保障有高度要求的企业。随着AI等新兴技术的崛起，算力租赁与IDC的协同发展将会对行业格局产生深刻的影响，推动整个算力市场迈向一个新的高度。
东吴证券主要观点如下：
算力租赁与IDC在算力生态中互补共存，它们的核心区别主要体现在资源控制权、服务内容与成本结构这三个方面。
算力租赁采用的是“购买服务”模式，用户不用自购硬件，通过租赁GPU集群等计算资源就能获得算力。所有硬件和技术迭代都由服务商来处理，按需付费的方式也让其更具灵活性，适合短期弹性需求以及技术更新较快的场景。而IDC属于“自建或租赁基础设施”模式，用户需要持有或自行租用机柜、电力、网络等资源，并且要自行管理服务器、存储设备及应用部署。前期投入较大，但有利于长期稳定业务的开展，也适合对数据控制和安全保障要求高的企业。总体而言，算力租赁强调的是“算力即服务”的轻量化输出，而IDC提供的是“重资产持有 + 基础设施服务”，这两种模式在不同的需求场景下各展所长，形成了互补的算力服务体系。
云厂商正逐步向DeepSeek的效率与成本对标，目前在训练方面仍有较高的需求。
以DeepSeek为代表的顶尖AI公司，通过算法 – 硬件协同设计，像稀疏化训练、混合精度优化以及分布式训练框架升级（如3D并行策略）等方式，使得云厂商对算力租赁有了明确的需求。其核心逻辑在于能够灵活应对算力需求的波动、降低硬件投入成本以及优化资源利用率。Agent（智能体）对算力需求的提升主要源于其渗透率、日均调用次数以及任务复杂度的三重增长。例如，企业端由于AI应用的扩展（如智能制造、金融分析）开始自建模型训练，这进一步加剧了算力压力。就拿DeepSeek来说，单日推理调用达到2500万次，需要1814张H800芯片来支持。在这种双重驱动的趋势下，算力需求正从训练端逐渐向推理端迁移。
在供给端存在硬约束的情况下，由于稀缺性溢价与成本传导机制的作用，算力租赁仍有涨价的空间。
美国对华芯片出口限制不断加码，英伟达H100/H20等高端GPU对华供应受到严格限制。英伟达H20禁售后，H800服务器单价持续逐步上涨，硬件端的成本压力已经传导到了租赁端。根据《智能计算中心创新发展指南》，2022年我国智能算力规模实现了快速增长，达到268百亿亿次每秒（EFLOPS），超过了通用算力规模。预计未来5年中国智能算力规模的年复合增长率将达到52.3%。
IDC行业的竞争本质上是资源禀赋的争夺战，而算力租赁的核心在于GPU资源的规模和渠道稳定性。
IDC的核心壁垒在于获取一线城市及周边地区的土地资源与能耗指标，并且要通过绿色节能技术来降低运营成本。政策要求数据中心PUE逐步降低，在绿色电力比例要求下，一线城市能耗指标审批越来越严格，数据中心也逐步向其他非一线城市部署。算力租赁行业的竞争力取决于GPU囤积规模以及获卡渠道的稳定性。特别是在英伟达高端芯片如H100、H20供应受限的背景下，资源垄断性成为了关键因素。虽然国产替代（如华为昇腾910B）正在加速，但性能上仍存在差距，短期内无法完全替代英伟达系芯片，因为单次大模型训练需要消耗千卡级GPU集群。
相关标的有：润建股份、大位科技、利通电子、朗科科技、润泽科技、光环新网、铜牛信息、中贝通信、恒润股份、海南华铁、奥飞数据、弘信电子。
风险提示：技术发展可能不及预期，中美地缘政治风险也需要关注，同时行业竞争有加剧的可能。
本文深入分析了数字经济时代算力租赁与IDC的互补关系，指出二者协同发展将推动算力市场进步。还探讨了云厂商需求、供给约束、行业竞争等因素对市场的影响，给出相关标的并提示风险，为行业发展提供了全面的洞察。
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