顶级GPU租金已经涨到4.5美元每小时。大厂宁愿花天价租用，却不愿意直接采购显卡。一段办公室闲聊，用大白话揭开算力紧缺背后的真相
凌晨三点的机房，李哲盯着屏幕上跳动的GPU利用率曲线——98%。这是他所在算力租赁公司本月第17次满载告警。
2026年9月2日，像李哲这样的运维工程师正成为中国AI基础设施高速运转的“守夜人”。据华泰证券最新研报《伴随国内算力需求高景气，算力租赁业绩弹性有望持续释放》显示，2026年上半年，其选取的20家算力租赁样本企业营业收入中位数同比增长40.1%，归母净利润中位数同比增长11%。这一数据印证了前期大规模资本开支正转化为实际产出。
[IMG:1]高速增长背后是算力资源交付节奏的显著加快。研报指出，样本���业在2026年上半年的在建工程、固定资产、使用权资产及存货平均规模分别同比增长92.7%、65.9%、128.9%和64.8%。这意味着大量前期部署的服务器集群、液冷设施与网络架构已陆续完成调试，进入可计费运营状态。尤其高端AI芯片（如H20、昇腾910B）构成的算力单元，在大模型训练与推理场景中维持了较强的价格支撑。
然而，行业并非全然高歌猛进。尽管资产利用率提升摊薄了固定成本，但净利润增速（11%）显著低于营收增速（40.1%），暴露出运营效率瓶颈。部分企业因电力配套滞后、跨省调度延迟或客户集中度过高，导致实际负载率波动剧烈。一位不愿具名的IDC运营商高管坦言：“我们手握订单，但绿电指标和土地审批仍是制约扩张的关键变量。”
[IMG:2]从战略角度看，算力租赁模式有效缓解了中小企业与科研机构自建AI集群的巨额CAPEX压力。对比上一代通用云计算服务，专用AI算力池在FP16/INT8计算密度、NVLink互联带宽及分布式训练框架适配性上具备代际优势。但这也抬高了行业准入门槛——单个万卡集群投资常超百亿元，迫使中小玩家转向联合采购或区域联盟。
展望下半年，随着国家“东数西算”工程二期推进及地方智算中心补贴政策落地，算力租赁企业有望进一步释放产能。但华泰证券亦提示风险：若下游大模型商业化进程不及预期，或国产芯片生态适配慢于计划，当前激进扩张可能引发局部产能过剩。对李哲们而言，屏幕上的曲线能否持续高位运行，不仅关乎KPI，更折射出中国AI基建从“铺量”迈向“提效”的关键转折。
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