【东吴证券】通信行业深度报告：云厂商仍保持算力高需求，算力租赁需求有望边际向上-250403（12页）.pdf

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1、证券研究报告行业深度报告通信 东吴证券研究所东吴证券研究所 1/12 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 通信行业深度报告 云厂商仍保持算力高需求，算力租赁需求有云厂商仍保持算力高需求，算力租赁需求有望边际向上望边际向上 2025 年年 04 月月 03 日日 证券分析师证券分析师 张良卫张良卫 执业证书：S0600516070001 021-60199793 证券分析师证券分析师 周高鼎周高鼎 执业证书：S0600523030003 行业走势行业走势 相关研究相关研究 AI 算力跟踪深度：辨析 Scale Out 与Scale UpAEC 在光铜互联夹缝中挤出市

2、场的 What、Why、How 2025-01-07 光通信跟踪深度：以太网在 AI 算力投资中的 Why、How 与 What 2024-06-20 增持（首次）Table_Tag Table_Summary 投资要点投资要点 算力租赁与算力租赁与 IDC 在算力生态中互补共存，两者的核心区别可分为资源在算力生态中互补共存，两者的核心区别可分为资源控制权、服务内容与成本结构三方面：控制权、服务内容与成本结构三方面：算力租赁算力租赁是“购买服务”模式，用用户无需自购硬件户无需自购硬件，即可通过租赁 GPU 集群等计算资源获得算力，所有硬件和技术迭代由服务商负责，按需付费模式也更具灵活性，适合短

3、期弹性需求与技术更新较快的场景；IDC 则属于“自建或租赁基础设施”模式，用户需持有或自行租用机柜、电力、网络等资源用户需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，前期投入较高但更利于长期稳定业务，亦适合需要高度数据控制和安全保障的企业。总体而言，算力租赁强调“算力即服务”的轻量化输出，IDC 则提供“重资产持有+基础设施服务”，两种模式在不同需求场景下发挥优势，形成互补的算力服务体系。云厂商逐步向云厂商逐步向 DeepSeek 的效率与成本对标的效率与成本对标，训练仍有高需求。，训练仍有高需求。以DeepSeek 为代表的顶尖 AI 公司，通过算法-硬件协同

4、设计，如稀疏化训练、混合精度优化及分布式训练框架升级（如 3D 并行策略），云厂商对算力租赁具有明确需求，其核心逻辑在于灵活应对算力需求波动、降低硬件投入成本、优化资源利用率。Agent（智能体）对算力的需求提升主（智能体）对算力的需求提升主要源于其渗透率、日均调用次数及任务复杂度的三重增长要源于其渗透率、日均调用次数及任务复杂度的三重增长。例如企业端因 AI 应用扩展（如智能制造、金融分析）开始自建模型训练，进一步加剧算力压力例如 DeepSeek 单日推理调用 2500 万次，需 1814 张H800 芯片支持。在这种双重驱动趋势下，算力需求从训练端开始向推理端迁移。供给端硬约束下，因稀缺

5、性溢价与成本传导机制，算力租赁仍有涨价空供给端硬约束下，因稀缺性溢价与成本传导机制，算力租赁仍有涨价空间间。美国对华芯片出口限制持续加码，英伟达 H100/H20 等高端 GPU 对华供应被严格限制。英伟达英伟达H20禁售后，禁售后，H800服务器单价持续逐步涨服务器单价持续逐步涨价，硬件端的成本压力已经传导到租赁端价，硬件端的成本压力已经传导到租赁端。根据智能计算中心创新发展指南,2022 年我国智能算力规模快速增长,达到 268 百亿亿次每秒(EFLOPS),超过通用算力规模,预计未来 5 年中国智能算力规模的年复合增长率将达 52.3%。IDC 行业的竞争本质是资源禀赋争夺战，算力租赁的

6、核心在于行业的竞争本质是资源禀赋争夺战，算力租赁的核心在于 GPU 资资源的规模和渠道稳定性源的规模和渠道稳定性。IDC 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，并通过绿色节能技术降低运营成本。政策要求数据中心 PUE 逐步降低，且在绿色电力比例要求下，一线城市能耗指标审批趋严，数据中心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 囤积规模与获卡渠道稳定性，尤其在英伟达高端芯片如H100、H20 供应受限背景下，资源垄断性成为关键。国产替代（如华为昇腾 910B）虽加速，但性能仍有差距，短期内无法完全替代英伟达系芯片单次大模型训练需消耗千卡级 GPU 集群。相关