从算力租赁到Token工厂

聚焦算力租赁与 Token 工厂赛道，本文梳理国内算力产业转型现状、商业模式演进与产业链参与格局。
一、算力租赁：供需结构与业绩兑现节奏
算力租赁板块经历七月调整后，近两周出现修复，核心驱动来自两方面：
1.国产开源模型持续迭代，训练端算力需求上行。4 月发布的 1.6 万亿参数量 DeepSeek V4 Pro、7 月中旬发布的 2.8 万亿参数量 Kimi K3，将国内旗舰模型参数量从去年的千亿量级抬升至万亿量级，对应先进算力与训练数据需求同步扩张。
头部大模型厂商陆续推进融资，融资金额中相当比例将流向训练端；腾讯近一个季度提升资本开支规模，以匹配头部模型厂商的训练需求，高端训练卡需求持续增长。
2.海外云算力厂商 Q2 财报验证行业增长态势。CoreWeave Q2 收入同比增长 110% 至近 26 亿美元，调整后 EBITDA 达 15.1 亿美元，对应利润率 59%；在手积压订单超千亿美元，同比增长 246%，公司同步上调全年收入、利润与资本开支指引。Lambda Labs Q2 收入达 5.8 亿美元，同比增长 454%；调整后 EBITDA 为 2.36 亿美元，对应利润率 41%，公司预计年末 ARR 可达 70-90 亿美元。
北美 IDC 建设进度偏慢，具备机房与电力资源的云算力厂商处于卖方市场，二季度 70% 的新签合同包含预付款，可覆盖对应资本开支的 50%-60%，相关硬件回收期约 1 年 10 个月。
国内市场方面，自 5 月起国内高端服务器供给出现下降，渠道供给紧张，高端 B300 服务器价格从 400 余万元上涨至 1400 余万元，该价格对应散单交易市场，不是主流客户的定价锚点。
已完成订单交付的头部厂商逐步进入业绩兑现期：协创数据发布业绩快报，利润贴近此前业绩预告上限；利通电子上半年预计实现归母净利润 6.5-7.5 亿元，同比增速超 1000%；智微智能、行云科技、赛意信息等均已发布业绩预告。
进入 8 月中下旬中报期，头部算力租赁公司业绩逐步落地，对全年盈利形成支撑。
若后续供给侧恢复，算力厂商可将存量资产转化为长协合同，推进交付落地与业绩释放。
二、Token 工厂：推理商业化催生的算力新商业模式
Token 工厂模式兴起的核心背景，是大模型商业化闭环逐步形成，付费推理需求启动。国内大模型收入于今年开始规模化形成，此前推理服务多以免费形式提供。
海外市场中，Cloudflare 已基于原有 CDN 业务拓展推理相关服务，包含加速、安全等配套服务，并抽取推理服务分成。
国内网宿科技业务结构与 Cloudflare 一致，节点资源覆盖全球，当前相关推理服务尚未规模化落地，随国内付费推理需求启动具备拓展空间。
算力租赁按服务器使用时长收费，Token 工厂按模型能力与 Token 输出量计费，二者分别对应训练市场与推理商业化市场。
训练侧投入以模型厂商战略投入为主，呈脉冲式特征；推理侧需求随商业化落地持续增长，需求曲线更平滑。
国内大模型商业化进程持续推进：字节豆包系列模型迭代后，可支撑 AI 短剧等场景实现变现；智谱 GLM 系列编码能力提升，可落地程序员相关生产力场景。DeepSeek V4 Pro 正式版发布后，采用峰谷定价机制，Token 定价较 4 月出现上调。
此前行业低价策略对 Token 整体定价形成压制，价格回归与模型能力匹配的区间后，更利于产业场景落地与全链条盈利改善，模型厂商可实现自我造血，云厂商与算力厂商也可基于收益改善持续投入。
海外已有成熟案例验证该模式：亚马逊与 Anthropic 重新达成合作协议，计费方式从按时长收费调整为按 Token 收费。亚马逊上季度 EBIT 利润率环比提升 200 余个基点，与微软云、谷歌云盈利水平拉开差距，核心驱动即为向 Token as a Service 模式转型。
Token 分成模式下，算力方承担绝大多数硬件成本与闲置折旧风险，模型厂商无需前置投入，仅按 Token 销售完成分成。若模型 Token 销量不及预期，算力方需承担硬件闲置的折旧损失。
此前国内 Token 分成多与算力租赁模式结合，模型厂商支付部分硬件租赁费用，剩余部分按 Token 分成结算。随着国内开源模型 Token 的量价同步提升，纯 Token 工厂模式将逐步落地。
三、Token 工厂产业链：生产端与分发端的价值分化
Token 工厂产业链主要分为生产方与分发方两类参与主体。
1. 生产方
大模型公司是 Token 的核心生产主体，当前国内 Token 输出量最高的为字节系模型，其次为 DeepSeek，智谱、Kimi、通义千问等厂商紧随其后。
拥有算力资源的云厂商与算力租赁公司，可依托自有算力协助大模型公司输出 Token，双方采用 Token 分成模式合作。阿里、腾讯、字节等厂商同时具备大模型与云算力资源，兼具生产端双重属性。
2. 分发方
分发方定位 Token 聚合渠道，代表企业为 OpenRouter。该类平台聚合多模型 Token 资源，为客户提供灵活的调用选择，无需客户单独开通多家模型的订阅服务。
OpenRouter 从 Token 费用中抽取 5%-5.5% 的交易佣金，采用轻资产运营模式，不承担硬件成本，仅覆盖 API、带宽与运维成本，近期该平台传出百亿级估值。国内同类企业包括硅基流动。
产业利润整体向生产端倾斜。生产环节比拼模型能力与算力运营效率，即单位算力的 Token 输出效率，更容易形成竞争壁垒；分发环节同质化程度较高，更容易陷入红海竞争。
盈利水平方面，不同厂商差异较大：部分厂商毛利率可达 50%-60%，净利率超 40%；部分厂商净利率约 10%。
差异主要来自两方面：
一是算力资源禀赋不同，B300 显卡性价比最优，H200 次之，不同硬件的 Token 输出能力存在差距；
二是合作模型的定价不同，高定价模型对应更高的分成收益。当前产业仍处于发展初期，随 Token 量价同步提升，行业盈利水平仍有上行空间。
当前算力需求结构中，训练需求与推理需求的投入比例约为 3:7，分别对应模型迭代与商业化落地两大场景。
四、行业梳理
大模型厂商：智谱 AI、MiniMax 等，为 Token 生产端核心主体。
云厂商：阿里、腾讯等兼具模型与算力资源的厂商，以及优刻得、金山云等云厂商。
算力硬件与租赁厂商：协创数据、宏景科技、利通电子、行云科技等传统算力租赁企业，以及润建股份、网宿科技等具备硬件资源、推进业务转型的厂商。
风险提示：技术迭代较快，供需格局存在波动风险。