人工智能技术正在从模型训练阶段全面转向推理应用阶段。过去大模型主要用于简单的对话问答；现在的模型开始具备阅读文件、编写代码、自主测试甚至规划执行复杂任务的能力。这种变化直接导致底层计算资源的消耗呈现指数级增长。面对旺盛的需求，国内外算力硬件的采购成本大幅上升，各大云服务商纷纷上调算力租用和模型调用的价格。以下从AI推理的发展阶段、Token调用量的增长、算力租赁的商业模式、供需失衡导致的涨价、以及国内企业的融资扩产等方面分别梳理，希望对小伙伴们有所帮助。

　　根据英伟达GTC 2026大会披露的信息，人工智能的发展已经走过了三个阶段。

　　第一阶段是生成式AI时代。这个阶段以ChatGPT为代表，计算方式从“基于检索”转向“基于生成”。用户输入问题，模型返回答案。这一转变改变了计算机的架构、供应和建设方式。但此时模型的能力还比较初级，主要完成生成文本、回答问题等任务。

　　第二阶段是推理AI时代。以o1/o3为代表的模型出现后，AI开始拥有反PG电子官方网站 PG电子网址思、规划和分解问题的能力。模型不再只是简单生成回答，而是会“思考”如何解决问题。为了完成思考过程，模型需要消耗大量的输入Token和输出Token，计算量比生成式AI时代大幅增加。这个阶段标志着“推理拐点”的到来。

　　第三阶段是代理AI时代。以Claude Code为代表，这是首个具备代理能力的模型。它可以自主阅读文件、编写代码、编译、测试并进行迭代。代理AI能够执行极其高效的实际工作，比如辅助编程。目前，英伟达内部每个工程师都在使用AI代理辅助编程。代理AI的出现，正在改变软件行业的传统格局。

　　过去两年里，计算需求增长了约1万倍，实际使用量增长了约100倍。推理阶段的到来，使算力需求不再局限于模型训练，而是渗透到日常应用的各个环节。

　　Token调用量的快速增长是算力需求旺盛的最直接体现。Token可以理解为模型处理信息的最小单位，每次用户提问或模型回答都会消耗Token。随着模型能力的提升，单次交互消耗的Token量也在增加。以开源AI智能体OpenClaw为代表的工具，单次互动的Token消耗量可达传统AI的10至100倍。视频生成等新兴场景也成为Token消耗的重要增长点。

　　从国内企业的数据看，字节跳动旗下的火山引擎披露，其豆包大模型在2026年3月的日均Token调用量突破120万亿，三个月内翻了一倍，相比2024年5月首次推出时增长了1000倍。这一增速说明国内AI应用的渗透速度非常快。

　　从海外企业看，Anthropic公司的Claude Opus 4.6和Claude Code需求激增，其年度经常性收入在2026年4月达到300亿美元，一个季度内增长超过三倍。Anthropic的智能体工具调用量数据显示，软件工程领域占比49.7%，后台自动化占9.1%，市场营销与文案写作占4.4%，销售与客户关系管理占4.3%，金融与会计占4.0%，数据分析与商业智能占3.5%，学术研究占2.8%。这些数据说明，AI代理已经渗透到多个行业的具体业务中。

　　中国拥有庞大的用户基础。截至2025年12月，我国网民规模达11.25亿人，互联网普及率突破80%。生成式AI用户规模达6.02亿人，同比增长141.7%，普及率达42.8%。这为国产大模型的发展提供了良好的市场条件。

　　国产大模型在海外市场的表现同样非常亮眼。根据OpenRouter平台的数据，在2026年3月30日至4月5日这一周内，全球调用量排名前六的大模型全部是中国的AI大模型，合计周调用量达到12.96万亿Token。在随后的4月6日至4月12日期间，全球排名前九的大模型中，中国大模型的周调用量虽然有所下滑，但已连续六周超越美国。

　　具体到企业层面，Kimi的海外收入截至2026年2月已超过国内收入。受新模型和工具火爆出圈带动，Kimi在1月底至2月23日的近20天内，收入超过2025年全年，估值在不到三个月内翻了四倍，达到180亿美元。另一家公司MiniMax在2025年约73%的收入来自国际市场，共计5766万美元，国内收入约2138万美元。智谱模型被国内头部互联网公司及海外主流应用平台接入，使用深度持续提升。这些数据说明，国产大模型在技术能力和商业化方面已经具备全球竞争力。

　　算力租赁企业为AI开发者提供算力服务。以海外标杆企业CoreWeave为例，其产品组合涵盖基础设施、管理软件和应用服务。

　　在基础设施层面，核心产品是裸金属GPU租赁。客户可以直接访问H100、A100等芯片，这种方式避免了传统云计算中虚拟化带来的性能损耗。CoreWeave的集群采用英伟达InfiniBand网络架构，计算密度高，非常适合AI训练和渲染等高强度任务。但这要求用户具备较高的技术能力。

　　在管理软件层面，CoreWeave提供预配置的GPU驱动托管环境，简化虚拟私有云部署，利用英伟达BlueField 3 DPU实现网络隔离和加速，降低管理复杂性。在应用服务层面，包括推理加速、及时监控等，帮助客户提高效率、降低技术壁垒。

　　算力租赁的收费模式以承诺制长期合同为主。合同期限通常为2至5年（截至2024年，加权平均期限约为4年）。客户需在合同期内预留算力容量并支付固定费用，计价单位为“每签约GPU每小时”。合同期内价格固定，每月按客户预留的使用承诺计费。客户通常在签约时支付预付款，金额占合同总价值的15%至25%。此外，按需付费模式作为补充，按实际使用量实时计费，适配突发工作负载。

　　从财务角度看，算力租赁企业在业务初期需要先支付数据中心租金、电费等成本，并承担设备折旧，而收入要到后续才会逐步确认。业务进入常态化运营后，长期利润率可达25%至30%。随着服务器折旧逐步计提完毕，核心成本大幅下降，后续稳定的租金收入大部分将转化为净利润，企业有望迎来利润阶梯式增长。此外，不同应用场景对GPU的要求不同：推理任务在最新系统上运行效果最佳，训练任务在H100系列显卡上性价比最高，因此较老的显卡仍有旺盛需求，算力设备折旧期满后的残值有望获得重估。

　　硬件采购成本的上升加剧了算力租赁市场的供需紧张。据SemiAnalysis数据，LPDDR5和DDR5的合同价格在2026年第一季度分别同比上涨约4倍和5倍。服务器制造商为应对组件成本快速上涨带来的利润风险，大幅上调AI服务器售价，涨幅远高于组件成本的增长。这使得部分运营商放缓甚至放弃部署计划，新增算力供给受限。

　　GPU租赁价格随之大幅上涨。原本业内预期，随着计算成本更低的Blackwell架构开始部署，Hopper架构（H100和H200）的租赁价格将会下降。但实际情况恰恰相反，由于爆款应用不断发布，H100需求不仅没有减弱，反而进一步增强。H100一年期租约价格从2025年10月的每GPU每小时1.70美元升至2026年3月的2.35美元，涨幅接近40%。按需租赁容量在所有GPU类型中均已售罄。

　　这股涨价潮迅速蔓延到国内头部云服务商。腾讯云于2026年3月13日起，将GLM 5、MiniMax 2.5、Kimi 2.5三个模型结束限时免费公测，转为正式商用服务；混元系列模型的两款产品价格涨幅超过400%。5月9日起，将AI算力、容器服务及弹性MapReduce相关产品刊例价上调5%。阿里云于4月18日起，将平头哥线E等算力卡产品价格上调5%至34%，文件存储产品CPFS（智算版）上涨30%。5月15日起，对部分模型单元的服务价格进行2%至7%的上调。百度云于4月18日起，将AI算力相关产品服务价格上调约5%至30%，并行文件存储等上涨约30%。这说明涨价不是个别厂商的行为，而是整个行业供需格局发生变化的明确信号。量价齐升的趋势具备较强的持续性。

　　在算力稀缺且租赁价格持续走高的背景下，国内代表性企业正在利用资金和渠道优势，加速算力集群布局。稳定的采购渠道和充足的融资支撑，使企业能够快速落地算力产能，配合行业长期合同锁定，未来业绩增长具有较强的可预见性。

　　多家企业获得了大额授信支持。协创数据2025年累计申请授信额度不超过515亿元，2026年已累计申请不超过500亿元，并推进H股上市。宏景科技2025年累计申请综合授信200亿元，2026年拟申请600亿元，同时拟定增12.9亿元，其中9.9亿元用于智能算力集群建设及运营项目。盛视科技2026年已累计申请授信不超过230亿元。利通电子拟申请注册发行不超过5亿元超短期融资券及不超过5亿元中期票据，已成功发行2亿元科技创新债，募集资金专项用于算力设备及备件采购。盈峰环境拟申请注册发行不超过6亿元超短期融资券及不超过24亿元中期票据。智微智能2025年拟申请授信不超过90亿元，2026年已申请不超过140亿元。

　　从资本开支看，北美五大云服务商（谷歌、微软、亚马逊、Meta、甲骨文）合计资本开支2024年达2611亿美元，同比增长62%；2025年达4490亿美元，增长72%；预计2026年达7295亿美元，增长约62%。国内三大云服务商（腾讯、阿里、字节）合计资本开支2024年达3523亿元人民币，同比增长54%；2025年达4244亿元，增长20%。这部分资本开支主要用于AI基础设施的建设，为算力租赁行业提供了长期需求。

　　1. 算力租赁及云计算：协创数据、宏景科技、利通电子、盈峰环境、盛视科技、网宿科技、首都在线. 超节点OEM：浪潮信息、中科曙光、紫光股份、华勤技术、工业富联、联想集团、软通动力、烽火通信、中国软件国际。

　　10. 数据中心：云赛智联、世纪互联、大位科技、润泽科技、光环新网、奥飞数据、数据港。

　　11. ICT智能制造设备：联讯仪器、罗博特科、博众精工、华盛昌、优利德、鼎阳科技、强瑞技术。