AIDC与算力行业租赁专题：算力需求扩张下的基础设施重估-260416（25页）.pdf

1、算力需求扩张下的基础设施重估AIDC与算力租赁专题1、需求端推理深化与Agent落地共振，算力需求进入持续扩张期AI正从一次性训练走向高频、持续的推理调用阶段，推理负载已成为算力需求的核心来源；同时，多模态、长上下文、AIAgent等新应用持续落地，显著抬升Token消耗与算力密度需求。从产业趋势看，推理侧需求具备更强的持续性和刚性，叠加Agent从“会说话”走向“能干活”，算力需求正由阶段性投入转向长期扩张，底层基础设施景气度有望持续上行。2、供给端AIDC建设明显提速，算力基础设施进入落地兑现阶段海内外头部科技厂商持续加码资本开支，国内互联网大厂与运营商也在加快智算中心布局，项目建设正由前

2、期规划储备走向集中开工、交付与投产。从国内看，“东数西算”“算电协同”持续推进，西部绿电节点与东部需求中心协同加强，AIDC项目数量、投资规模和投产节奏均明显提速，算力基础设施进入落地兑现阶段。添加3、模式端算力租赁商业逻辑逐步清晰，资源、交付与增信能力成为核心壁垒行业商业模式已从早期自有资金直投，演进至金租杠杆、转包服务及增信主体兜底等多种模式并存阶段，算力租赁的收益结构和风险分配机制逐步清晰。当前行业竞争的关键不再只是“有没有卡”，而是能否获取资源、完成集群交付、稳定运维并控制信用风险；具备客户资源、组网调优、节点布局及增信能力的企业，更有望在竞争中胜出。4、投资端重点关注具备客户卡位、节

3、点储备与差异化能力的受益标的从产业链看，当前布局算力的上市公司大致可分为三类：IaaS云服务/运营商厂商、IDC/AIDC建设运营商，以及跨界/软件应用/算力租赁厂商，不同类型企业在资源禀赋、商业模式和盈利弹性上差异显著。投资上更看好三类方向：一是深度绑定核心客户、具备节点储备和扩张能力的IDC/AIDC厂商；二是具备全球调度、纳管与自建结合能力的云服务商；三是拥有差异化资源整合能力、正加速兑现第二成长曲线的算力租赁及跨界转型标的。全球与中国AI算力重心已完成从训练到推理的核心转移，2026年正式进入推理负载长期主导的新阶段，推理成为算力需求绝对主力。推理用量呈爆发式J型增长。OpenRout

4、er数据显示全球Token周度消耗从2024年底不足1T，飙升至2025年11月超7T，海内外需求共振，截至2025年底国内日均Token突破100万亿，海外云厂商单月处理量同步迈入千万亿级别。行业权威全面印证拐点，英伟达明确“AI已从训练阶段迈入推理阶段”，IDC数据显示推理芯片支出占比已破65%，2027年中国推理工作负载占比将超过70%，推理主导格局已成行业共识。95%训练与推理需求属性存在本质差异，推理的持续性、高频刚性特征，决定其必然取代阶段性训练投入，成为算力核心支撑。训练算力仅用于大模型研发迭代，属于一次性集中投入，模型定型后需求快速回落；推理算力面向终端日常调用与行业场景落地，

5、是724小时不间断刚性需求，伴随AI智能体、长上下文推理普及，调用频次与复杂度持续攀升。叠加推理场景快速扩容、单Token成本大幅下行，推动AI应用规模化落地，形成“应用爆发-算力增长”的正向循环，需求体量与持续性远超训练。技术迭代、硬件分工、工程优化三大方向全面向推理倾斜，从底层架构层面，进一步巩固推理的算力主导地位。推理模型实现技术突破，AI从简单生成转向逻辑思维链推理，大幅抬升单任务算力消耗；推理专用芯片量产，存量训练GPU转向推理复用，行业硬件布局全面适配推理场景；叠加模型压缩、MoE稀疏激活等工程优化，以及数据中心电力约束倒逼，全产业链资源向推理倾斜，彻底夯实推理主导算力的底层基础。

6、(divcenter)图1：推理模型目前占所有使用量的一半(/divcenter)01技术竞赛层面的极致内卷倒逼算力需求持续升级当前行业真正的变化不是“不再需要算力”，而是从“盲目堆算力”转向“提高能力密度”。市场此前对ScalingLaw是否失效存在较多讨论，但2025年的技术突破与实证研究更说明，当前被证伪的并不是“算力投入与模型能力提升正相关”这一基本规律，而是过去那种单纯依赖参数膨胀、数据堆砌的粗放式扩张路径。谷歌DeepMind通过DiLoCo等分布式优化技术验证，即便在通信量大幅下降的条件下，模型性能依然可以随着计算资源和优化效率提升而继续改善，其本质反映的是数据和知识分布中的幂律