一家地方國資平臺企業(yè)董事長的警覺：最危險(xiǎn)的信號，是把GPU當(dāng)成房子來炒

記者 王雅潔

2026年的中國算力市場，正經(jīng)歷一場劇烈分化：一邊是頭部企業(yè)訂單排期至2028年、凈利潤暴漲超800%的火熱景象；另一邊，則是西部大量中小玩家在利用率不足70%的虧損線上掙扎，部分智算中心甚至爛尾。

在“東數(shù)西算”的國家戰(zhàn)略版圖中，蕪湖是長三角樞紐兩大集群之一，也是中部唯一的國家級數(shù)據(jù)中心集群。這里智算規(guī)模龐大，集聚了華為、抖音及三大運(yùn)營商等多個(gè)超大型項(xiàng)目，承載著安徽全省超70%的智算任務(wù)。

作為蕪湖算力產(chǎn)業(yè)的核心操盤手之一，蕪湖市大數(shù)據(jù)建設(shè)投資運(yùn)營有限公司董事長胡蓉，正推動(dòng)著一個(gè)省級算力統(tǒng)籌調(diào)度平臺的運(yùn)轉(zhuǎn)。他們不滿足于做簡單的“機(jī)柜房東”，而是試圖打造一個(gè)跨區(qū)域的算力交易平臺，讓算力像水電一樣實(shí)現(xiàn)高效、市場化的流通。

為什么在一個(gè)重資產(chǎn)密集的賽道里，蕪湖的地方國資平臺卻強(qiáng)調(diào)做輕資產(chǎn)運(yùn)營？當(dāng)各地為爭奪算力企業(yè)展開補(bǔ)貼競賽時(shí)，如何確保錢花在刀刃上？在高端芯片受限的背景下，國產(chǎn)算力又何時(shí)能真正頂上？

她提醒，當(dāng)前算力市場最大的泡沫在于“供需錯(cuò)配下的非理性溢價(jià)”與“重資產(chǎn)金融化”。部分企業(yè)甚至將GPU（圖形處理器）作為抵押物進(jìn)行高杠桿融資，形成類似“貸款炒房”的算力地產(chǎn)模式。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：當(dāng)前算力租賃市場的真實(shí)溫度到底是多少？哪些領(lǐng)域真的火，哪些是虛火？

胡蓉：當(dāng)前算力市場真正火的是高端智算領(lǐng)域，尤其是大模型訓(xùn)練和推理所需的算力，企業(yè)需求量大，但受各種因素影響往往出現(xiàn)嚴(yán)重的供不應(yīng)求問題，導(dǎo)致部分顯卡租賃價(jià)格暴漲。資金雄厚的頭部企業(yè)提前布局好相關(guān)算力資源，在租賃市場不缺下家，自然有充足的利潤空間。但針對算力資源的投建布局應(yīng)做出合理規(guī)劃，做到物盡其用，才不至于陷入供需不匹配的困境。

早期的算力租賃市場存在粗放式暴利，誰先拿到顯卡、誰就能以天價(jià)出租，這是供需極度錯(cuò)配下的階段性紅利。隨著更多資本涌入、更多數(shù)據(jù)中心投產(chǎn)，單純靠資源差價(jià)賺取超額利潤的窗口確實(shí)在收窄。

但2026年“進(jìn)場”仍有大機(jī)會(huì)，只是機(jī)會(huì)的性質(zhì)變了。算力行業(yè)應(yīng)該從“租資源”向“賣服務(wù)”邁進(jìn)。機(jī)會(huì)主要在三個(gè)方面：第一，構(gòu)建差異化的生態(tài)能力，比如圍繞特定行業(yè)提供定制化算力解決方案；第二，抓住推理需求爆發(fā)的結(jié)構(gòu)性機(jī)遇，圍繞推理場景提供精細(xì)化調(diào)度、成本優(yōu)化、按需服務(wù)等深度運(yùn)營能力；第三，緊跟國內(nèi)算力行業(yè)發(fā)展趨勢，比如建立起Token（人工智能模型處理文字時(shí)的最小單位）運(yùn)營的能力。暴利期或許過去了，但價(jià)值創(chuàng)造期剛剛開始。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：當(dāng)前算力市場最大的泡沫在哪里？最危險(xiǎn)的信號是什么？

胡蓉：最大的泡沫在于“供需錯(cuò)配下的非理性溢價(jià)”與“重資產(chǎn)金融化”。例如B300服務(wù)器價(jià)格一度飆升到700萬元、租賃價(jià)暴漲40%，其核心驅(qū)動(dòng)力并非單純的技術(shù)需求，而是疊加了海外出口管制、合規(guī)渠道受阻及灰色市場炒作等多重因素。部分企業(yè)甚至將GPU作為抵押物進(jìn)行高杠桿融資，形成類似“貸款炒房”的算力地產(chǎn)模式，導(dǎo)致資產(chǎn)估值嚴(yán)重脫離實(shí)際商業(yè)回報(bào)。

最危險(xiǎn)的信號是“技術(shù)迭代推遲引發(fā)的資產(chǎn)貶值風(fēng)險(xiǎn)”與“下游商業(yè)化變現(xiàn)受阻”。一旦新一代芯片因先進(jìn)封裝良率等問題延遲交付，或人工智能（AI）應(yīng)用無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模化盈利，高昂的算力成本將直接壓垮下游客戶。屆時(shí)，高價(jià)囤積的舊款GPU將面臨租金暴跌和流動(dòng)性枯竭的雙重打擊，前期盲目擴(kuò)張的重資產(chǎn)極易淪為不良債務(wù)，引發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈的系統(tǒng)性出清。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：跨區(qū)域算力調(diào)度時(shí)，你遇到的堵點(diǎn)主要有哪些？

胡蓉：第一是網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的硬約束：長距離傳輸帶來的時(shí)延問題對于實(shí)時(shí)性要求高的AI推理任務(wù)仍是難以逾越的壁壘；第二是技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與接口不統(tǒng)一：不同集群、不同廠商的數(shù)據(jù)中心在算力計(jì)量、計(jì)費(fèi)方式、API（應(yīng)用程序編程接口?）接口、調(diào)度協(xié)議上各行其是，企業(yè)想同時(shí)使用多個(gè)區(qū)域的算力，往往需要做大量的適配開發(fā)，交易成本居高不下；第三是跨域服務(wù)保障難度大：算力跨省調(diào)用后，費(fèi)用如何結(jié)算、服務(wù)質(zhì)量如何保障、故障責(zé)任如何界定，目前缺乏統(tǒng)一規(guī)則。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：不同城市的算力補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)差異很大，有人專門“套補(bǔ)貼”。你怎么看這種現(xiàn)象？

胡蓉：安徽省算力統(tǒng)籌調(diào)度平臺協(xié)助省科技廳實(shí)現(xiàn)補(bǔ)貼資金的精準(zhǔn)高效發(fā)放。平臺通過深度穿透業(yè)務(wù)場景，精準(zhǔn)匹配算力供需雙方，從源頭上筑牢風(fēng)控防線，有效杜絕套補(bǔ)、騙補(bǔ)行為。近兩年，安徽省級智算補(bǔ)貼已經(jīng)發(fā)放了2600多萬元。

至于補(bǔ)貼競賽是良性競爭還是資源浪費(fèi)，我的判斷是：看結(jié)果。良性的補(bǔ)貼應(yīng)當(dāng)“四兩撥千斤”，有效降低企業(yè)用算成本、培育產(chǎn)業(yè)生態(tài)、帶動(dòng)真實(shí)算力消耗增長。但如果補(bǔ)貼是為了“面子工程”或“招商引資數(shù)字”，那就是典型的資源浪費(fèi)。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：蕪湖大數(shù)據(jù)公司在算力基礎(chǔ)設(shè)施上投了多少錢？回報(bào)周期有多長？賺不賺錢？你們和聯(lián)云世紀(jì)這類民營算力服務(wù)商又是什么關(guān)系？雙方各自的優(yōu)勢和短板是什么？

胡蓉：我們的投入主要在平臺建設(shè)上。公司自主投資建設(shè)了安徽省算力統(tǒng)籌調(diào)度平臺，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)主要由華為、三大運(yùn)營商等企業(yè)主體投資。我們的角色是“平臺+服務(wù)”而非“重資產(chǎn)持有者”，這個(gè)模式本身降低了直接投資的規(guī)模壓力。

回報(bào)周期方面，純算力租賃的重資產(chǎn)模式確實(shí)面臨較長周期和較高資金壓力。但我們走的是多元化路徑：通過平臺調(diào)度費(fèi)、數(shù)據(jù)運(yùn)營服務(wù)、“算力券”政策帶來的生態(tài)效益等綜合收益實(shí)現(xiàn)盈利。我們追求的不是單一項(xiàng)目的財(cái)務(wù)回報(bào)，而是通過降低算力門檻吸引人工智能產(chǎn)業(yè)集聚，帶動(dòng)蕪湖整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值提升。

我們和聯(lián)云世紀(jì)這類民營算力服務(wù)商首先是生態(tài)合作伙伴的關(guān)系。這些數(shù)據(jù)中心建成后，算力資源會(huì)接入我們的調(diào)度平臺，我們幫助他們“銷售”算力，實(shí)現(xiàn)供需匹配。我們是“平臺方”和“服務(wù)方”，他們是“供給方”和“租戶”。

地方國資平臺的優(yōu)勢在于政府信用背書、政策資源整合能力、數(shù)據(jù)安全合規(guī)保障。民營企業(yè)的優(yōu)勢在于市場化機(jī)制敏捷靈活、技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力強(qiáng)、成本控制精細(xì)。雙方的短板也正好對應(yīng)：國資平臺在靈活性和激勵(lì)機(jī)制上不如民企，而中小微民營企業(yè)在獲取稀缺芯片和大規(guī)模融資時(shí)存在天然劣勢。這種“國企搭臺、民企唱戲”的模式，在蕪湖已經(jīng)初步驗(yàn)證了可行性。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：有觀點(diǎn)認(rèn)為地方國資建算力中心是“重資產(chǎn)、低回報(bào)、高風(fēng)險(xiǎn)”，怎么規(guī)避“建成即閑置”的風(fēng)險(xiǎn)？

胡蓉：解決的關(guān)鍵在于如何運(yùn)營。我們的應(yīng)對策略有三層。第一，堅(jiān)持“平臺化”而非“資產(chǎn)化”。我們不盲目自建大量數(shù)據(jù)中心，而是打造算力調(diào)度平臺，把社會(huì)上已有的算力資源納管起來，做輕資產(chǎn)的運(yùn)營工作。

第二，建立動(dòng)態(tài)監(jiān)測與彈性調(diào)節(jié)機(jī)制。蕪湖集群對數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目實(shí)行全程跟蹤管理，用好平臺的價(jià)格引導(dǎo)、需求匹配等手段靈活調(diào)劑，把閑置算力快速導(dǎo)向有需求的用戶，避免“建成即閑置”。

第三，開拓多元收入來源。我們不只是做算力租賃，還通過數(shù)據(jù)運(yùn)營等板塊形成收入矩陣。如果算力需求突然降溫，我們還可以將算力資源轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)運(yùn)營的基礎(chǔ)設(shè)施，把算力應(yīng)用到政務(wù)服務(wù)、智慧城市等領(lǐng)域和場景。場景豐富是需求旺盛的重要體現(xiàn)，有使用場景，算力資源就能充分盤活。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：高端GPU一卡難求，國產(chǎn)算力和英偉達(dá)的差距到底有多大？

胡蓉：國產(chǎn)算力和英偉達(dá)之間確實(shí)存在差距，核心在軟件生態(tài)。英偉達(dá)的CUDA（GPU 通用計(jì)算開發(fā)平臺）生態(tài)成熟、工具鏈完善，開發(fā)者上手快、遷移成本低，這些正是國產(chǎn)算力需要完善的地方。不過這種差距正在縮小，目前主流國產(chǎn)芯片在推理場景中已具備不錯(cuò)的競爭力，成本控制空間更大。差距主要集中于超大規(guī)模訓(xùn)練場景的單卡性能和集群穩(wěn)定性，但通過系統(tǒng)優(yōu)化和調(diào)度提升，這一差距正在逐步縮小。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：國產(chǎn)算力什么時(shí)候能真正“頂上”？地方國資平臺能做什么？

胡蓉：我認(rèn)為三年初見成效，五年基本可期。三年內(nèi)，在特定垂直行業(yè)、特定應(yīng)用場景中，國產(chǎn)算力可以“頂?shù)蒙稀保貏e是推理場景。但要全面替代英偉達(dá)在高性能訓(xùn)練場景的地位，尤其是在萬億級大模型預(yù)訓(xùn)練等最“硬核”的場景，還需要起碼五年的生態(tài)建設(shè)周期。

地方國資平臺能做的事情很多。第一，參與國產(chǎn)算力能力測試，積累運(yùn)行數(shù)據(jù)，向上反饋優(yōu)化建議；第二，推動(dòng)“算力+算法”雙適配，幫助AI企業(yè)完成從英偉達(dá)到國產(chǎn)芯片的模型遷移，降低技術(shù)門檻；第三，培養(yǎng)開發(fā)者生態(tài)，通過算力平臺匯集應(yīng)用場景，讓更多開發(fā)者在真實(shí)業(yè)務(wù)中使用國產(chǎn)算力，形成正向循環(huán)。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：蕪湖在招商中最看重企業(yè)的什么能力？最警惕什么信號？

胡蓉：最看重三樣?xùn)|西：一是有真實(shí)算力需求，不是在講故事；二是有技術(shù)團(tuán)隊(duì)和持續(xù)研發(fā)能力，不是賺快錢；三是有明確的商業(yè)模式和盈利預(yù)期，不是靠補(bǔ)貼活。最警惕的信號也是三個(gè)：一是什么都沒有先談?wù)a(bǔ)貼；二是只在蕪湖放一個(gè)“皮包公司”，核心團(tuán)隊(duì)和技術(shù)全部在外地；三是主營業(yè)務(wù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)完全無關(guān)，僅僅是想蹭“算力”概念。

算力產(chǎn)業(yè)是長跑，不是百米沖刺，我們想做的是培育地區(qū)的算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)，讓蕪湖成為名副其實(shí)的“智算之城”。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：你想給進(jìn)入算力租賃賽道的創(chuàng)業(yè)者或投資人提哪些建議？

胡蓉：第一，要依托算力資源打造獨(dú)特行業(yè)價(jià)值。很多創(chuàng)業(yè)者一上來就問“怎么拿到英偉達(dá)的卡”，把算力租賃簡單理解為“買卡出租”。但真正的競爭力在于你怎么讓算力創(chuàng)造價(jià)值，是做算力調(diào)度平臺、還是做垂直行業(yè)的算力解決方案、還是做Token分成運(yùn)營？不同的定位對應(yīng)完全不同的能力要求。

第二，做好運(yùn)營服務(wù)。算力租賃是資金密集型行業(yè)，前期投入大、回報(bào)周期長。如果沒有雄厚的資金儲備和清晰的善后計(jì)劃，不要輕易進(jìn)入“重資產(chǎn)持有”的模式。可以考慮做“輕資產(chǎn)”的服務(wù)運(yùn)營，通過調(diào)度存量算力來實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

第三，高度重視合規(guī)和安全。任何一個(gè)環(huán)節(jié)出了問題，都可能讓前面的所有投入付諸東流。