截至 2026-10-14 · 基于公开报道整理，不构成法律或投资意见

一、NCP行业分析

执行摘要

结论：NCP行业景气，但周期剧烈、头部集中度快速提高；对”中资背景、使用NVIDIA/AMD算力、国内外同时布局”的新进入者，出口管制与融资门槛是最大的结构性障碍。

• 行业面： 2025年底起GPU租赁再度紧缺，H100一年期合约价半年涨约40%；但2024–25年曾暴跌60–70%，周期极剧烈。
• 格局面： 头部（CoreWeave、Nebius、Crusoe、Lambda）以百亿美元级融资和长约锁定市场；100多家新进入者到2026年中仅剩不到40家有规模。
• 中资专题： 母公司在中国的企业，在任何国家采购高端GPU（含模组）都需要美国BIS许可证；NVIDIA 7月在日本、新加坡、马来西亚砍掉过半亚洲买家；远程租给中国客户的模式正被立法封堵。

行业概况

NCP（NVIDIA Cloud Partner）是获NVIDIA认证、优先拿到GPU配额的算力云服务商，行业常称”neocloud”。它的本质是重资产、高杠杆的算力租赁生意。

商业模式： 签大客户长约 → 用长约做抵押借钱买GPU → 租金覆盖折旧和利息。核心竞争力是融资能力、电力资源和GPU配额，而不是技术服务。

价格周期：

• 2024年初：H100租价约$7–10/小时（按需）。
• 2025年底：跌到$2–4/小时，现货一度跌破$1。大量小厂利用率降到40–50%，6–9个月烧光现金。
• 2026年初：反转。H100一年期合约价从2025年10月的$1.70涨到2026年3月的$2.35（+40%），按需产能售罄，Blackwell交期排到2026年中。
• 驱动力：AI实验室收入暴增、智能体和编程类应用推动推理需求；内存涨价4–5倍推高服务器成本。

启示：现在是周期上行段，但上一轮从紧缺到过剩只用了不到2年；新进入者从融资、拿卡到形成稳定收入往往需要2–3年，很可能跨越一个完整周期。

竞争格局

行业已经形成”头部吃长约、尾部抢现货”的格局，头部公司的融资量级是百亿美元，新进入者很难拿到同等条件。

金额均为美元。

洗牌情况： 2023–24年涌入100多家，到2026年中有规模的不到40家。融资2000万–5000万美元的那一批，很多退还GPU或申请债权人保护；东南亚和拉美多家小型区域厂商关闭。一家失败公司的盈亏平衡价约$4.20/卡时，而大厂当时只卖约$2.50。

日本市场：

• METI的GPU云补贴总额725亿日元，约69%给了Sakura Internet，其余为KDDI、Highreso、RUTILEA、GMO。
• 2026财年预算3873亿日元，五年或达约1万亿日元，但合同只覆盖前两年。
• 软银GB200云本月10月商用；软银牵头、44家企业参与的Noetra项目计划采购2.75万张Rubin。
• 主权AI大单基本被日本大财团锁定，外资尤其中资新进入者很难分到。

海外NCP规模与人员

头部海外NCP仅用约600–2500人，就支撑起数十亿到上百亿美元的业务；其中约四成是财务与运营人员（含采购、供应链、机房运维）。

解读：

• 人不是壁垒，钱和电才是。 CoreWeave人均年化收入约500万美元，是典型的资本密集、人员轻的模式。Lambda、Nscale约600人即可运营。
• 扩张极快。 CoreWeave从2023年中549人到约2500人；Nebius从2024年底836人到2025年底1475人；Crusoe一年近翻倍。在招岗位：CoreWeave 1334个、Nebius 957个、Crusoe 596个。
• 关键岗位。 融资与资本市场、电力与数据中心开发、GPU供应链与NVIDIA关系、大客户销售。前三项都归在”财务与运营”。
• 薪资。 美国全员平均14–16万美元；高管主要靠股权（上市公司可变现的股票）。

人员数据来自Revelio Labs基于公开职业档案的估算，页面内部数字有不一致之处，只适合看量级。

财务与风险结构

头部NCP按GAAP都还未盈利，折旧吃掉约一半收入；这是一门靠借钱和预期维持的生意。

对照：Lambda报道称无债务、自持集群，利用率50–60%即可盈亏平衡——说明”低杠杆＋高利用率”才是穿越周期的关键。

中资NCP专题

中资背景、使用NVIDIA/AMD算力、国内外同时布局，正是美国当前管制和执法的重点对象；超额利润主要来自政策风险溢价。

监管与行业动态（按时间，最新在前）：

三条路径对比：

日本已被点名： 媒体报道，腾讯曾通过日本服务商Datasection拿到约1.5万张Blackwell。

关于”买模组”： 美国EAR中，3A090管芯片、4A090管含这些芯片的组件和整机，SXM/OAM模组、HGX基板同样受管。拆开买在执法上更易被视为有意规避；非正规渠道模组还有翻新、无保修、无固件支持等质量风险。

合规含义： 签采购单、对接NVIDIA和渠道的岗位，是执法中最容易被追责的角色。

二、CoreWeave与Nebius深度分析

结论

CoreWeave是规模最大、杠杆最高的”算力房东”；2026年Q2收入26亿美元，约为Nebius的4.4倍。Nebius体量小但增速更快、资产负债表更稳，并在向软件和推理服务延伸。

• CoreWeave： 积压订单约1040亿美元，锁定未来多年收入；但总债务约351亿、季度利息6.4亿，前两大客户占62%收入。本质是一笔用长约做抵押的大型基建融资。
• Nebius： 手握80亿美元现金，债务以可转债为主，AI云业务EBITDA利润率约50%；客户以微软、Meta为锚，但也在快速加入企业和AI初创客户。
• 共同点： 都还未实现GAAP盈利，都在以每年百亿美元级资本开支抢电力和GPU；估值和生存都依赖AI需求持续和信贷市场畅通。
• 市值（2026年10月上旬）： CoreWeave约450亿美元（股价81.58美元，52周区间60.55–153.20）；Nebius约606亿美元（股价221.07美元，一年涨108%），收入只有CoreWeave的四分之一但市值更高，反映资产负债表、增速和软件溢价。

金额均为美元，数据截至2026年6月30日（Q2 2026）。

运营模式对比

两家都是”拿长约 → 借钱买GPU → 租给客户”，差别在于杠杆高低、客户集中度和是否向软件延伸。

营收与利润

CoreWeave单季收入已达26亿美元；Nebius为5.8亿，但同比增长454%，是CoreWeave增速的四倍。

2026年Q2关键指标：

解读：

• EBITDA好看，经营利润很薄。 GPU按六年折旧，吃掉大部分EBITDA；CoreWeave再扣利息就是大幅亏损。管理层目标是2026年Q4调整后经营利润率回到低双位数。
• 资本开支远超收入。 两家季度资本开支都是收入的二到十倍，增长靠持续融资支撑。
• 杠杆差异大。 CoreWeave债务是股东权益的约7倍；Nebius现金接近覆盖债务。

CoreWeave长期发展

CoreWeave的长期前景取决于两件事：能否按时把1040亿积压订单转成收入，以及2027年能否顺利续贷。

增长路径（公司指引）：

• 2026年底年化收入不低于180亿，2027年底超过300亿。
• 在用电力从1.5GW增到年底超1.85GW；签约电力约3.7–4.2GW，分布51个数据中心。
• 客户分散化：最大客户占比从一年前的71%降到36%；新增卡特彼勒、Grammarly、Databricks等企业客户。
• 新业务：计划把自己的云软件栈卖给第三方，提升利润率（未计入指引）。
• 融资优化：一年内加权债务成本下降近300个基点；发行首支欧元债；Jane Street战略投资10亿。

主要风险：

判断：顺风时是行业最大受益者，逆风时也是最脆弱的一个。2027年是关键检验点。

管理层： 三位联合创始人Michael Intrator（CEO）、Brian Venturo（首席战略官）、Brannin McBee（首席发展官）均为大宗商品交易员出身，2017年以Atlantic Crypto挖矿起家，2019年转型GPU云；通过每股10票的B类股控制公司，经济持股约18%，2025年锁定期后持续按10b5-1计划减持（近三个月内部人合计卖出约5.1亿美元）。CFO Nitin Agrawal来自Google Cloud（曾任AWS计算服务部门CFO），COO Sachin Jain来自甲骨文，工程SVP Chen Goldberg来自Google，首席独立董事Glenn Hutchins为Silver Lake联合创始人。NVIDIA 2023年投资1亿美元，2026年1月再投20亿美元。

Nebius长期发展

Nebius的目标是从”卖算力”升级为”全栈AI云”，用软件和推理服务拉开与纯租赁商的差距。

增长路径（公司指引）：

• 2026年底ARR 70–90亿（6月底为30亿，年内需再翻2–3倍）。
• 签约电力年底达5GW；2027年起每年新增部署超1GW。
• Q2新签合同总价值环比增近4倍，其中新客户增超9倍；新合同回本期缩短到约1年10个月。
• 中期EBIT利润率目标20–30%。
• 软件延伸：Token Factory推理量单季增三倍以上；收购Clarifai、Eigen AI、Tavily补强推理和智能体能力。
• 非核心资产：Avride自动驾驶已在达拉斯为Uber完成6万多单商业出行；ClickHouse、Toloka股权可在需要时变现。

主要风险：

判断：资产负债表更健康、软件能力更强，穿越周期的概率高于CoreWeave；代价是股东稀释和更高的执行难度。

管理层： 创始人兼CEO Arkady Volozh（1964年生，Yandex联合创始人，2011年带Yandex上市；2022年被欧盟制裁后辞职，2023年公开谴责战争，2024年3月被移出制裁名单，2026年2月放弃俄罗斯国籍；持以色列和马耳他国籍，定居特拉维夫，持股约10.7%，通过B类股控制公司）。技术和基础设施是前Yandex班底：Roman Chernin（首席业务官）、Andrey Korolenko（首席基础设施与产品官）、Danila Shtan（CTO）。销售和市场则换成美国云计算老将：Marc Boroditsky（CRO，前Twilio、Cloudflare）、Dan Lawrence（美洲区SVP，前Akamai、AWS）、Lindsey Irvine（CMO，前Square、MuleSoft）。NVIDIA 2024年入股，2026年3月宣布投资20亿美元。公开高管名单里没有专门的供应链/采购高管，也没有独立的亚太区负责人。

行业启示

两家头部公司的成功要素，恰好是中资NCP最难拿到的东西。

两点启示：

1. 头部公司利润率已经很薄，且重度依赖信贷市场；一家拿不到以上要素的公司，很难靠正规模式做到高估值。
2. 反过来，这两家都在快速扩张和招人：CoreWeave在招约1334个岗位、Nebius约957个，并在全球扩张。合规头部NCP正在向亚太扩张，行业人才与供应链资源会持续向头部集中。

三、中国NCP产业与协创数据

中国算力租赁产业

中国算力租赁正处于量价齐升、供不应求但快速分化的阶段；利润高于海外，底层是芯片稀缺和政策空白。

三层格局：

1. 云巨头（最大买方）： 阿里、腾讯、百度2026年Q2资本开支合计约200亿美元，首次同时自由现金流为负；字节占全国已交付数据中心容量约五分之一，几乎全部租用。
2. IDC房东： 万国数据、世纪互联、润泽科技，及约占全国三分之一容量的三大运营商。
3. 算力租赁上市公司（最接近NCP）：

出海： 中国云巨头海外租用容量预计2026–2029年翻倍至约4GW。马来西亚柔佛DayOne（390MW）、Bridge（110MW）主要客户为字节；腾讯经日本Datasection拿到约5000张B200，另从澳洲租约1万张B300；字节2025年远程算力预算据报高达70亿美元——正是美国拟封堵的远程访问模式。

风险： 芯片供给不稳（有运营商A800配额交付前被砍30%）；利用率低于70%即亏损；过度建设导致破产、烂尾；2026–27年预计整合，低端转租商最危险；西部电价每度0.3–0.4元、东部0.8–1.2元；行业正从卖裸算力转向卖Token。

协创数据（300857）深度分析

协创数据是”A股版CoreWeave”但更激进：一年多拟投约322亿元买算力服务器，资产负债率近87%；利润主要来自存储，算力只占约四分之一。

概况：

• 创始人耿康铭，1974年生，安徽亳州人，1995年进富士康，2005年创办公司。
• U盘、存储、摄像头代工起家，曾为小米、360供应商；2020年创业板上市。
• 2024年前后经香港子公司奥佳软件取得英伟达NCP资质，转入AI算力。
• 市值约1242亿元（8月28日，253.88元/股）；年内高点355.55元，7月最大回撤超50%。

2026年上半年财务：

分业务：

利润暴增主要靠存储涨价；算力毛利率约26%，远低于行业传闻的五六成。

扩张与融资： 2025年5次采购公告累计212亿元，2026年2月再签不超110亿元，合计约322亿元（为2025年营收122亿元的2.6倍）。申请银行授信不超500亿、融资租赁不超800亿元；与工银金租、兴业金租等做售后回租和直租；拟定增80亿元。客户仅称”头部互联网、大模型公司、运营商、政企”，部分为5年长约，未披露名单和集中度。董事长称投入”非常保守”，并把算力比作90年代的房地产。

与CoreWeave对比：

主要风险：

1. 流动性：流动比率低于1，高度依赖银行和金租持续放款。
2. 出口管制：NCP挂在香港子公司，母公司在中国，按BIS规定采购高端卡需许可；GPU部署地和最终用户未公开。
3. 透明度：订单、客户、算力规模均未量化披露。
4. 周期叠加：存储与算力租金都是周期性的，同时回落时利润和偿债能力一起受压。

行业启示

协创数据证明”中资NCP”这条路能造富，但它靠的是已上市、年营收百亿的存储代工底子去撬动杠杆——从零起步的初创公司缺的正是这个。

能长期活下来的公司通常同时具备三样：

• 稳定的拿卡渠道，最好有正式NCP认证
• 大厂长约（如利通电子与腾讯的50亿元、3年合同）
• 自有机房和低价电力

若海外业务是”马来西亚或日本机房远程租给国内客户”，就落在美国即将封堵的区域。

四、2026–2029年市场展望与小公司生存

结论

2026–2029年国内海外都会继续高速增长，但逻辑不同：海外是”美元资本＋超大规模客户的基建竞赛”，国内是”国产芯片替代＋大厂自建”。海外红利归美元资本，国内红利归国产芯片生态；一家”中资背景、靠NVIDIA/AMD卡、两头做”的公司，三年后在两边都难有位置。

海外市场 2026–2029

海外算力租赁年化增速约25–40%，到2029年预计形成”5–8家超大规模neocloud＋少数区域主权云”的格局。

各机构”GPU租赁”口径差几倍，因对neocloud与hyperscaler的统计范围不同，适合看趋势。

行业洞察：

• 钱从哪里来是真正的变量。 高盛基准假设到2031年每年投入1.6万亿美元，要靠大模型公司收入持续翻倍；AI收入不及预期时，资本开支先砍，neocloud首当其冲。
• 芯片换代决定资产寿命。 高盛假设芯片可用4–6年；若实际只有3年，多年支出增加数千亿，neocloud的折旧和债务模型被打破。
• 电力取代芯片成为最大瓶颈。 下一代数据中心每MW成本1500–2000万美元；拿到电力接入的公司才有扩张权。
• 格局： 2026年中已从100多家收缩到不到40家；独立中小玩家要么被收购，要么只做推理和中小客户。
• 模式往上走： 从租GPU转向推理服务和按Token计费（Nebius Token Factory、Nscale收购Anyscale）；单纯租卡的利润率会被压缩。
• 亚太： 日本有METI补贴和主权AI；马来西亚柔佛约1GW在运行、4.5GW已公布；但美国正收紧对这些地区的管制，中资客户比例高的机房风险最大。

国内市场 2026–2029

国内算力租赁到2029年预计达4500–5500亿元，主体将是昇腾、寒武纪、海光等国产卡，而不是NVIDIA。

钱花在谁身上（高盛拆分）：

“新兴云厂商”五年1.5万亿元，就是国内算力租赁这一层的总盘子。

行业洞察：

• 国产芯片成为主流。 伯恩斯坦估计2026年华为占中国AI芯片市场约50%，NVIDIA从39%跌到8%；高盛预计国产芯片服务器部署占比达70–85%；国产AI芯片出货从2025年110万片增到2030年1100万片。
• NVIDIA卡变成稀缺的高端存量资产。 国内H100租金是美国的4倍，溢价可能持续，但建立在存量卡上，不可扩张。
• 2028年可能出现国产芯片过剩。 分析师预计国产产量到2028年可能超过需求，国产卡租金将下跌，并可能开始出口低价算力。
• 大厂自建压缩租赁空间。 阿里模块化数据中心交付压到100天；租赁公司拿到的是”大厂来不及建的那部分”，是周期性而非结构性的。
• 行业整合。 2026–27年清退低端转租商；到2029年，有NCP或昇腾资质、自有机房、大厂长约的十几家占大部分市场。
• 模式转型。 从卖裸算力转向卖Token、模型服务、算力入股分成。
• 推理需求真实。 2026年4月中国Token调用量已连续五周超过美国，这是国内市场最大的确定性。

国内小公司生存状况

行业整体暴涨，但小公司普遍利润薄、拿不到卡、靠短租硬撑；2026–27年预计一轮明显出清。

典型案例：

• 宁夏8人小团队： 50P国产算力，报价每P每月2900元，签1个月短约；利用率70%保本、80%薄利、90%以上才赚钱；靠西部电价、补贴和房租减免生存，闲置算力在行业群转卖。
• 杭州公司： 锁定A800货源，交付前上游配额被砍30%、价格涨15%；报价比大厂低30%以上，但大厂开始下沉抢中小客户。
• 骗补型： 某地一家外地企业拿500万元补贴、租1000平米，无本地团队和客户，半年垮掉；该市已清退十余家，补贴改为按30%/40%/30%三笔按业绩发放。

上市公司跨界失败名单：

小公司为什么普遍不行： 拿卡难（现在违约的往往是卖卡的供应商）；资金链易断；利用率低；“囤卡、锁价、转租”本质是套利，正被国产芯片（推理成本约四分之一）和Token计费压缩；监管清退。

格局小结

一家公司若还没有NCP资质、大厂长约和自有机房，现阶段就属于小公司这一层；即使做到”国内用国产卡、海外用NVIDIA卡”，国内部分是毛利不到20%的价格战，海外部分又踩在出口管制红线上。

预测数据来自不同机构，口径不一；2029年国内规模为推算值。

五、价值链与自建机房分析

价值链全景

算力租赁（NCP）在价值链的中间，上面是电力和机房的”房东”，下面是卖Token的模型公司；每一层的资产属性、利润率和壁垒都不一样。

上游的NVIDIA和拿到电力的人最稳，中间的NCP承担最大的资本风险，下游的模型公司承担最大的技术风险。

谁建、谁运营、谁安装、谁卖Token

利润在链上的分布（按一张H100每小时租金）：

NCP的两难位置： 向上拿不到芯片定价权，也越来越拿不到电力；向下，大客户（微软、Meta、OpenAI、字节）既是客户也是竞争者，都在自建算力。头部NCP因此都在往上游走（自建机房、自配电力）和往下游走（软件平台、推理服务）；只停在”买卡出租”的公司，利润会被两头挤掉。

自建机房分析

自建是正确的升级方向，但不能解决拿卡问题，而且会把资金需求和周期再放大一轮。

自建能改变什么：

头部都在走这条路：Nebius芬兰自建、Crusoe自建并自配电厂、润泽科技靠六个自建园区拿到阿里和字节长约。没有自有机房的NCP，三年后很难留在牌桌上。

代价：

1. 钱。 以20MW的AI机房为例（约量级）：

自建改变的是风险结构，不是资金量级；机房那几个亿在GPU到位前不产生任何收入。

2. 时间。 拿地、能耗指标、电网接入：快的6–12个月，慢的2年以上（PUE超过1.5很难批）；施工12–18个月（阿里模块化能做到100天，但那是其自有标准化产品）。自建机房要到项目第2–3年才开始产生收入，正好和”3年零收入”重叠。
3. 周期错配。 机房按15–20年折旧，GPU按3–5年；机房建好时GPU可能已换代，设计要留足功率密度冗余（单机柜已到240kW）。
4. 人。 需要土建、机电、电力谈判、政府关系、运维团队。

自建解决不了的三个问题：

• 拿卡。 中资主体买NVIDIA高端卡仍需BIS许可，机房在国内海外都一样；自建只让”有卡可装”时利润更高，不能让”没卡”变”有卡”。
• 出口管制。 机房建在马来西亚、日本，母公司中资，远程租给国内客户，自建反而让这个结构更显眼。
• 需求风险。 自建把固定成本锁死；租机柜可退租，自建退不了。2025年GDS机柜价格被腰斩，管理层称要18个月消化。

国内自建的现实路径：

• 西部自建，用国产卡：宁夏、内蒙、贵州电价低，昇腾和海光不受管制，能拿补贴；但毛利低，是基础设施生意，不是暴富生意。
• 与地方政府合作：政府出地出电，公司出设备和运营，算力入股分成；资金压力小，控制权和退出受限。
• 先租后建：先租机柜跑业务、签客户，用订单谈自建融资；这是协创数据和利通电子的路径，但它们都是有现金流的上市公司。

成本和周期为基于行业报道的估算，具体项目差异很大，评估具体项目时应以实际预算和电力批文为准。

价值链小结

只”买卡出租”、没有自建机房和软件层的NCP，停在链上最容易被挤压的位置。

自建是行业主流方向，但代价明确：资金需求约翻倍，收入推迟到第2–3年，固定成本锁死；而中资主体拿NVIDIA卡的合规问题并不会因自建而改变。

链上最稀缺的运营能力集中在三类岗位：NCP的供应链（对接NVIDIA配额、OEM交期、机房选址和电力谈判）、IDC开发商的采购（电力设备、冷却系统、机电工程，资产更稳、周期性更弱）、服务器OEM的供应链（离硬件最近、利润薄）。

六、东南亚算力基建专项调研

东南亚是全球增速最快的算力建设区之一：2026年中在建约2.4GW（占亚太一半），管线超10GW；柔佛和曼谷是主战场，爪岛和巴淡是第二梯队。到2029年，区域在运营容量预计从约3.5GW增到7–9GW。

完整内容已独立成子页面：东南亚算力基建专项调研 →
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七、价值链单位换算关系

每一层用的计量单位不同（MW、美元/MW、美元/张、美元/卡·小时、元/P·月、美元/百万Token），串起来只需几个换算系数，而这些系数主要取决于用哪一代GPU。

单位速查

各代GPU核心参数

中国”P”的坑： 国内报价的”P”通常指FP16 PFLOPS，但有的按稠密、有的按稀疏（×2），国产卡有时还按INT8算。按FP16稠密，1张H100 ≈ 1P，1张昇腾910B ≈ 0.3P。国产卡”每P每月2800–3000元”若按FP16稠密口径，折合一张910B约900元/月，明显偏低，该报价很可能用的是另一种口径。谈合同时先把P的定义写进去。

从电力到卡到租金：以1MW IT为基准

第一步：电力 → 设施

• 设施总功率 = 1MW × PUE（1.25）= 1.25MW
• 年用电 = 1,000kW × 8,760h ≈ 876万度；按PUE 1.25、电价$0.10/度，年电费约110万美元（国内西部电价0.35元，约40万元）

第二步：电力 → 机房造价

第三步：电力 → 卡数 → 芯片投资

规律：每代功耗翻倍、单价涨五成，每MW装的卡变少，但每MW总投资变化不大，约$3,000–4,500万；所以行业用MW而不是卡数计量规模。

第四步：卡 → 租金收入

每MW年收入 = 卡数 × 租金/小时 × 8,760 × 利用率

扣掉电费（$110万）、机柜租金或折旧、运维、利息后，净回本期要再加一年左右。

租金 → 单位算力成本

这是比较各代卡的正确方法：按FP16算H100仍最便宜，按推理用的FP8/FP4算Blackwell便宜2–6倍。

这就是训练和老模型还在用H100、推理快速转向B200/B300的原因，也是H100租金会随Blackwell放量下跌的原因。

租金 → 最终用户Token成本

推理成本 = GPU租金 ÷ 每小时产出的Token数；产出取决于模型大小、精度和批处理优化，以下是量级。

模型公司在这上面再加毛利就是API定价；Token价格每年下降5–10倍，主要靠新卡的FP4算力和软件优化，而不是靠租金降。

放大到GW级别

反过来用：一家公司说”有1万张H100”，就是约13MW IT、约4亿美元资产、海外年租金收入约1.7亿美元、国内约8亿人民币。

实用换算速查

• 1张H100 ≈ 1.3kW ≈ 1P（FP16稠密）≈ $25k ≈ 海外$2.35/小时 ≈ 国内¥58k/月
• 1个GB300 NVL72机柜 ≈ 140kW ≈ 72张卡 ≈ 160P（FP16）≈ $350–400万 ≈ 7个机柜装满1MW
• 1MW IT ≈ 1.25MW设施 ≈ 876万度电/年 ≈ $3,000–4,500万总投资 ≈ 500–750张卡
• 1GW ≈ 50万张新卡 ≈ $350亿 ≈ 一个CoreWeave的三分之二
• 谈P的合同先问三件事：什么精度、稠密还是稀疏、按峰值还是实测

以上价格和功耗是2026年中的市场量级，各家报价差异可达±30%；Token产出数字依赖具体模型和优化，只适合做数量级判断。

资料来源

部分数据来自行业博客和媒体报道，各家口径有出入，部分未经证实，适合看趋势。

• SemiAnalysis – The Great GPU Shortage（2026年4月）
• SemiAnalysis – The Chinese AI Infrastructure Boom（2026年9月）
• MarkTechPost – Best GPU Neoclouds 2026（2026年8月）
• ClusterBid – NeoCloud Market Consolidation 2026
• Aethir – Neocloud Debt and the GPU Collateral Value Problem
• Spheron – GPU Cloud Providers Japan 2026
• Greenberg Traurig – BIS对中资实体许可要求（2026年6月）
• Digital Today – NVIDIA砍掉过半亚洲买家（2026年7月）
• Introl – BIS对H200/MI325X逐案审批
• Tech Times – 商务部起草远程访问规则（2026年8月）
• The Register – 四人因走私NVIDIA芯片被起诉（2025年11月）
• The Substrate – How much US compute is China renting?（2026年5月）
• CoreWeave Q2 2026 8-K（StockTitan转载）
• CoreWeave Q1 2026业绩公告
• Constellation Research – CoreWeave 2025年报与2026指引
• Khan Capital – CoreWeave Q2 2026分析
• Crypto Briefing – CoreWeave创始人减持（2026年8月）
• Nebius Q2 2026业绩公告
• Nebius Q2 2026致股东信
• MarketBeat – Nebius Q4 2025业绩与2026指引
• Wikipedia – Arkady Volozh · Wikipedia – Nebius Group · Wikipedia – CoreWeave
• Revelio Labs – CoreWeave · Nebius · Crusoe · Lambda · Nscale
• 经济观察网 – 算力租赁”抢滩”2026
• 21财经 – 2600亿市场量价齐升后，算力产业分化加速
• 21世纪经济报道 – 协创数据的算力狂奔（半年报）
• 21世纪经济报道 – 协创数据再抛80亿定增
• 网易 – 安徽大佬，狂砸320亿”豪赌”算力
• 澎湃新闻 – 算力租赁，头部玩家的暴富赛道（2026年5月）
• 新浪财经 – 算力租赁”众生相”（2026年6月）
• 新浪财经 – 算力租赁隐秘江湖（2026年5月）
• Goldman Sachs – Tracking Trillions: AI Build-Out（2026年5月）
• McKinsey – The cost of compute: A $7 trillion race（2025年4月）
• ABI Research – Neoclouds $65B GPUaaS by 2030
• MarketsandMarkets – GPU as a Service Market
• 观研报告网 – 中国算力租赁行业分析（2026–2033）
• 老虎证券 – 高盛：中国AI算力8.5万亿投资（2026年9月）
• FourWeekMBA – 华为占中国AI芯片市场50%
• Cushman & Wakefield – APAC Data Centre Development Pipeline H1 2026
• Coloprice – Johor Data Centers 2026 Guide（含Knight Frank数据）
• Digital in Asia – Who is Building AI Data Centres in Southeast Asia 2026
• BlackRidge – Top Data Center Projects in Thailand 2026
• TechNode/BMI – Thailand data center capacity set to quadruple
• Savills – Data Centres in Indonesia（2026年7月）
• DCD – Firmus to deploy 170,000 GPU cluster in Batam
• TechRepublic – OpenAI taps Firmus for two Malaysia AI data centers
• The Decoder – ByteDance Blackwell cluster in Malaysia
• Asia Times – Nvidia GPU crackdown hits China-linked SEA data centers（2026年6月）
• OCPL – Malaysia: The Hyperscale Hedger
• Value Chain Asia – Malaysia Data Centre 2026: Water Is the Binding Constraint
• Ember – From AI to emissions: ASEAN digital growth
• W.Media – Singapore DC-CFA2 winners
• Introl – Vietnam and Philippines: Next Frontier（2026年4月）