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H100囤卡三年:卡多债多钱没了

更新 2026-10-27钛媒体APP正文 3692字阅读约 12分钟

(本文作者为 偏科声,钛媒体经授权发布)

文|偏科声,作者 | 李小年

2024 年,想租一张像样的 H100,要托关系。

一张卡的交付周期最长排到 52 周。下单一年,卡到手才算真有门路。

H100 的中位租金在 2024 年初冲上每小时 7 美元以上,国内八卡服务器一个月十几万的报价,有人抢着付。

机房里只要压着一批卡,就不愁客户——大模型公司排队上门,中间商倒卖排期,谁能搞到货,谁就等着收钱。

不到三年,同一批卡躺在机房里,行情换了一副面孔。

多家行业研究机构的测算显示,全国智算中心平均算力使用率仅约三成;三四线城市新建的国产算力集群,平均利用率只有 10% 到 22%,部分国产芯片集群的闲置率甚至高达 70% 到 80%。

价格更直白。据媒体报道,有 IDC 服务商的低端算力节点月租从 3 万元崩到不足 6000 元,跌了 80% 还多;有智算园区年亏损千万元级,还在为每天几万元的电费发愁。

当年砸下重金囤卡的机房,如今算力空转,风扇照转,账单照来。

从一卡难求,到电费都赚不回,前后不过三年。很多人第一反应是:算力过剩了,泡沫破了。

恰恰相反。AI 的算力需求还在指数级增长,高端训练卡至今一卡难求,英伟达的云客户依然拿不到足够的卡。

真正发生的事,不是算力过剩,是算力错配——最新的卡抢破头,上一代的卡租不掉;东部的需求排着队,西部的机房在空转。

囤卡的人赌错了什么?这三年到底发生了什么?

卖玩具的、做染料的、搞影视的……都来抢卡

这轮疯狂,起点是恐慌。

2023 年,ChatGPT 点燃大模型军备竞赛,每家公司都怕自己成为算力竞赛里先掉队的那个。

而市场上能买到的顶级训练卡只有一种,供货被层层收紧,交付周期最夸张的时候接近一年。

那两年,训练算力供不应求的故事层出不穷,英伟达财报电话会上那句被行业反复引用的判断是:云厂商的算力已经全部售罄。

恐慌传导到租赁市场,就是价格。

2024 年初,H100 中位租金冲上每小时 7 美元以上。抢不到卡的中间商开始倒卖排期、转租加价,和演唱会黄牛的逻辑一模一样。

然后,财富效应扩散到了二级市场。

2023 年起,最早跨界算力的公司尝到了甜头:公告里出现“GPU”“智算中心”几个字,股价就涨。

跟进者越来越多,卖玩具的、做染料的、造集成灶的、搞影视的,陆续宣布进军算力。

鸿博股份是最早跨界算力的公司之一,一度是整个板块的旗帜。

它的底色和算力毫无关系——福建企业,1999 年成立,2008 年上市,主业是彩票印刷,国内体育彩票印制的头部供应商,一块招牌端了二十多年。

2022 年,公司设立全资子公司英博数科,借着与英伟达的合作关系在北京共建 AI 创新赋能中心,做算力生意。

消息一出,A 股沸腾。2023 年,鸿博股份一年涨了近 600%,股价从 6 元附近一路冲到 40 多元,市值一度逼近 210 亿,被捧成“算力第一龙头”。

故事的高潮在 2025 年。这一年公司算力及相关服务营收 6.14 亿元,看着体面——但其中大头来自一个大项目的一次性验收确认,核心算力子公司英博数科全年净利润只有 34.7 万元。

到了 2026 年上半年,算力收入同比暴跌 91.3%,只剩 5173 万元,英博数科净亏损 1537 万元,净资产降至 -590 万元——资不抵债。

卖玩具的群兴玩具给出了另一个版本的答案。

这家公司 2025 年跨界切入智算业务,全年智算营收 5336 万元,扣掉成本后毛利为负 1500 万元。

卖卡,不如卖玩具。

同是玩具厂出身的高乐股份,胆子更大。

在 2025 年及 2026 年上半年持续亏损的背景下,2026 年 6 到 8 月连签两笔合计约 67.52 亿元的算力服务长单。而截至半年报,公司合并口径的合同负债仅 292 万元,算力子公司营收为零。

钱从哪来?7 到 8 月先后开展两笔售后回租融资合计约 48.87 亿元,以子公司股权、应收账款做质押担保。

小身板,扛着百亿的故事。

类似的还有莲花控股(终止合同约 5.75 亿元)、亿田智能(终止约 1.13 亿元),更早的飞利信因 GPU 服务器未按期供货,终止了近 11 亿元合同。

还有一种活法叫“算力二房东”。

正在冲刺港股的九章云极,自己不重金买卡,长期租入算力再转租出去。

招股书显示:租赁负债从 2023 年底的 1170 万元,滚雪球般涨到 2026 年 7 月底的 30.87 亿元,仅 2026 年上半年利息支出就 3246 万元。

行业的账面更扎眼。

据行业统计,截至 2026 年 6 月,中国在用智算中心超过 500 个,在建及规划近 400 个。

建得快,用得慢——泡沫的形状,已经足够清晰了。

大租客当了房东,散客改打“网约车”

变化的种子,其实在最疯狂的时候就已经埋下。

很少有人认真算过这笔账。

按多家券商的测算,算力租赁业务的盈亏平衡点普遍落在六成到七成的上架率,而这个行业真正的成本结构和折旧节奏,比这个数字复杂得多。

等下注的人想起要算的时候,市场已经变了。

最早离场的是大客户。字节、阿里、腾讯们买卡是拿来用的,不是拿来炒的。

随着 AI 业务成为主业,自建万卡集群成了必然选择,进不了的卡,就自己造。华为昇腾、平头哥、昆仑芯,定制 ASIC 芯片的出货量一路狂飙。

到 2026 年上半年,中国数据中心里非 GPU 加速器出货量同比增长近 80%,第一次超过了 GPU。

最大的租客们,陆续自己当了房东。而囤卡的很快发现,散客也靠不住了。

大厂把模型 API 的价格卷到每百万 Token 几分钱,前沿模型价格指数显示,到 2026 年 10 月,Token 价格较 2023 年 3 月的基准已经跌去 84%。

对绝大多数企业来说,直接调 API 比租卡自建便宜一个量级。毕竟,没有哪家公司会为了照明,在自己楼顶建一座发电厂。

算力正在从“要用的资产”,变成“随取随用的公用事业”,而公用事业,轮不到二房东来卖。

2026 年,价格雪崩。

以 AIMultiple 跟踪的租赁价格指数为例,H100 中位租金从 2024 年初的 7 美元以上,跌到 2026 年年中的 3.4 美元左右,两年半跌了一半还多。点对点租赁平台上,低于 2 美元的挂单已经随处可见。

有行业调研显示,上半年部分中小型算力卡的租赁价格,跌幅超过 40%。

月租从 3 万元崩到 6000 元的故事,不是孤例。二线城市新建智算中心的报价,只有头部云厂商的六成。

现在回到开头那个问题:囤卡的人,到底赌错了什么?

两步走错,三年白干

先说时间。

大模型从烧钱训练转向挣钱推理,推理吃的是新架构卡和国产专用芯片,老卡能干的事——推理、批处理——恰恰是价格竞争最惨烈的红海。

抢在旧时代囤下的卡,等来了一个不再需要它们的市场。

所以才有那幅怪异的图景:一头是热的。

最新的 Blackwell 架构依然实行配给制,B200 按需价格涨到 8 美元+/小时,比一年前还高。

阿里云内部几乎没有一张闲置的卡,昇腾产能被字节、阿里扫光库存,腾讯、百度还在排队。

英伟达高管说的“售罄”,到 2026 年依然成立。

另一头是冷的,是老一代的 H100、A100、A800。

更残酷的是,卖不掉的东西本该能等,算力偏偏不能等。

一台机器闲一天,折旧照提、电费照付,这一天就是彻底作废的一天;晶圆可以压在仓里等涨价,机房里的 24 小时不行。

而高端训练卡的迭代周期已经压缩到约一年,一座智算中心的投资回收期却要 5 到 8 年。等机房建成、计划中成本该收回的时候,手里的卡已经落后两代了。

已经有上市公司为这个错位付出账面代价——中安科因算力供给过剩、租赁报价下行,对项目计提了 1525 万元减值,而这只是减值潮的开始。

再说地方。

七成以上的高算力需求集中在京津冀、长三角、粤港澳大湾区,而大量机房因为电价优惠建在了西部。

网络带宽和时延的限制摆在那里,西部中低端机房再便宜,也接不住东部的需求。

电价省下来的那点钱,抵不过客户不来。

监管的动向也在佐证这不是杞人忧天。

据媒体统计,2026 年前 9 个月,沪深交易所针对算力相关事项下发超过 42 份问询函和监管工作函,海南华铁因 36.9 亿元算力大单信披违规被立案调查。

2025 年 4 月起,多地发改委开展“算力摸底”,防止盲目重复建设。

回头看这三年,剧本并不陌生。

地方政府把智算中心视为“接棒房地产”的产业选项,财政补贴、专项债、城投垫资齐上——有分析估算,政府及城投平台在这轮投资主体中占比约三成半。

机房建起来了,卡装进去了,然后发现客户不来。

这和当年的光伏、面板何其相似:方向是对的,故事是真的,但正确的方向,挡不住过度的投资。

出清已经开始。

死掉的,是没有场景、没有客户、靠杠杆囤卡等风来的“二房东”;能活下来的,是手里握着新架构算力、绑定真实需求、拿得住电力指标的人。

行业正从“跑马圈地”走向“提质增效”,这个过程会淘汰掉大部分 2024 年入场的追随者。

Token 调用量还在指数级增长,推理算力的增速已是训练算力的两倍多。

AI 的蛋糕在变大——只是分蛋糕的方式,已经和三年前写进商业计划书里的那一版,完全不一样了。

头部集群满负荷轰鸣,抢不到卡的客户依然在排队。而那些先建后租、等客上门的机房,风扇每转一圈,都是电费。

【本文由公众号「偏科声」原创,文中数据与案例来自 IDC 报告、《每日经济新闻》等公开报道,以及相关上市公司公告与招股书。

本文仅作产业观察,所涉公司信息来自公开报道,不构成投资建议。】

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文章标签算力芯片

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