算力租赁洞察：行业最近发生了什么？算力租赁投资框架拆解
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再看【被美国禁止】的国内
价格方面。上次提到过，一些闭口合同可以签到15万/月，目前最新情况是，某互联网宣布800万以内的现货要全部买掉，这里是什么概念呢，这个价格要给买卡做算力租赁的公司对应5%的投资年化收益，需要的租金价格是18万（低于这个谁还做这事儿），所以实际目前整个算力租赁的长单价格正在持续上涨，多个产业专家交流下来，现在一些小厂已经在按20-21万去报价了，这件事儿还是十分吓人的，如果行业平均水位提升到18万，哪怕买服务器的价格在710万/台，一个集群的利润也会有接近5.5亿，是一个相当惊人的回报数字。
商务条件方面。目前已经听说一些客户愿意出钱帮有能力买卡的渠道垫资，其次是开始有客户包电费，包解决配液冷IDC，包组网费用了，相当于只要你能买到卡，插到机柜上，所有的事儿都不用管（这里差不多相当于IDC一年给你省7万的钱，电费7万，组网乱七八糟再省不少，最后算下来相当于一年帮省3万的成本），对应到一个1000台服务器，就是3个亿利润的增厚，让有能力拿卡的公司全力去拿卡。
以上是整个算力租赁市场价格端正在发生的事情
算力租赁的价格长期趋势怎么看
首先今年事实上是AI在商业化真正爆发的元年，先从公开信息看，OpenRouter平台周度Token消耗，26年1月差不多是7T，到4月已经是23.9T，过去3个月，Token消耗涨了4倍，估计到年底肯定超过100T。Anthropic的年化收入（ARR），甚至是以一个惊人的速度达到了440亿美金，预计到年底ARR可能要突破1000亿美金,这是人类史上速度最快的公司，实际上Token的需求侧毋庸置疑，未来还会成倍再成倍的增长。【这里可以随便问一下身边在大厂上班的朋友看他们Tokens每个月用多少】
供给端一受限于摩尔定律，制程突破带来的性能提升速度在下降，二是产能有限，共同决定了未来将持续很长时间算力都是偏紧的局面，这也是为什么老黄说像陈年佳酿一样越陈越香，持续升值。现在英伟达的卡，并不是有钱就买的到，所有的他的下游都是想尽办法定配额，大概每个渠道都是相对稳定的，几乎没有哪个渠道能保证就一定能在明年【今年已经锁定】拿到更多的配额。所以这也决定了算力租赁的价格甚至有望进一步提速。
在中国市场的需求端，还要更特别一些，15万价格的时候，我跟一些大厂交流过，他们反馈目前还有65%的毛利率，相当于算力事实上可以产生接近42万以上的收入，当前算力紧缺的环境下，产品迭代跟上，有算力才能保证充分的市场份额， 所以算力对任何大模型公司，任何大厂，都是重要的战略储备，ToC的份额很多时候丢了就很难回来了（除非产品有颠覆式的创新，Anthropic的营收增长也没有让OAI的增速放缓），这也是头部大厂为什么要扫光现货的核心原因，当年互联网时代，很多业务都是打到负利润的（两头补贴），这里算力的涨价本质上就是当年对商家的补贴，等于滴滴和快的司机，有订单就奖10块，所以在份额尘埃落定钱，这10000%是能持续赚钱的生意，而且涨价的空间依然不小，因为需求已经被证实，且旺到离谱，算力租赁的价格的趋势是不必担心的。
算力租赁到底应该怎么研究：以利润为基准
客观的说，最近两个月我跟大概不下百人交流过算力租赁行业，这个行业听起来有很多弯弯绕绕的数字，多少P，万卡集群，多少台服务器，多少授信，然后有些人用不同的方式去估值去套各种不同的票。
比如闹过一个典型的笑话就是协创数据只有4wp，某某公司规划几万P，有十几倍空间，还有XX公司多少卡，XX公司只有多少卡，另一个公司显著便宜这种。这个信息显然是有问题的，因为P数的计算很多时候是有取巧的地方的。
卡数也是，B300的价值一定跟H200不一样，跟国产卡也不一样。
至于这个授信，很多时候银行就是给了，但是实际用多少，能买到多少卡都是说不准的。（前面也说了现在份额是有限的）
所以最靠谱的方式就是算到底产生多少利润。(PS：这边也有一些研究不深的喜欢按多少卡，直接给净利率，这里面也有很大的问题，我就跟一些研究员交流过，他们直接给出XX公司的租赁就是15%的净利率，所以行业其他公司也是的结论），这里面每一项成本都会导致盈利发生非常大的变化，这里简单来给大家科普一下正常的投资测算框架应该怎么搭。（其实之前是科普过的，这里再把数据做的更完善一些，参考值也更多，也跟很多行业专家更新了信息）
收入端：简单的收入来源
公式=服务器数量（H200/B300的8卡服务器）*月租金*12个月
最简单的就是多少钱一台服务器/月，或者一台服务器多少钱/年，目前行业标准B300可以直接按15万算【之前已经锁价的按锁价的合同算】，每1000台，多1万/月，年收入就多1.2亿，H200暂时按8万算，就这么简单，这个部分是不用讨论的【目前暂时好像没有了解到按P算价格的合同，所以没办法用多少P去给公司估值】。
这里有喜欢说万卡集群的，这里有个常识就是每一台服务器就是8卡，万卡按这个说法就是1250台服务器，但是这个其实有个常识错误，一般所谓的万卡集群是1,024台服务器，8,192张卡（二进制，方便网络拓扑对称组网），所以还是用1024去算一个集群是一个相对准确的数。
成本项：变化很大，很复杂的部分
算力租赁是典型的重资产行业，其最主要的成本来自于GPU服务器的采购。不同型号、不同代际、不同采购渠道的服务器价格差异巨大，直接决定了项目的初始投资规模，但这个部分我们先不谈，我们先讨论单台服务器的运营费用怎么算。
1.IDC租金（按KW定价，不包电）
目前算力租赁公司比较少自己做IDC（智算中心），因为算ROE账，买GPU是最好的，所以IDC大概率都是租的，IDC目前有包电、不包电、带液冷和不带液冷的机柜，整体数据差异较大。这里面基本带液冷的机柜价格基本是风冷机柜的一倍以上，这里一台B300的机柜基本比较零散订单的价格在7万左右，H200不需要液冷，可以用风冷，实际可能3万（也要看机柜在哪些地方），数据参考的万国数据的REIT。
2.电费
公式：年电费 = 单卡功耗(kW) × PUE × 卡数 × 8,760小时 × 电价(元/kWh)
其中PUE（Power Usage Effectiveness）是数据中心总能耗与IT设备能耗的比值，现在传统风冷IDC的PUE通常在1.4-1.6 ，液冷AIDC的PUE可降至1.1-1.2，散热能耗降低30%以上
基本简单测算，PUE直接按1.25算是相对保守的（国内新智算中心要求PUE<1.25，所以1.25基本是新的里面最保守的），B300的功耗是14.5KW，H200的功耗是11.2KW
电价的话，要取决于数据中心建设在哪里，西部绿电最便宜的有3毛的，东部有5-6毛的，整体我理解为了方便测算，可以取均值用0.4(元/kWh)，这里B300的电费就是6.35万/台/年，H200的电费就是4.91万/台/年。
3.运维费用：3000万/年/集群
运维包括驻场技术人员、备件、日常维护等，5年总运维成本占初始硬件造价的5%-6%以内，基本可以理解是硬件投资的1.2%每年，不过因为现在成本水涨船高，运维费用是不会跟着涨的（人还是这些人），相对来说一个集群基本可以认为是3000万/年。
以下是与买服务器价格有关的成本项
目前行业中自己有NCP，有配额的，所有成本考虑后，进来的成本差不多在450万-500万不等（取决于保险、中转物流过几个国家），交期4周。通过期货拿，现在要550万，交期12周。现货现在是700万。
4.融资成本
目前这个行业是重资产，所以肯定都是要引入充分的负债去提升ROE的，那这里其实就比较简单了
公式：年融资成本 = 贷款本金 × 年利率，贷款本金 = 设备采购总额 × 杠杆中的借贷比例（目前是95%）
目前基本有大厂合同的平均成本在3.8%（考虑现金流偿付后全生命周期应该在3%左右）
所以如果采购价格贵，一定会比较大程度的影响融资成本
5.折旧
这个是与利润相关系数最高的成本项，目前行业普遍认可的折旧政策是5年折旧，残值30%，那很简单的就是每年折旧要成本的14%，NCP渠道假设按最贵的500万算，现货700万，前者折旧是70万，后者折旧是98万，这里差不多每年一个集群要差2.8亿利润。
所以采购拿货的渠道会非常大程度的影响集群的利润。
6.企业所得税：高新科技企业所得税15%
简单估值：20x PE，目前头部算租公司基本是按27年18-25倍给估值的，取一个相对的中值，按20倍给应该问题不大。
以上应该是一个相对合理的算力租赁公司估值测算框架，供各位老师参考。
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