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　　近来，资本市场接连出现大额算力订单。

　　3月4日，海南华铁（603300.SH）发布公告，其子公司华铁大黄蜂与杭州某公司签署了一份为期5年、总金额达36.9亿元的算力服务协议。

　　紧接着，新三板挂牌公司蓝耘科技（871169.NQ）也宣布签下37亿元的算力云服务大单。

　　近两年来，算力供给曲线持续右移，而DeepSeek模型横空出世打破了传统算力逻辑，引发了市场对算力需求或存泡沫、供给行将过剩的担忧。

　　在这一逻辑主导下，上述两大订单的落地对市场谨慎情绪显著修复，并引发各界对算力行业未来走向的热议。

　　多位受访业内人士对记者表示，短期来看，算力需求的分化和结构性矛盾依然存在；长期来看，随着技术进步和政策的持续推动，算力行业仍将保持高速增长。

　　算力大单接踵而至

　　3月4日，海南华铁发布关于子公司海南华铁大黄蜂建筑机械设备有限公司（下称“华铁大黄蜂”）签署《算力服务协议》的公告。

　　公告显示，华铁大黄蜂为杭州某公司提供算力服务，算力服务期5年，预计合同总金额为36.9亿元（含税），平均每年产生营业收入约7亿元。

　　值得一提的是，杭州市余杭区数字经济协会近期发布通知称，根据杭州市经信局《关于开展阿里巴巴集团云和AI投资计划本地配套供应商摸排的通知》要求，面向余杭区摸排意向参与阿里巴巴集团云和AI重大投资计划的本地配套供应商及核心产品。

　　由于海南华铁的运营主体地处杭州，上述两则消息一经传出，外界便迅速将“杭州某公司”与阿里巴巴联系起来。

　　21世纪经济报道记者还注意到，阿里巴巴CEO吴泳铭在今年2月24日宣布，未来三年，阿里将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。这将创下中国民营企业云和AI硬件基础设施建设领域有史以来最大规模的投资纪录。

　　不过，海南华铁在公告中表示，鉴于本次交易中客户名称等信息涉及商业秘密，按照规则披露将导致违约或可能引致不当竞争，损害公司及投资者利益，因此公司对本次交易的部分信息进行了豁免披露。

　　公开信息显示，截至2024年10月末，海南华铁已签约算力服务订单24.75亿元、已合计交付智算设备超6亿元，为合作方提供3-5年长期算力服务。算上此次与杭州某公司的合同，当前海南华铁累计在手订单达61.65亿元。

　　“公司算力服务合同按月收取租金，考虑到未交付订单完成算力设备采购/智算中心机房部署尚需一定时间，预计25年下半年开始订单交付加速，为2025年营收增长提供支撑。”方正证券分析师表示。

　　随后，新三板挂牌公司蓝耘科技于3月5日发布公告，宣布签下约37亿元算力大单。

　　蓝耘科技表示，公司全资子公司北京算优科技有限公司（下称“算优科技”）与某公司签署了一份《算力云服务协议》，合同总金额（含税）为37.07亿元，期限为60个月，主要内容是算优科技为X公司提供算力云服务。

　　蓝耘科技表示，上述合同的签署，有利于公司进一步拓展算力云服务业务的市场，对公司未来经营业绩的提升将产生积极影响，同时增强公司的市场竞争力、提高市场占有率。

　　巧合的是，蓝耘科技也与杭州有着千丝万缕的关联。

　　2024年11月，蓝耘科技披露，与杭钢数科、浙文互联、京源云计算等分别签署战略合作协议，全面深化合作。同年12月，蓝耘科技宣布，拟向浙文蓝耘采购算力云服务，合同金额为6.72亿元，服务期限为5年。浙文蓝耘由蓝耘科技与浙文互联各持股50%。

　　近期，海南华铁与蓝耘科技所披露的算力服务协议，不仅规模庞大，而且服务期限长达五年。这也折射出二者的上游客户在未来较长时间内对于高质量、稳定算力资源的需求强劲。

　　行业高景气延续？

　　21世纪经济报道记者还注意到，上述两家企业订单的签订时机恰逢行业内外对算力需求前景产生疑虑之际。

　　在DeepSeek-V3和R1模型之前，大模型行业普遍信奉“算力即权力，规模即护城河”的逻辑。然而，DeepSeek却用不到同行十分之一的价格训练出了效果更优的大模型，无疑颠覆了传统的算力逻辑。

　　由此，市场上开始出现了对大模型算力需求的担忧，担心算力需求可能存在泡沫和过剩风险。

　　这种担忧在资本市场上得到了体现。英伟达等传统算力巨头的股价一度因市场对“算力需求下降”担忧而暴跌。

　　同时，一些分析师也提出了大模型存在“密度定律”的观点，即达到对标最高水平需要的参数量、算力减半，后续大模型的训练成本将大幅下降。

　　这种担忧并非毫无根据。从某种程度上说，单一模型的训练和推理算力需求确实在下降。但是，由此所带来的技术普及和算力需求的分化状态却不容忽视。

　　有受访业内人士对记者表示，一方面，基础大模型的竞争并没有停歇，只有更先进的基础模型才能支撑更高性价比的推理模型，因此高端算力仍将保持增长。另一方面，DeepSeek等高效大模型的普及也推动了AI应用的加速繁荣，这些应用对低延迟、高并发的强需求，带动了推理侧算力需求的增加。

　　银河证券研报指出，中国企业正加速生成式人工智能布局投入，中国智能算力发展水平增速高于预期。IDC调研结果显示，目前42%的中国企业已经开始进行大模型的初步测试和重点概念验证，17%的企业已经将技术引入生产阶段，并应用于实际业务中，在未来18个月内，硬件升级将成为企业的首要投资目标。

　　头部科技企业对AI资本开支的加码，也是重要的风向标。

　　如前所述，阿里巴巴未来三年将投入超过3800亿元用于云和AI硬件基础设施的建设，这一金额超过了过去十年的总和。另外，据公开信息，字节跳动在2025年的资本开支预计将达到1500~1600亿元，其中有高达900亿元专门用于购买AI算力卡。腾讯则计划在2025年投入820亿元用于智算，相较于2024年大幅增长。

　　开源证券分析师陈蓉芳表示，短期内字节跳动、阿里巴巴等大厂纷纷加大在AI领域的资本开支投入，拉开行业算力“装备竞赛”的序幕，基础设施建设目标明确，将催生更多算力需求。

　　在旺盛的市场需求、丰富应用场景的驱动下，中国智能算力规模呈现增长态势。IDC的最新预测结果显示，2025年中国智能算力规模将达到1037.3 EFLOPS，并在2028年达到2781.9 EFLOPS，2023-2028年中国智能算力规模和通用算力规模的五年年复合增长率分别达46.2%和18.8%，较上期预期值33.9%和16.6%有显著提升。

　　此外，随着算力需求的日益增长，对算力实现高效互联互通的需求也日益迫切。

　　有受访业内人士提到，当前算力调度体系仍待完善，智算资源尚未互联互通。“东部时延敏感业务被迫‘挤地铁’，而西部闲置算力却在‘晒日光浴’。具体而言，一是多元异构算力度量、调度、运行等方面，缺乏统一标准和规范，难以协同优化。二是各地算力政策‘九龙治水’，智算孤岛问题突出，缺乏互通互用机制、平台、交易体系。”天娱数科CEO贺晗表示。

　　总而言之，尽管市场对算力需求存在短期波动和分化，但长期来看，在技术进步、政策推动及头部企业加大资本开支的共同作用下，算力行业景气灯火未熄。

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（文章来源：21世纪经济报道）