2026年10月 · 基于公开报道整理，不构成法律或投资意见

一、行业概况与竞争格局

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；一家新公司的建设期很可能跨越一个完整周期，财务模型需要包含下行情景。

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。

对组织的含义： 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，需要独立的合规签字机制和D&O保险安排。

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。

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。

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、使用NVIDIA/AMD算力、国内外同时布局的公司，处在两种逻辑的夹缝中，需要明确自己归属哪一边。

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。

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）。自建机房要到创业第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，决定前要让对方拿出实际预算和电力批文。

六、东南亚算力基建专项调研

结论

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。

• 谁在买： 美国超大规模云（微软、AWS、谷歌、甲骨文）、OpenAI，以及中国互联网巨头（字节、阿里、腾讯）；字节是柔佛和曼谷最大的单一租户之一。
• 谁在建： 区域开发商（DayOne、Bridge、PDG、AirTrunk、STT、YTL、Vantage），其中DayOne和Bridge都有中资血统。
• 瓶颈： 电力和水。马来西亚数据中心用电2030年预计达68TWh（占全国30%）；柔佛已暂停新增水冷项目至约2027年中，非AI项目审批冻结两年。
• 政策风险： 2026年5月起美国要求母公司在中国的买家在任何地点购买高端芯片都需许可；马来西亚2025年7月起对美国AI芯片出口实行战略贸易许可；已有中资云商（Megaspeed）被调查并被机房清退。

全区域总览

亚太2026年上半年数据中心开发管线创纪录达26.5GW，其中在建4.8GW，东南亚占在建容量约一半。

2029年预计值为按在建进度和管线转化率（约30–50%）推算，非机构预测。各机构对”管线”定义不同，Knight Frank的柔佛8.5GW含大量未批、未供电的远期项目。

区域性指标：

• 投资：到2030年区域数据中心投资约300亿美元（Turner & Townsend）；马来西亚2021–2025年6月批准143个项目、约330亿美元；泰国BOI 2025年上半年批准28个项目约161亿美元。
• 需求增速：到2028年年均约20%（美国–东盟商业理事会）；IEA预计东南亚数据中心用电2030年较2024年近翻倍。
• 造价：每MW 690–960万美元（C&W 2026）；40kW+高密度AI机房造价高18–22%。
• 租金（批发，每kW每月）：柔佛$110–150，曼谷$120–165，新加坡$330–475。
• 电力结构：东盟约70%电力来自煤气油；马来西亚81%化石，风光仅2%。

马来西亚

马来西亚吸收了东南亚五大经济体三分之二以上的在建容量；柔佛在运营IT容量1,110MW，亚太第三（仅次于东京1,473MW、新加坡1,118MW），空置率仅0.7%。

柔佛主要项目：

超大规模客户：AWS、微软、谷歌（2024年投资20亿美元建首个马来西亚数据中心）、字节（承诺21亿美元扩建）、OpenAI。吉隆坡方向：NEXTDC KL1（65MW，2026年5月开业，投资约7亿美元）。

电力与水：

• 数据中心用电：2024年8.5TWh → 2030年68TWh（Ember），占全国约30%；2035年需求可达5GW。
• 供给：到2030年新增最多8GW燃气电厂（气电容量+50%）；核电2031年后。电网化石占比约80%。
• 电价：TNB 2025–2026年改为按电压等级计价，平均约$0.129/kWh。
• 水：2025年底干旱后，当局要求暂停新增水冷扩建约18个月（至约2027年中），Kulai–Sedenak走廊受影响最大；Sedenak二期水电接入推迟到Q4 2026；在建每日5000万升水处理厂。新一代芯片冷却用水是旧负载的3–5倍。

政策：

• 2026年2月起暂停非AI数据中心审批约两年，只批有明确AI效益的项目；柔佛协调委员会此前已以可持续理由驳回约30%申请。
• 柔新经济特区（JS-SEZ，2025年1月）：5%企业所得税最长15年，15%就业所得税10年；新柔RTS轻轨2026年底通车。
• 2026年预算拨RM20亿建主权AI云。
• 芯片管制：2025年7月起美国产AI芯片出口需战略贸易许可；2025年10月签署的美马互惠贸易协定（尚未生效）要求马来西亚对标美国出口管制。官方立场从”坚定中立”改为”有条件中立”（2026年7月）。
• 2026年2月出现首次数据中心抗议（Gelang Patah）。

新加坡、泰国、印尼、越南、菲律宾

泰国是增速最快的新战场，在建859MW已超过柔佛；新加坡人为限供；印尼靠巴淡和NVIDIA合作崛起；越南、菲律宾仍在起步期。

新加坡（约1.1GW在运营）：

• 供给受控：2023年首轮CFA分配80MW；2026年8月21日第二轮（DC-CFA2）从20份提案中选出Digital Realty、Equinix、Keppel、STT GDC各50MW，共200MW，全部建在裕廊岛”可持续数据中心园”，要求超半绿电、液冷、锚定AI算力；18–24个月后评估第三轮。
• 超大规模承诺：微软到2029年55亿美元；AWS 90亿美元。
• 租金是柔佛的3倍，空置率0.7–1.4%；定位为互联、金融、主权节点，大规模AI训练外溢到柔佛和巴淡。

泰国（在运营134–216MW，在建859MW）：

• BOI优惠：8年企业所得税豁免、进口免税、外资持地；2026年1月启动2GW绿电直购（DPPA）试点，单个设施需达50MW。
• 风险：BMI预计2026年底–2027年电价上涨（LNG紧张），电网升级滞后是主要执行风险；字节占比过高，也是美国2025年7月点名要收紧管制的国家。

印尼（雅加达535MW＋巴淡148MW在运营，管线2,290MW）：

• 巴淡成为AI重心： DayOne在Kabil Tech Park建360MW园区，已签450MW购电协议；Firmus与NVIDIA签约至2034年，在该园区部署17万张GPU（GB300/Vera Rubin，2027–2028年上线），前六年承诺订单250–300亿美元；印尼政府目标把巴淡做到1.3GW，并在争取150–200亿美元NVIDIA相关投资。
• 雅加达：Digital Edge承诺45亿美元建500MW AI园区（Bekasi，2026年1月）；BDx 500MW西爪哇园区；PDG JC3/JC4、DAMAC JKT02均超100MW。
• 超大规模：微软17亿美元（四年）、甲骨文12亿（巴淡）、腾讯云5亿（雅加达第三座）、Indosat＋NVIDIA 2亿（梭罗）。
• Savills预计2030年总容量约2.3GW。约束：电网可靠性、煤电为主、审批效率、技工短缺；利好：数据本地化、税收减免50–100%（5–20年）、巴淡特区。

越南（约150MW）： FPT与NVIDIA的河内AI工厂（2亿美元，2024年11月运营）；Viettel规划50MW、FPT 30MW、VNPT 20MW；G42＋FPT＋Viet Thai 10亿美元框架协议和一个20亿美元AI超大规模项目在谈；2025年12月通过首部AI法；目标1GW（未给年份）。超大规模云只有意向，没有承诺容量。

菲律宾（约200MW）： 集中在马尼拉；PLDT Vitro 50MW、Globe 40MW、Converge 30MW在扩建，SpaceDC 72MW园区进入；克拉克100公顷数据中心园区招商；目标500MW；偏电风险仍存，考虑重启巴丹核电。越菲合计到2030年投资管线约200亿美元（Introl，行业营销口径）。

谁在建

东南亚的算力基建由四类人在推动：区域开发商出机房，美国和中国巨头出订单，NVIDIA生态的AI工厂出算力，电力公司出瓶颈。

供应链观察：

• 服务器和机柜：大多从台湾、马来西亚（槟城、居林的超微、英业达、捷普、广达工厂）和泰国集成；马来西亚已是AI服务器的主要组装地之一。
• 液冷、配电、发电机、变压器：全球短缺，交期12–24个月，是区域项目延期的常见原因。
• 高密度机房：AI机柜从8–12kW升到25–40kW，40kW以上造价高18–22%，液冷在新加坡已是强制要求。
• GPU流向审查：马来西亚战略贸易许可、新加坡KYC、美国最终母公司测试，采购方要对每批芯片的最终用户留痕。

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。

给采购的实用换算

• 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。

八、商业计划需要回答的关键问题

以下问题按投资人和大客户的尽调逻辑整理，是一份算力租赁商业计划在当前环境下需要正面回答的内容。

定位：这门生意凭什么存在

大客户（如字节）自己在柔佛、巴淡建机房，火山引擎对外卖算力；华为云在马来西亚、泰国、印尼有自有数据中心，昇腾算力由华为自己销售；NVIDIA在收紧对亚洲买家的配额。一家中间层公司的位置通常落在两个缝隙里：

关键问题： 如果大客户的订单只覆盖它自己不能买的那部分，业务寿命等于禁令落地前的时间。商业计划需要说明哪些壁垒不依赖这两个缝隙——独有的电力配额、非中资客户群、特定机房位置、软件与运维能力。

客户结构与合同

• 签约主体是客户的境内公司、新加坡公司还是海外业务实体？合同形式是算力租赁、托管还是代持？
• 合同期限、最低用量或take-or-pay条款、提前终止的补偿机制——这是债务融资的前提（CoreWeave模式）。
• 最大客户占收入比例；是否有海外非中资客户。
• 客户自有机房上线后，继续采购第三方产能的理由是否写进了合同期限。

芯片供应与合规

• 现有GPU的采购路径：分销商、发票主体、BIS许可或NVIDIA书面授权。
• NVIDIA 2026年7月审核后是否仍在客户名单；B300、Rubin的配额是否有书面承诺；是否有NCP认证编号。
• AMD路线：MI300X/MI325X受同一套管制约束，MI325X已列入个案审批加25%关税；AMD卡的转租市场更薄。
• 模组路线：模组归入EAR 4A090管制，与整机适用同样的最终母公司测试。
• 昇腾路线：国内由华为直销、大客户直采，中间层空间有限；海外使用昇腾受美国商务部2025年5月”全球任何地方”指引约束，主流机房运营商不接。
• 最终母公司与股东结构：是否有律师出具的股权结构图；最终控制方所在司法区。

政策窗口与Plan B

• 若美国明文禁止向中国AI公司远程出租先进算力，手上的卡转租给谁？转租后的收入情景算过吗？
• 马来西亚战略贸易许可是否已取得；机房运营商是否书面知悉最终用户。
• 机房租赁还是自建；电力、用水批文进度；所在国是否在管制重点名单。

融资与财务模型

• 股权和债务融资到账金额；现金跑道；下一轮计划。
• 财务模型采用的租金基准（一年期合约价H100约$2.35/h vs 按需价）、利用率假设（行业70–80%）、是否包含租价下跌30%和主要客户退出的情景。
• 每MW全包资本开支（AI机房3000–4500万美元）与资本成本；小玩家资本成本通常比头部高3–5个百分点。

团队与治理

• 管理层是否有重资产、高杠杆业务的经验，以及穿越下行周期的记录。
• 合规负责人与法务签字机制；出口文件、海关申报的责任划分；D&O保险安排。
• 华为、字节等关键关系能带来的具体资源（配额、客户转介、机房资源），而非泛指的”关系”。

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）