2026年算力市场展望：GPU转攻内存，云服务格局重塑与算力泡沫辨析
财联社1月21日讯（记者 付静 王碧微）“我们手上的H100、H200全部都租出去了。前几天准备买64台H200，到处找现货，只零零散散找到了几十台。B200在国内基本上没有现货，上次拿着现金在深圳到处收货，最后只收到十几台。”2026年1月，算力租赁从业者王伟（化名）向财联社记者讲述了他在深圳的抢货经历。
岁末年初，国内的算力供应链下游市场就屡屡传出货源告急的消息，王伟甚至将这种现状称为“地狱模式”。
多位从业者向财联社记者证实，目前市场处于极度供需失衡状态，英伟达B200等高端GPU芯片在国内市场几乎“隐形”，5090、4090等中低端GPU受原材料涨价等因素影响价格激增；下游带动下，DDR5内存条价格大幅跳涨，部分大容量型号涨幅超过300%。
财联社记者注意到，算力市场剧烈波动之时，正值摩尔线程-U（688795.SH）、沐曦股份-U（688802.SH）等国产AI芯片企业密集挂牌上市之际，2026年伊始，算力市场就一个字：热！
显卡商转行炒内存，“套牌车”混入服务器
本月初，有自媒体文章称“元旦上班第一天，算力供应链骂声一片，2026年的算力市场开局就是‘地狱’模式。”
受访的几位算力从业者坦言，这种描述实际上并不夸张。
“很痛苦，现在是算力需求旺盛，但是（算卡）资源确实是不足的。我们现在每天都心惊肉跳，因为买不到货，现在大家手上都没东西租了，都只有一点点零零散散的东西。”王伟告诉财联社记者。
“对我们来说，现在的问题不是买不到卡，而是太贵。”一家AI厂商基础设施负责人告诉财联社记者。
国产算力商基流科技的一位高管告诉财联社记者，目前，高端训练卡由于其不可替代性和供需缺口，价格坚挺，货源稀缺；而消费级显卡，则在显存等核心元器件成本上升传导后价格飙涨。
北京澜启智算业务负责人郑万利告诉财联社记者，2025年9月以来，DDR5内存条价格上涨超300%，DDR4内存条涨幅也超150%。
“64GB DDR5 5600速率的内存现在涨到了1万多，4800速率的也要差不多1万，但在2025年7、8月份时才2000多块钱，涨了4倍多。”郑万利向记者列举了一组数据，“96GB的价格现在应该是2万出头，128GB的往3万去了。”
郑万利算了一笔账：原来一台H100机头价格约30万元，现在仅装配32根64GB内存条的成本就超过30万元。
如果配置B200机头，至少需要24根内存条，加上CPU、硬盘、机架、电源等，整机价格已攀升至六七十万元。
郑万利还透露，H200整机价格最低时曾降至190多万元，目前最新报价已回升至230多万元。
上述AI厂商基础设施负责人则透露，“目前8卡5090加CPU加内存的整机已经报价40多万，上个月只要32万。”
根据慢慢买App，一款10月在京东售价为16899元的七彩虹RTX5090D显卡价格已经飙涨至今日的20399元。
甚至连二手租赁价格也随之波动，一位算力租赁商告诉记者，现在算力租赁价格相较此前低点已经涨了5%-10%。
除了供应链本身的产能受限，投机资金的涌入加剧了市场的疯狂，渠道供应商马明（化名）观察到，一些原先做显卡的渠道商现在转行做起了存储生意。
“显卡资金占用量大，而存储风险更低，涨幅更快，能快进快出。”马明告诉财联社记者，这些渠道商基本上从去年10月、11月开始收货，手法是“左脚踩右脚”——低价收货，高价出掉，再用更高的价格收回，不断推高市场水位。
马明举例分析，市场上存在三类存储产品：真实消耗的、未消耗的、库存补出来的。
有人以4000元收购2000根内存，其中1000根被装机消耗，另外1000根则以4300元卖给下一手投机者。
在高额利润的诱惑下，黑灰产链条开始滋生，马明向记者揭露了存储市场背后的“假内存”现象。
第一类是“套牌车”，卖方手中有正式版货源，也有拆机货，他们将拆机货原本的标签换掉，包装成正式版货出售，同一个序列号可能同时出现在两根内存上，卖给不同的客户。
第二类情况更为恶劣，马明透露，市场上出现了连PCB板、颗粒都是假的内存条，这些产品并非原厂生产，无法达到原厂质检标准，装入服务器后会出现严重的性能问题。
“其实除了内存，硬盘、处理器都涨得很疯狂。”马明补充道，硬盘价格翻了1-3倍，服务器处理器涨幅很大，且很多型号处于缺货状态。
一位渠道商告诉财联社记者，一款英特尔i5处理器，现在售价约1800元，9月份大概1400元，一路涨起来；英特尔至强6530处理器目前售价约9200元，而一个月前则为8000出头。
KeyBanc数据显示，由于超大规模云服务商“扫货”，英特尔与AMD在2026全年的服务器CPU产能已基本售罄。为了应对供需极端失衡并确保后续供应稳定，两家公司均计划将服务器CPU价格上调10%-15%。
H200“看得到摸不着”，国内算力需求将分流
在价格暴涨的同时，核心算力芯片的供应依然是产业链的痛点。
尽管近期美国已放宽英伟达H200对华出口，但多位受访者表示，国内供应实质性短缺的局面并未改变。
“目前的情况比较特殊。”一位算力服务企业高管告诉财联社记者，虽然政策有放宽迹象，但实际进口审批流程依然严谨，导致H200的实质性供给非常有限，国内处于“看得到但还不太摸得着”的状态。
优刻得（688158.SH）服务器中心及AI算力负责人丁振雷持有类似观点，他向财联社记者表示，美国放宽H200出口，长期战略上不会产生影响，但在短期内，面对大的算力场景，企业可能会“缓一缓”，等待具体落地情况。
这种“看得到摸不着”的供应现状，正在倒逼算力需求在市场中分流。
前述基流科技高管分析，未来市场会形成“多层次、多路径”的并行格局。
对极致性能和有国际生态依赖的场景，企业仍会争取英伟达芯片；但对更广泛的行业应用、对数据安全与自主可控有高要求的政务和企业市场，国产算力已成为主流选择。
“国产算力芯片的机会，不在于在通用赛道上全面正面超越，而在于聚焦优势战场。”该高管认为，在推理场景、工业质检、智能政务、金融风控等行业专用场景，国产芯片在能效比、成本和特定模型适配上已展现出性价比优势。
云服务厂商的采购动作印证了这一趋势，丁振雷向财联社记者透露，优刻得目前已采购了3-5家国产芯片。
“只要能国产替代的，我们首先能做的工作就是提早适配。当它的性能优化到一定程度的时候就快速引入，这时候供给来源要多样化。”丁振雷表示。
与此同时，软件定义的趋势正在反向重塑硬件标准。
郑万利向财联社记者分析，DeepSeek等国产大模型的爆发，对MoE（混合专家）架构和混合精度训练提出了具体要求，这倒逼国产硬件厂商必须跨过“适配”这道门槛。
郑万利判断，国产算力接下来会迎来更多市场需求，未来两年将是国产算力开拓商业市场的关键期，“国产卡肯定是个方向”。
对于市场上关于“算力过剩”或“泡沫”的讨论，一线从业者给出了不同的观察。
“那些说算力过剩的，都是制造焦虑。国内算力是远远不够的。”王伟直言，目前模型距离成为真正的生产工具还有距离，需要持续投资。
丁振雷则从技术逻辑层面反驳了泡沫论，他认为，2025年是Agent（智能体）元年，Agent是提高生产力的逻辑而非单纯的降本逻辑。一个真正好用的Agent落地，对Token（词元）的消耗是巨大的。
“如果Agent不落地，算力可能是过剩的；但只要解决了真正的生产力问题，算力还是欠缺的。”丁振雷表示。
上市潮背后，“烟囱”难题仍存
供应链焦虑的另一面，是国产芯片企业在资本市场的高歌猛进。
2025年底，摩尔线程、沐曦股份相继在科创板上市，首日涨幅分别达到468.78%和692.95%。随后，壁仞科技（06082.HK）登陆港交所，天数智芯（09903.HK）启动港股公开认购并获得超300倍的超额认购。
资本热潮下，相关公司的财务数据尚待改善。根据招股书数据，摩尔线程与沐曦股份过去三年合计亏损超过80亿元；正在冲刺科创板的长鑫科技（DRAM厂商），截至2025年6月30日，累计研发投入188.67亿元，占累计营业收入的33.11%，但其2025年前三季度的归母净利润-52.8亿元，同比仅略微减亏。
同时，TrendForce集邦咨询分析师龚明德告诉财联社记者，预计2026年全球AI服务器产值将提升逾42%，达到4300亿美元，在这个庞大的市场中，国产厂商面临的不仅是资金问题，更是如何解决“不好用”的技术难题。
海光信息（688041.SH）副总裁吴宗友在接受财联社记者采访时指出，过去几年信创国产化发展很快，但也给客户造成了不少困扰，不同芯片厂商各自为战，形成了“烟囱式”的建设模式，导致算力利用率低下。“有这么多的芯片，都要去适配和优化，投入的成本非常多。”
为此，海光信息正在推进“AI计算开放架构”。吴宗友介绍，该架构没有加入门槛，旨在把所有的AI产业链上下游厂商聚合在一起，形成统一的开发规范，让客户不再被单一芯片绑定。
“国内各行各业尤其是互联网客户非常接受AI计算开放架构。”吴宗友透露，互联网客户购买力强，不希望被单一厂商控制，因此对开放路线接受度很高。
上述基流科技高管也表示，该公司研发的Venus智算平台能够兼容多种硬件架构，支持异构GPU，降低对进口GPU的依赖，同时能够实现高效混合训练与推理。
在硬件集群建设层面，挑战同样严峻。中科曙光（603019.SH）高级副总裁李斌告诉财联社记者，建设万卡集群并非简单的堆砌，随着规模扩大，互连网络、可靠性和能效都面临以指数级上升的工程难题。
李斌特别提到了当前行业热议的“光铜之争”，他认为，铜连接虽然成本低、功耗低，但传输距离受限。随着单链路速率提升至200G或400G，铜线传输距离缩短至厘米级，芯片直接出光成为必然趋势。
“为什么要用到CPU？因为现在光模块功耗高、可靠性差，十万卡规模如果全用光模块根本做不起来。”李斌分析，未来硅光和CPU技术成熟后，可以大幅提高可靠性并降低功耗。他预判，当速率超过400G时，没有"硅光技术"的系统可能无法实现。
为了解决异构算力的管理难题，云厂商正在尝试通过软件调度来抹平硬件差异。
丁振雷介绍，优刻得正在做异构管理和虚拟化能力，将不同算力切割得更细，把合适的负载调度到合适的位置。“原本大家采用不同类型的卡担忧很大，如果有统一标准，门槛会大大降低。”
从存储市场的投机乱象，到芯片供应的博弈，再到架构层面的突围，2026年的算力市场在焦虑与希望中开局。
对于国产厂商而言，上市融资只是获得了入场券，能否在“地狱模式”中通过技术和生态的考验，是未来两年必须解决的现实难题。
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