算力租赁+国产卡.pdf

本文件为未具名机构的行业调研纪要，日期为 2026/08/13，并非NVIDIA官方公司研报，因此未提供评级、目标价及盈利预测。文件核心围绕算力租赁运营商的一线经营信息，间接反映NVIDIA GPU在中国区非官方渠道的供求变化。

核心结论可概括为：美国监管收紧导致非官方渠道NVIDIA GPU到货量大幅缩减，算力租赁商被迫提升国产卡交付占比至70%-75%；行业回本周期统一设定为60个月，利润核心来自服务器残值，而非租金价差。

支撑该结论的关键数据包括： - 非官方渠道NVIDIA GPU月到货量从 2026年2月前约1500-2000台8卡服务器（H200/A100）降至当前 约200台（B300），2026年7月萎缩严重（原文）。 - 国产卡交付占比已提升至 70%-75%，以华为昇腾910C等为主力（原文）。 - 算力租赁回本周期统一设定为 60个月，六年长协对应72个月；行业普遍净利率 12%-13%（原文）。 - 利润主要来源于服务器残值：NVIDIA GPU稳定运行约 7年，残值约 30%；国产卡稳定运行约 5年，残值约 20%（原文）。 - 液冷方案较风冷溢价 15%；高速光模块、超节点无损交换机涨价通过长协锁定在 约4%；存储涨价 5%以内（原文）。

最重要的定性支撑：公司拥有三个80MW算力集群，其中一个集群 38,000张A100/H200 计划扩容至 44,000张，主要服务 Kimi和智谱AI 的长期训练需求；另一个集群为 36,000余张华为昇腾910C。长期协议（五年/六年长协）、客户预付/长期使用以及海外训练方案（北京亦庄至新加坡网络延迟40毫秒以内）构成需求侧支撑。

2. 关键财务与业务拆解

原文未披露NVIDIA官方收入、出货量、利润率等财务数据，仅提供下游算力租赁运营商的成本、交付及资产数据。以下拆解分为两部分：一是原文业务数据，二是FinGPT外部核验数据。

需注意：上述外部数据未经官方公告核对，且原文未提供NVIDIA财务数据，仅用于估值参照，不作为业绩判断依据。FinGPT指出，研报所述液冷溢价、长协涨幅、月到货量等属下游成本/渠道信息，无法与NVIDIA财务直接核对。

3. 研报逻辑链条与前提假设

每一步推理均有原文证据支撑。对前提假设的中性评估：步骤1和2的脆弱性较高，因为渠道收紧具有阶段性波动特征，且国产卡在训练效率上的差距可能影响客户接受度；步骤3的脆弱性在于残值变现依赖服务器物理寿命和二手市场流动性，若算力过剩或技术迭代加快，残值可能缩水；步骤4的脆弱性较低，长协锁定价格是常见采购策略。

4. 主要风险与不确定性

上述风险表述保持克制，均使用“可能”“潜在”“值得关注”等措辞，不夸大严重性。研报提及的风险集中在供给端和替代逻辑，模型补充的风险则源于估值与财务数据缺失。

5. 估值与目标价逻辑

原文未提供评级、目标价及目标价调整信息，因此无法进行目标价调整归因（无法判断是盈利预测变化还是估值倍数变化）。基于FinGPT外部数据，当前NVIDIA估值如下：

历史中枢和同业均值在输入数据中均缺失，无法计算溢价或折价。FinGPT分析指出，绝对估值偏高，隐含高增长预期，但对盈利下修敏感。需要说明的是，目标价缺失与纪要属性有关，并非表明基本面转弱。在没有目标价的情况下，建议关注未来正式研报中的目标价调整原因，以区分盈利预测变化与估值倍数变化。

6. 独立判断与情景分析

声明：本文基于公开研报分析整理，不构成投资建议。

由于原文未提供NVIDIA财务预测，2028E EPS列标注“未披露”，以FinGPT当前EPS约6.53为基准进行定性推演。

展开说明：

乐观情景：若非官方渠道未完全切断、新渠道开拓有效，且国产卡在训练场景仍存在性能差距，NVIDIA中国区需求韧性可能好于市场预期。但当前PE 34.48的估值需要盈利持续兑现来支撑，若增速不及预期，估值消化压力较大。

基准情景：国产替代与渠道收紧形成对冲，NVIDIA中国区收入温和承压，但长期增长仍依赖海外AI资本开支与新品周期。下游算力租赁的60个月回本和12%-13%净利率意味着运营商新增资本开支较为理性，不会出现盲目扩张。

谨慎情景：若渠道彻底关闭或国产卡训练效率快速提升，NVIDIA中国区收入或显著下修，叠加当前PB 27.90的高估值，股价波动可能加大。