宇树科技王兴兴在2026年11月连续两场公开论坛上给出了同一个判断：数据、算力、芯片产能、能源与矿产构成未来世界最核心的五种资源，围绕算力展开的竞争将“非常非常惨烈”。同一时间，乌镇峰会上的补充更为具体——芯片产能全球极缺，国内算力也极缺。
这个判断与另一组数据形成了直接冲撞。截至2026年6月底，全国算力设施整体上架率71.4%，近三成机柜处于空置状态；而高端GPU的出租率超过90%，新签合同的交付排期普遍延至2027年上半年。一边是“极缺”，一边是空置，两者同时成立。裂口不在总量，而在统计口径中的“名义算力”与市场愿意持续付费的“有效算力”之间。王兴兴所说的“惨烈”，其重量恰恰落在这里：竞争的对象正在从“拥有多少算力”转向“多少算力能在真实负载下被高效调用”。
▎分论点一：竞争的单位从芯片迁移到系统
将算力竞争等同于GPU保有量的思路，无法解释上述空置与紧缺的并存。王兴兴将芯片产能与能源、矿产并列为核心资源，隐含的前提是：这些资源各自稀缺，但稀缺本身并不自动转化为可用的算力产出。中间隔着的是系统组织的效率。
中科曙光历军在2026年乌镇峰会上的判断提供了同一方向的注脚：未来算力竞争“并不只是单颗芯片峰值性能的竞争，更是将大量计算、存储、网络、电力等资源高效组织起来的系统能力之争”。上证报2026年一季度对南方某国家级智算中心的调研记录了一个可验证的对照：同一机房内，英伟达GPU机架出租率在90%以上，国产GPU服务器出租率不足50%，后者的价格“便宜得多”。差距不在单卡峰值算力，而在软件栈成熟度、集群调度效率与跨层协同能力。
芯片产能的紧缺是真实的，但紧缺的芯片并不自动等于紧缺的算力。 王兴兴所说的“国内算力极缺”，缺的是被系统效率兑现过的算力，而非停留在机柜里的板卡。
▎分论点二：供需分化沿着负载类型展开，而非沿着总量展开
拆开结构，分化沿着两条线同时进行。
需求端的主导力量已经切换。2026年一季度国内AI算力需求同比增长417%，有效供给增速为128%。德勤研报判断，2026年推理任务将占据全球AI总计算负载的三分之二；国内大模型周Token调用量已连续多周居全球首位。推理负载的持续性与训练负载的脉冲式特征有本质区别：前者对算力的调用更密集、更常态化，也使得“可被持续调度的有效算力”的稀缺被进一步放大。
供给端的分化则沿着算力层级展开。高端算力受制于先进制程与交付周期，H100一年期合约价从2025年10月的每小时1.70美元升至2026年3月的2.35美元，涨幅接近40%。与此同时，部分国产集群的平均利用率落在10%至22%区间，低端算力节点的月租从数万元大幅回落。“算力过剩”与“算力紧缺”可以在同一张产业报表上共存，取决于观察的是训练还是推理，是高端集群还是通用节点。 竞争的压力首先表现为结构错配下的淘汰，而非总量意义上的供过于求。
▎分论点三：折旧的刚性，划定了商业模式的可行边界
重资产的物理账为上述分化提供了一个硬约束。行业内通行的GPU折旧周期为三年，每年接近三分之一的硬件成本进入损益表，无论设备是否被充分利用。中国信通院的数据划出了一条清晰的盈亏线：利用率低于70%必然亏损，80%以上属于薄利，接近90%才能形成像样的利润空间。
这条线在上市公司报表中得到了验证。2026年上半年，15家核心算力租赁上市公司的累计折旧合计308.53亿元，而归母净利润合计仅58.24亿元，折旧总额是净利润的五倍。重资产的刚性不会因需求景气而消失，它只是被收入增速暂时掩盖。
商业模式的演进方向由此被框定。一端是收入端的锁定：头部企业以覆盖三至五年全成本回收周期的闭口长单对冲折旧的确定性流失。另一端是计价方式的迁移：从裸金属租赁转向Token分成与一体化服务，使收费逻辑从“占用时长”逐步转向“实际产出”。行云科技等案例中Token分成已实现项目级落地。其经济含义不在于概念切换，而在于将收入曲线从硬件折旧的刚性节奏中部分解耦。但这并非无条件的升级：Token分成奖励的是运营效率与负载稳定性，而非单纯的资产堆叠。
▎分论点四：杠杆的节奏，比杠杆的规模更决定生存排序
截至2026年上半年，15家算力租赁核心上市公司的有息负债合计1074.32亿元，其中短期债务572.59亿元，而账上资金与可快速变现资产合计375.75亿元，现金覆盖存在明确缺口。融资租赁成为扩张的主要工具之一，2025年末算力租赁资产余额达972.62亿元，同比增长109.89%。
重资产行业的高负债具有结构性合理性，风险不在于杠杆的存在，而在于扩张节奏与收入兑现节奏之间的匹配程度。头部企业的长约结构提供了缓冲，但缓冲的坚固程度最终取决于下游客户的Token消耗能否持续转化为付款能力。当“扩产能力”被等同于壁垒时，容易被忽略的是：扩产形成的资产，只有在被高效利用的前提下才构成壁垒；否则，它只是折旧与利息的载体。王兴兴所描述的“惨烈”，在财务层面的对应物正是这一层——当所有参与者都在同一方向上堆叠资源时，折旧的刚性会以相同的力度作用于每一张报表，差异只在于谁的利用率更早越过盈亏线。
▎产业机会：裂口两侧的疏导与替代
沿着“名义算力向有效算力转化”这一框架，受益环节可以沿两条线索识别。
疏导型机会集中在将存量算力转化为可调度产出的环节。单芯片功耗逼近千瓦级，使液冷从可选变为必选；集群规模扩张使高速互联与光模块的带宽升级成为刚性配套；先进封装在制程约束下承担了延续性能曲线的作用。这些环节的共同特征是：不直接拥有算力资产，但决定了算力资产能被利用到什么程度。在名义算力已经庞大的条件下，提升“转化率”的环节比继续堆叠“存量”的环节具有更清晰的需求能见度。
替代型机会出现在计价模式与系统架构层面。Token分成与一体化服务的意义不在于替代租赁，而在于为存量算力提供一条从“折旧资产”向“运营收入”迁移的路径；国产超节点架构则试图用系统级互联弥补单点制程的差距，其产业价值取决于实际负载下的调度效率，而非架构名义参数。对于尚未进入公开资本市场的创业公司，值得跟踪的方向集中在跨厂商异构算力的统一调度层与推理负载的精细化运营工具，而非重复建设算力池本身。
▎结语
未来一到两年，算力产业的定价锚点大概率会继续从“拥有多少PFLOPS”向“有多少算力能在可接受的成本下被真实负载调用”迁移。王兴兴将芯片产能、能源与矿产并列为核心资源，点出的是供给侧的多重稀缺；但稀缺资源的堆叠本身并不自动产生有效算力，中间隔着系统效率与商业模式的转换损耗。一个可供检验的判断是：当行业平均利用率越过盈亏平衡线之前，折旧与杠杆的刚性将比需求增速更决定企业的生存排序。 裂口两侧，一侧是仍在排队的芯片与高端算力，一侧是等待被调度的沉默资产——下一阶段竞争的实质，是谁能以更低的损耗把这条通道打开。
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