2026算力市場開局：顯卡商轉行炒內存 “套牌車”混進服務器 業內駁算力泡沫論|傳真

財聯社1月21日訊（記者 付靜 王碧微）“我們手上的H100、H200全部都租出去了。前幾天準備買64臺H200，到處找現貨，只零零散散找到了幾十臺。B200在國內基本上沒有現貨，上次拿著現金在深圳到處收貨，最后只收到十幾臺。”2026年1月，算力租賃從業者王偉（化名）向財聯社記者講述了他在深圳的搶貨經歷。

歲末年初，國內的算力供應鏈下游市場就屢屢傳出貨源告急的消息，王偉甚至將這種現狀稱為“地獄模式”。

多位從業者向財聯社記者證實，目前市場處于極度供需失衡狀態，英偉達B200等高端GPU芯片在國內市場幾乎“隱形”，5090、4090等中低端GPU受原材料漲價等因素影響價格激增；下游帶動下，DDR5內存條價格大幅跳漲，部分大容量型號漲幅超過300%。

財聯社記者注意到，算力市場劇烈波動之時，正值摩爾線程-U（688795.SH）、沐曦股份-U（688802.SH）等國產AI芯片企業密集掛牌上市之際，2026年伊始，算力市場就一個字：熱！

顯卡商轉行炒內存，“套牌車”混入服務器

本月初，有自媒體文章稱“元旦上班第一天，算力供應鏈罵聲一片，2026年的算力市場開局就是‘地獄’模式。”

受訪的幾位算力從業者坦言，這種描述實際上并不夸張。

“很痛苦，現在是算力需求旺盛，但是（算卡）資源確實是不足的。我們現在每天都心驚肉跳，因為買不到貨，現在大家手上都沒東西租了，都只有一點點零零散散的東西。”王偉告訴財聯社記者。

“對我們來說，現在的問題不是買不到卡，而是太貴。”一家AI廠商基礎設施負責人告訴財聯社記者。

國產算力商基流科技的一位高管告訴財聯社記者，目前，高端訓練卡由于其不可替代性和供需缺口，價格堅挺，貨源稀缺；而消費級顯卡，則在顯存等核心元器件成本上升傳導后價格飆漲。

北京瀾啟智算業務負責人鄭萬利告訴財聯社記者，2025年9月以來，DDR5內存條價格上漲超300%，DDR4內存條漲幅也超150%。

“64GB DDR5 5600速率的內存現在漲到了1萬多，4800速率的也要差不多1萬，但在2025年7、8月份時才2000多塊錢，漲了4倍多。”鄭萬利向記者列舉了一組數據，“96GB的價格現在應該是2萬出頭，128GB的往3萬去了。”

鄭萬利算了一筆賬：原來一臺H100機頭價格約30萬元，現在僅裝配32根64GB內存條的成本就超過30萬元。

如果配置B200機頭，至少需要24根內存條，加上CPU、硬盤、機架、電源等，整機價格已攀升至六七十萬元。

鄭萬利還透露，H200整機價格最低時曾降至190多萬元，目前最新報價已回升至230多萬元。

上述AI廠商基礎設施負責人則透露，“目前8卡5090加CPU加內存的整機已經報價40多萬，上個月只要32萬。”

根據慢慢買App，一款10月在京東售價為16899元的七彩虹RTX5090D顯卡價格已經飆漲至今日的20399元。

甚至連二手租賃價格也隨之波動，一位算力租賃商告訴記者，現在算力租賃價格相較此前低點已經漲了5%-10%。

除了供應鏈本身的產能受限，投機資金的涌入加劇了市場的瘋狂，渠道供應商馬明（化名）觀察到，一些原先做顯卡的渠道商現在轉行做起了存儲生意。

“顯卡資金占用量大，而存儲風險更低，漲幅更快，能快進快出。”馬明告訴財聯社記者，這些渠道商基本上從去年10月、11月開始收貨，手法是“左腳踩右腳”——低價收貨，高價出掉，再用更高的價格收回，不斷推高市場水位。

馬明舉例分析，市場上存在三類存儲產品：真實消耗的、未消耗的、庫存補出來的。

有人以4000元收購2000根內存，其中1000根被裝機消耗，另外1000根則以4300元賣給下一手投機者。

在高額利潤的誘惑下，黑灰產鏈條開始滋生，馬明向記者揭露了存儲市場背后的“假內存”現象。

第一類是“套牌車”，賣方手中有正版貨源，也有拆機貨，他們將拆機貨原本的標簽換掉，包裝成正版貨出售，同一個序列號可能同時出現在兩根內存上，賣給不同的客戶。

第二類情況更為惡劣，馬明透露，市場上出現了連PCB板、顆粒都是假的內存條，這些產品并非原廠生產，無法達到原廠質檢標準，裝入服務器后會出現嚴重的性能問題。

“其實除了內存，硬盤、處理器都漲得很瘋狂。”馬明補充道，硬盤價格翻了1-3倍，服務器處理器漲幅很大，且很多型號處于缺貨狀態。

一位渠道商告訴財聯社記者，一款英特爾i5處理器，現在售價約1800元，9月份大概1400元，一路漲起來；英特爾至強6530處理器目前售價約9200元，而一個月前則為8000出頭。

KeyBanc數據顯示，由于超大規模云服務商“掃貨”，英特爾與AMD在2026全年的服務器CPU產能已基本售罄。為了應對供需極端失衡并確保后續供應穩定，兩家公司均計劃將服務器CPU價格上調10%-15%。

H200“看得到摸不著”，國內算力需求將分流

在價格暴漲的同時，核心算力芯片的供應依然是產業鏈的痛點。

盡管近期美國已放寬英偉達H200對華出口，但多位受訪者表示，國內供應實質性短缺的局面并未改變。

“目前的情況比較特殊。”一位算力服務企業高管告訴財聯社記者，雖然政策有放寬跡象，但實際進口審批流程依然嚴謹，導致H200的實質性供給非常有限，國內處于“看得到但還不太摸得著”的狀態。

優刻得（688158.SH）服務器中心及AI算力負責人丁振雷持有類似觀點，他向財聯社記者表示，美國放寬H200出口，長期戰略上不會產生影響，但在短期內，面對大的算力場景，企業可能會“緩一緩”，等待具體落地情況。

這種“看得到摸不著”的供應現狀，正在倒逼算力需求在市場中分流。

前述基流科技高管分析，未來市場會形成“多層次、多路徑”的并行格局。

對極致性能和有國際生態依賴的場景，企業仍會爭取英偉達芯片；但對更廣泛的行業應用、對數據安全與自主可控有高要求的政務和企業市場，國產算力已成為主流選擇。

“國產算力芯片的機會，不在于在通用賽道上全面正面超越，而在于聚焦優勢戰場。”該高管認為，在推理場景、工業質檢、智能政務、金融風控等行業專用場景，國產芯片在能效比、成本和特定模型適配上已展現出性價比優勢。

云服務廠商的采購動作印證了這一趨勢，丁振雷向財聯社記者透露，優刻得目前已采購了3-5家國產芯片。

“只要能國產替代的，我們首先能做的工作就是提早適配。當它的性能優化到一定程度的時候就快速引入，這時候供給來源要多樣化。”丁振雷表示。

與此同時，軟件定義的趨勢正在反向重塑硬件標準。

鄭萬利向財聯社記者分析，DeepSeek等國產大模型的爆發，對MoE（混合專家）架構和混合精度訓練提出了具體要求，這倒逼國產硬件廠商必須跨過“適配”這道門檻。

鄭萬利判斷，國產算力接下來會迎來更多市場需求，未來兩年將是國產算力開拓商業市場的關鍵期，“國產卡肯定是個方向”。

對于市場上關于“算力過剩”或“泡沫”的討論，一線從業者給出了不同的觀察。

“那些說算力過剩的，都是制造焦慮。國內算力是遠遠不夠的。”王偉直言，目前模型距離成為真正的生產工具還有距離，需要持續投資。

丁振雷則從技術邏輯層面反駁了泡沫論，他認為，2025年是Agent（智能體）元年，Agent是提高生產力的邏輯而非單純的降本邏輯。一個真正好用的Agent落地，對Token（詞元）的消耗是巨大的。

“如果Agent不落地，算力可能是過剩的；但只要解決了真正的生產力問題，算力還是欠缺的。”丁振雷表示。

上市潮背后，“煙囪”難題仍存

供應鏈焦慮的另一面，是國產芯片企業在資本市場的高歌猛進。

2025年底，摩爾線程、沐曦股份相繼在科創板上市，首日漲幅分別達到468.78%和692.95%。隨后，壁仞科技（06082.HK）登陸港交所，天數智芯（09903.HK）啟動港股公開認購并獲得超300倍的超額認購。

資本熱潮下，相關公司的財務數據尚待改善。根據招股書數據，摩爾線程與沐曦股份過去三年合計虧損超過80億元；正在沖刺科創板的長鑫科技（DRAM廠商），截至2025年6月30日，累計研發投入188.67億元，占累計營業收入的33.11%，但其2025年前三季度的歸母凈利潤-52.8億元，同比僅略微減虧。

同時，TrendForce集邦咨詢分析師龔明德告訴財聯社記者，預計2026年全球AI服務器產值將提升逾42%，達到4300億美元，在這個龐大的市場中，國產廠商面臨的不僅是資金問題，更是如何解決“不好用”的技術難題。

海光信息（688041.SH）副總裁吳宗友在接受財聯社記者采訪時指出，過去幾年信創國產化發展很快，但也給客戶造成了不少困擾，不同芯片廠商各自為戰，形成了“煙囪式”的建設模式，導致算力利用率低下。“有這么多的芯片，都要去適配和優化，投入的成本非常多。”

為此，海光信息正在推進“AI計算開放架構”。吳宗友介紹，該架構沒有加入門檻，旨在把所有的AI產業鏈上下游廠商聚合在一起，形成統一的開發規范，讓客戶不再被單一芯片綁定。

“國內各行各業尤其是互聯網客戶非常接受AI計算開放架構。”吳宗友透露，互聯網客戶購買力強，不希望被單一廠商控制，因此對開放路線接受度很高。

上述基流科技高管也表示，該公司研發的Venus智算平臺能夠兼容多種硬件架構，支持異構GPU，降低對進口GPU的依賴，同時能夠實現高效混合訓練與推理。

在硬件集群建設層面，挑戰同樣嚴峻。中科曙光（603019.SH）高級副總裁李斌告訴財聯社記者，建設萬卡集群并非簡單的堆砌，隨著規模擴大，互連網絡、可靠性和能效都面臨以指數級上升的工程難題。

李斌特別提到了當前行業熱議的“光銅之爭”，他認為，銅連接雖然成本低、功耗低，但傳輸距離受限。隨著單鏈路速率提升至200G或400G，銅線傳輸距離縮短至厘米級，芯片直接出光成為必然趨勢。

“為什么要用到CPU？因為現在光模塊功耗高、可靠性差，十萬卡規模如果全用光模塊根本做不起來。”李斌分析，未來硅光和CPU技術成熟后，可以大幅提高可靠性并降低功耗。他預判，當速率超過400G時，沒有"硅光技術"的系統可能無法實現。

為了解決異構算力的管理難題，云廠商正在嘗試通過軟件調度來抹平硬件差異。

丁振雷介紹，優刻得正在做異構管理和虛擬化能力，將不同算力切割得更細，把合適的負載調度到合適的位置。“原本大家采用不同類型的卡擔憂很大，如果有統一標準，門檻會大大降低。”

從存儲市場的投機亂象，到芯片供應的博弈，再到架構層面的突圍，2026年的算力市場在焦慮與希望中開局。

對于國產廠商而言，上市融資只是獲得了入場券，能否在“地獄模式”中通過技術和生態的考驗，是未來兩年必須解決的現實難題。