【算力市场的参与者们】

⭐️批发层：API聚合商

它们本身不拥有底层算力或模型，而是作为一个“智能路由器”，聚合了众多大模型的API。通过分析用户的请求，智能地将简单任务分配给成本更低的模型，将复杂任务分配给能力更强的模型，从而在效果和成本之间取得最优解。

其竞争壁垒在于智能调度的算法和效率，但相对较薄，因为上游的大模型厂商和下游的应用层都可能切入这个市场。

海外的OpenRouter 是典型代表，国内也有硅基流动都在扮演类似的角色。这类参与者的生意本质已经从早期的“流量倒卖和协议转换”演变为智能编排（Orchestrator）。

⭐️算力租赁层：GPU“二房东”

它们通过大规模采购GPU服务器，自建或合作建设数据中心，然后将算力以租赁的形式提供给客户。客户无需自己管理复杂的底层硬件和驱动，可以像使用水电一样按需使用算力。由于模式相对标准化，这个领域价格战激烈，对运维能力要求很高。

海外的RunPod 和 Vast.ai 是典型的算力租赁平台。国内也有多家上市公司布局此业务，与RunPod模式相似。比如：

青云科技（688316.SH）：混合云厂商，布局A100/H800算力租赁，首创“算力期货”模式，擅长算力调度。

鸿博股份（002229.SZ）：通过子公司英博数科布局，与英伟达深度合作，是MiniMax的核心算力供应商，智算中心出租率高。

协创数据 （300857.SZ）：大规模采购服务器自建算力集群，为客户提供云算力租赁服务，2026年一季度业绩因该业务大幅增长。

润建股份（002929.SZ）：提供“机架租赁+算力租赁”服务，并布局AI算力调度平台，在通信网络管维领域有优势。

⭐️模型主权层：垂直整合的“大厂”

这是产业链的顶端，以 OpenAI、DeepSeek 等为代表。它们拥有算法和基础设施的双重优势，通过与AWS、Google等云巨头签订长期合同锁定算力，形成了“算力霸权”。

⭐️长尾市场

此外，还有许多中小型开发者和企业这类参与者不追求开发通用大模型，而是利用Llama等开源模型作为基础，针对特定行业（如法律、医疗文案）或特定用户群体的需求进行微调（Fine-tune）。微调后的模型可以部署在自有的GPU集群上，或者向算力租赁商（如鸿博股份、青云科技等）租用算力来运行。

这种方式成本更低、针对性更强。例如，一个7B（70亿参数）级别的小模型，经过良好微调后，完全能够满足特定场景的需求，无需调用昂贵的大型通用模型API。这构成了算力市场中一个重要的、服务于长尾需求的生态位。

为解决“如何高效、低成本地微调模型”这一核心痛点，为长尾市场的参与者提供关键的软件工具和平台服务的公司将会受益。

浙大网新（600797.SH）：推出“大先生平台”，提供一站式服务，涵盖算力调度、低/零代码开发、模型微调和智能体构建，覆盖教学科研、企业生产等场景。

潞晨科技：未上市，打造了类似Tinker的微调SDK，旨在将复杂的模型训练流程函数化，让用户能像调用函数一样快速构建自己的行业模型，专注于数据和业务本身。

趋境科技：未上市，其KTransformers框架与LLaMA-Factory深度集成，支持在消费级显卡上进行轻量级微调（如LoRA），大幅降低了微调千亿级模型的硬件门槛，惠及中小企业和个人开发者。