從 “有棵樹” 到 “有朵雲”，行雲科技浴火重生背後的算力大戲

2026 年，AI 給市場帶來了太多奇蹟和震撼。其中，算力市場的行雲科技，能夠拿一塊金牌。

行雲科技前身叫有棵樹，曾是深圳跨境電商 “華南城四少” 之一，在 2021 年亞馬遜封號潮中遭到重創，連虧四年、資不抵債，2024 年底被迫進入破產重整。

僅僅一年多以後，它以行雲科技的新名字交出了一份讓市場側目的半年報預告：營收 2.6 億至 3 億元，同比增長超五倍；歸母淨利潤 1000 萬至 1500 萬元，同比增長最高近七倍。

既然舊名已改，那麼增長的核心推手肯定不是重新活躍的跨境電商業務，而是一個全新的方向——算力租賃。上半年，其 67 台算力服務器的銷售直接貢獻了約 6500 萬元毛利，公司在手算力訂單規模已突破百億元，年內股價漲幅一度超過 400%。

不過 2026 年過半，算力租賃本身在資本市場的口碑開始變得複雜。雖然大模型和 AI 應用還在講故事，但大洋彼岸的 CoreWeave 頂着鉅額債務流血上市，空頭們直言這門生意 “回報率不過個位數”，Meta 前段時間傳出出租閒置算力的消息又讓整個賽道風聲鶴唳。

行雲科技到底是抓住產業機遇的跨界黑馬，還是又一個在資本泡沫中起舞的冒險家？回答這個問題，關鍵不在於對一家公司的多空判斷，而在於對算力租賃的認知。

一、行雲科技的底色，真是算力嗎？

算力算不算科技？算力租賃呢？想必這個問題，能讓市場吵翻了天。而客觀來看，理解行雲科技，就不能只看它簽了多少訂單，和大眾想象中的科技有什麼關係，而是要看它拿這些訂單的籌碼是什麼。

行雲科技的新實控人王維，同時是行雲集團的創始人。行雲集團是中國跨境電商領域低調的巨頭，長年深耕全球數字供應鏈，在海外倉配、跨境合規、國際物流和品牌分銷等環節積累了深厚的資源網絡。行雲科技切入算力賽道，底層邏輯並非憑空跨界，而是一次能力的平移。

算力服務器的全球採購、跨國運輸、海關清關、海外部署和運維，這些環節和跨境電商的底層供應鏈存在高度重合。GPU 處於全球統一市場，供應緊張、交付週期長、跨國物流複雜——本質上和當年跨境電商玩家從全球各地組織緊俏貨源、打通清關和本地配送的博弈邏輯非常相似。

當高端 GPU 成為全球硬通貨，能夠穩定拿卡、高效交付、合規通關的能力本身就構成了一種稀缺資源。

Polibeli 近期的動態為這個邏輯提供了海外註腳。這家被市場視為行雲科技海外兄弟公司的納斯達克上市企業，正在與亞馬遜雲科技推進東南亞算力基礎設施合作，計劃在泰國評估建設最高約 100MW 的大型 AI 算力中心，潛在服務對象包括 Anthropic 等頭部 AI 企業。

Polibeli 的背景同樣承接行雲集團的全球資源佈局。如果這些海外線索最終能夠閉環，行雲科技在國內簽下的百億算力訂單就不是孤立事件，而是在一個更大的產業網絡中被支撐起來的。

從組織層面看，行雲科技最近引入了唐博擔任首席科學家。唐博創辦的團隊長期研究大模型推理基礎設施，在長文本推理場景下通過顯存、網絡與計算資源的協同優化來降低推理成本。

顯然，行雲科技試圖在純硬件租賃之外增加技術優化的附加價值，而非把自己定位成純粹的 “算力二房東”。這倒是讓市場有些訝異——

如果一家公司只是借錢買 GPU 再轉租——資金成本靠融資，硬件採購靠供應商關係，定價權完全取決於市場供需——那它的角色本質上更接近金融中介而非科技公司，商業模式的可持續性高度依賴兩個變量：一是供需緊張的窗口期夠不夠長，二是在窗口期內積累的能力夠不夠深。

行雲科技的實踐可能表明，雖然供需紅利很重要，但公司的資源稟賦、技能稟賦和產業認知也有發揮空間，關鍵看公司是否願意投入重構算力資產的獲取方式和成本效率。

不過即便如此，行雲科技面對的算力租賃市場依然不太平，這是一個吵遍了全球市場的難題。

二、算力租賃正在經歷罕見的 “多空對決”

拋開行雲科技的個例看整個賽道，會發現算力租賃正處在產業共識尚未收斂的關鍵期。多頭和空頭都有充分的論據，但各自看到的其實是同一枚硬幣的不同側面。

市場對算力租賃的質疑主要集中在三個層面。

第一層是商業模式的牢固程度。GPU 貶值速度極快，像是英偉達的迭代週期從兩年壓縮到一年，新架構一旦量產，上一代芯片的市場售價可能在短時間內大幅下滑。用借來的錢買快速貶值的資產，靠租金差維持利潤，在經濟上行期一切都可以運轉，但一旦供需逆轉或利率上升，整個模式就會暴露出高槓杆的脆弱性。

第二層是客户集中與潛在競爭風險。算力租賃的大客户往往是雲巨頭和頭部 AI 公司——這些客户不僅議價能力強，更關鍵的是它們自身也在大舉擴建算力基礎設施。一旦它們的自有算力出現階段性冗餘，不僅可能停止外採租賃，甚至會反過來向市場釋放閒置算力，從客户變成競爭者。

Meta 近期傳出的動向正是這種風險的具象化。當大客户既買你的服務、又建自己的產能，還可能隨時變成你的對手，這種關係結構本質上是不對稱的。

第三層是金融化伴隨的系統性風險。海外部分激進玩家已經把算力資產高度金融化，以 GPU 作為抵押物發行長期債券，拿到投資級評級後向養老金和保險公司出售。

海外空頭認為，2026 年一季度，個別明星公司的總負債已從一年前的不到 200 億美元暴漲至 500 億美元以上，利息支出持續侵蝕利潤，至今未能實現盈利。GPU 的歷史價格數據樣本極短，基於歷史數據構建的抵押品估值模型在真實的市場壓力下可能不堪一擊。

相對於海外的風風雨雨，國內市場穩健的 AI 產業鏈發展節奏相對更讓人放心。放眼整個 AI 基礎設施產業鏈，真實需求仍然堅挺。AI 推理 Token 消耗量在 2026 年上半年持續攀升，訓練集羣的規模需求也未見放緩，而云巨頭自建產能的週期通常需要數年。在供給和需求的時間差裏，算力租賃起到了很重要的緩衝作用。

更關鍵的是，算力租賃市場內部正在發生分化。

純粹的 “借錢買卡出租” 是低壁壘的通道業務，定價權最弱，風險敞口最大。但另一些公司正在向兩個不同的方向演進：

一是向上遊整合供應鏈和融資能力，用更低的資金成本和更快的交付週期建立規模壁壘；二是向下遊延伸技術優化和運維服務，用推理引擎調優、KV Cache 管理、多租户調度等系統能力提升單位算力的有效產出，讓每一張 GPU 賺到更多的錢——Token 工廠就可以算作演變出來的模式，儘管它們在運作邏輯上已經有很大不同。

這些路徑的商業回報和風險特徵完全不同，單用一種名詞來統稱它們，就像把一家自持物業、精細運營的酒店集團和一家做 Airbnb 短租生意的二房東放在同一個維度去打分，結果自然是不客觀的。

行雲科技在當前的算力賽道上，更偏向第一種路徑：用跨境供應鏈能力和產業資源網絡壓低拿卡成本和交付週期，輔以技術團隊的初步加持。這條路能否最終走通，還要看百億訂單的交付質量、客户回款週期和後續新訂單的持續性。

三、誰離真實價值創造更近，誰就代表算力的終局

任何一個新興產業在從泡沫走向成熟的過程中，都會經歷一輪殘酷的去偽存真。算力租賃這個賽道，目前正處於一個有趣的過渡階段——融資驅動的規模競賽和技術驅動的效率競賽同時存在，而市場還沒有形成判斷 “誰在真正創造長期價值” 的共識標準。

從產業鏈的角度看，算力租賃的本質是 AI 基礎設施從垂直一體化走向分層專業化的中間形態。

早期，雲巨頭包攬了從芯片採購、數據中心建設到算力服務的全鏈條。隨着需求規模急速擴大和硬件供給的波動，專門組織 GPU 資源、提供靈活租賃服務的獨立廠商開始介入，填補長週期固定資產投資和短週期算力需求之間的鴻溝。

這個階段，這類公司的核心價值是資源組織和靈活交付，靠的是供應鏈能力和資金運作。

但熟悉這個行業運作的人肯定知道，這不可能是終局。當算力市場發展到更成熟的階段，單純的組織和交付能力會逐漸被標準化和規模化的競爭消解，核心競爭力的重心將不可避免地轉向另一個維度：技術效率。

誰能用同樣的硬件跑出更高的有效算力產出，誰能用系統優化降低單位 Token 成本，誰能在運維穩定性和服務多樣性上建立差異化，誰才能穿越週期留下來。

Meta 入局為什麼會引發巨大震動？因為市場第一反應是這樣的——“果然 AI 故事講不動了！” 但實際上，站在 Meta 或者其他同業角度上，這只是説明 AI 算力內部分化了，做基建和做應用的價值含量正在迅速拉開距離，而公司必須確定自己往哪個方向走更合適。

分化，本質上是在催促這個產業儘快完成對 “核心價值是什麼” 的校準。當一家擁有數十 GW 級算力容量的巨頭決定將閒置資源投放市場，首當其衝被衝擊的，必然是那些完全依賴市場供需差生存、沒有獨特技術和服務壁壘的純粹租賃商。

而那些已經在某個特定環節——無論是供應鏈組織、技術優化還是場景深耕——建立了獨特優勢的公司，反倒可能在這一輪洗牌中鞏固自己的位置。

從這個視角來看，行雲科技的處境有些微妙。它的起點是基於跨境供應鏈的全球化資源整合能力。但下一步，市場上存在大量不同模式的算力基建之後，什麼樣的基建才能活得更長、收穫更多呢？相關能力的可遷移性和可持續性，將決定它在算力市場的終局中到底是一個短暫的過客，還是一個新的參與者。

相對而言，這些參與者的五花八門其實對產業來説算是好消息，因為不同背景的參與者往往會帶來新的解題思路。而對於投資者來説，判斷算力租賃賽道的價值，或許應該少問這個方向好不好，多問這家公司在產業演進的下一個階段有什麼優勢和特色。迷霧仍在，但方向已隱約可見。

來源：松果財經