广发证券报告对云业务算力租赁的ROI进行了详细测算。以H100为例，采购30万美元/台、1亿美金可购2667张卡，95%利用率、单卡3-5美元/小时租赁价格下，4年营收区间2.7-5.3亿美金。对于一线云厂商，更优惠的采购价格和规模效应下，4年营收更贴近5亿美金，符合英伟达“投1块、4年有机会获取营收5块”的判断。GB200 NVL72相比同规模H100成本和能耗最多降低25倍，TCO优势显著，推理成本降低为AI应用爆发奠定基础。
2026 H100算力租赁ROI量化测算：投入1亿、4年营收3-5亿
广发证券基于不同H100采购价格和单卡租赁价格构建了ROI敏感性测算框架。假设H100单机采购价30万/27.5万/25万美元，1亿美金可购2667/2909/3200张卡。参考Coreweave（H100 4.76美元/小时）、AWS、Oracle、Lambda等云服务平台价格（多处于3-5美元/小时），按照利用率95%、单卡3/4/5美元/小时的稳态价格测算，4年营收区间为2.7-5.3亿美金。对于一线云厂商（采购量更大、价格更优惠），4年营收更贴近5亿美金，符合英伟达“CSPs投1块、4年有机会获取营收5块”的判断。从回收速度看，以30万美金/台采购价为例，5/4/3美元/小时单卡价格下收回成本分别需要11、13、18个月。
GB200 NVL72 TCO优势：成本能耗降低25倍，推理性能提升30倍
NVIDIA Blackwell白皮书显示，与同规模H100相比，GB200 NVL72的成本和能耗最多可降低25倍。训练一个1.8万亿参数模型：8000个Hopper GPU需15MW电力，而20000个Blackwell GPU（约278个GB200 NVL72机架）仅需4MW，约为原有功耗的1/4。液冷增加了计算密度、减少了占地面积，促进与大型NVLink域架构的高带宽低延迟GPU通信。推理方面，GB200 NVL72在FP4/FP8精度下的算力显著优于H100。广发证券测算，NVL72系统Prefill环节计算耗时仅5980ms，而DGX H100系统为11960ms，每Token计算占用算力资源从2.9降至1.1（卡·ms/token），推理效率提升明显。
GB200上量对2025年的两个核心影响
GB200 NVL72的TCO优势预计给2025年带来两个结构性变化。第一，采用GB200系统进行模型推理或算力租赁的ROI预计更好——更低成本、更高性能、更低功耗的组合使每美元算力产出大幅提升，CSP和算力租赁服务商的盈利空间扩大。第二，可进一步带来算力租赁价格（单P价格/时）降低，从而降低AI推理成本，为推理应用的快速发展奠定基础。成本降低→应用增加→推理需求增长的正向循环有望启动。据英伟达，GB200 NVL72推理速度相比HGX H100系列提升显著，TCO优势将推动2025年AI推理算力从“昂贵稀缺”向“平价充足”转变。
ROI逻辑验证CSP CapEx持续性
算力租赁良好的ROI是CSP持续投入AI基础设施的商业逻辑支撑。2024Q4 Coreweave H100刊例价4.76美元/小时，AWS、Lambda等平台价格在3-5美元区间，供需紧张下算力租赁价格维持高位。阿里巴巴FY25Q1表示市场对AI云计算的需求能满足所有新上线的算力从第一天起满负荷运行。微软Azure AI服务贡献约12%营收增量；谷歌云AI基础设施和AIGC解决方案已创造数十亿美元收入。良好的ROI和实际收入增长互为验证，为CSP 2025年持续增长的CapEx提供了商业闭环。
表：H100算力租赁ROI敏感性测算（投入1亿美金）| 采购价格（万美元/台） | 对应H100卡数 | 单卡价格（美元/时） | 利用率 | 4年营收（亿美元） |
|---|
| 30 | 2,667 | 5 | 95% | 4.4 |
| 30 | 2,667 | 4 | 95% | 3.6 |
| 30 | 2,667 | 3 | 95% | 2.7 |
| 27.5 | 2,909 | 5 | 95% | 4.8 |
| 25 | 3,200 | 5 | 95% | 5.3 |
