賃貸の算力では評価は支えられない記事執筆者、出典：珪基観察Pro
AI計算能力の分野に、香港IPOを目指す新たなプレイヤーが登場した。
6月10日、派想未来グループが香港取引所のメインマーケットに上場申請を提出しました。
この会社の経歴自体、非常に物語に富んでいる。創業者の姚欣は、当時P2P分散スケジューリング技術を活用して、ネット全体の未使用帯域を活性化させ、PPTVを立ち上げた。P2Pストリーミングを実現した後、それを苏宁に売却した。
今回は、彼の目が「闲置帯域」からAI時代の「闲置計算能力」へと移った。
データによると、この物語は急速に現実のものとなっています。過去1年間で、派想未来のAIクラウド収益は1,038.7万元から1.19億元へと10倍以上増加しました。2025年の1日あたりのトークン消費量を基準にすると、同社は中国最大の独立AIクラウドサービスプロバイダーとなっています。
一方で、同じく目立つのが2025年のAIクラウド事業の収益1億1900万元に対し、計算リソースの調達コストが1億1700万元に達し、年間 Gross マージンが-10.7%となったことである。
この一見矛盾した現象は、派想未来の最も核心的なビジネスモデルに由来しています。自社でAI計算能力を構築するのではなく、市場から余剰計算能力を収集し、スケジューリングネットワークを通じて一括してサービスを提供します。これが派想未来の最も独自的であり、最も議論を呼ぶ点です。
今日、シリコンベース君が、余剰計算リソースを統合して立ち上げたAIクラウド企業についてお話しします。
01 AIクラウド収益、1年で10倍に！
他の大多数のAI計算能力企業と同様に、PaiXiang Futureの業績成長は急速です。
プロスペクトスによると、2023年から2025年までのパイシャンの未来の売上高はそれぞれ4.27億元、9.58億元、13.34億元で、CAGRは76.7%に達します。
派想未来が手がけるビジネスは、本質的に分散型クラウドコンピューティングです。簡単に言えば、全国の余剰計算能力を統一されたスケジューリングプラットフォームを通じて統合し、ユーザーに近い場所に標準化された計算ノードを構築することです。
具体的には、エッジクラウドとAIクラウドに分けられます。
エッジクラウドは派想の未来の基盤であり、主にインターネットカフェ、中小企業、地域IDCの未使用サーバーを統合し、ライブ配信や短編動画などのシナリオに適しています。2023年から2025年までのエッジクラウド事業の総収益に占める割合は、それぞれ99.93%、98.14%、84.5%です。
しかし、この基本盤の成長は鈍化している。従来のインターネット音声・動画配信シーンが成熟期に入り、阿里雲、騰訊雲、華為雲などのパブリッククラウド大手が継続的に価格戦争を繰り広げた結果、エッジクラウドの事業成長率は53%から19%に急落した。
会社の本当の成長エンジンは、AIクラウドです。
この事業は2023年に始まり、2024年には規模が1,038.7万元に達し、2025年には収益が1.19億元に急増し、前年比で10倍以上に成長しました。総収益に占める割合は1.9%から15.5%へと大幅に上昇しました。
運営データは指数的に爆発的に増加しています。同社のAIクラウドコンピューティングノード数は2023年の5台から2025年の64台へと増加しました。2024年から2025年にかけて、AIクラウドプラットフォームの1日あたりのToken消費量は271億から2710億へと急増しました。
このほぼ狂気的な成長の背後には、派想未来が主流AIクラウドベンダーとは全く異なる発展路線を歩んでいることがあります。
CoreweaveやNebiusのようなAIクラウドプロバイダーは、自社でGPUを購入し、データセンターを構築してから、それを外部にレンタルするという重資産モデルを採用しています。
而派想未来採用純輕資產模式，向上游租用閒置的GPU與伺服器資源，透過自身的調度系統整合後，對外提供算力服務。
このモードの利点は明確で、極めて低い資本支出と極めて高い拡張速度です。
2023年から2025年まで、Pai Xiang Futureの資本支出累計はわずか0.87億元で、同期の収益の5％にも満たない。対照的に、Coreweaveは2026年第1四半期だけで68億ドルの資本支出を実施し、同期の収益の3.3倍である。
また、自社でデータセンターを構築する場合、GPUの調達から機房への設置まで通常12～18ヶ月かかり、計算能力の爆発的需要の機会を逃しやすくなります。一方、派想未来はレンタル方式を採用しており、1～2ヶ月以内に計算能力を拡張し、市場の急激な需要増加に迅速に対応できます。
これが、そのAIクラウド事業が1年以内に急速に規模を拡大できた鍵である。しかし、これは同時に派想未来にとっての課題でもある。
02 利潤はどこへ？「算力闇取引業者」の利益の窮地
軽資産は派想未来が最も明確に説明できる物語であり、同時に最も解決が難しい命題である。
需要は大きいように見えるが、派が今後利益を上げるのは依然として容易ではない。
財務データによると、2023年から2025年にかけて、会社の調整済み純利益は-3,710万元から-1.05億元へと拡大しました。
その原因は、粗利益率の低下とコスト投入の圧力にある。
2023年から2025年にかけて、会社全体の粗利益率は17.7%から継続的に低下し、12.3%、さらに9.4%となり、3年間で合計8.3个百分点の低下を記録し、ほぼ半減した。
事業別で見ると、エッジクラウドコンピューティングの粗利益率は17.8％から13.0％に低下し、主な原因は阿里雲、騰訊雲、華為雲などのパブリッククラウド大手が複数回の価格戦争を展開したことで、当社の価格差幅が継続的に圧迫されたことです。
さらに注目すべきはAIクラウドコンピューティング事業です。収益は10倍に急増しましたが、この事業はいまだに黒字化しておらず、2025年のAIクラウドの粗利益率は-10.7%です。
プロスペクトスには、厳しいデータが記載されています：2025年、同社のAIクラウドコンピューティング事業における計算リソース調達コストは1億1700万元に達し、同期間の売上収益1億1900万元とほぼ同額です。つまり、一年間懸命に働いても、その収益のほとんどが上流の計算能力サプライヤーに支払われ、自社にはほとんど利益の余地が残されていないことを意味します。
なぜこのようなことになるのでしょうか？それは、派が将来の軽資産モデルを採用することに遡ります。
従来の自社構築計算リソースでは、スケール効果によって利益を得ます。1台のGPUサーバーを購入すると、減価償却や電力コストは基本的に固定されます。利用率が50％から80％に向上すれば、追加収益の大部分が利益に転化します。スケール経済は、固定コストがより多くの注文で分担されることによって生じます。
しかしパイシャンウェイライは「計算能力の調達」を行っている。顧客が1時間のGPUを購入すれば、パイシャンウェイライも上流から1時間のGPUを購入しなければならない。顧客の利用量が増えるほど収入は増えるが、調達コストも同時に急騰する。
得られるスケールメリットは、一括調達の割引、時間帯のずらし、およびソフトウェア推論の最適化に限定される。注文が増加するにつれ、利用率の向上によってもたらされる利益の大部分は、計算リソースの所有者が得る。
さらに深刻なのは、GPUを購入していないにもかかわらず、PaiXiang Futureは「闲置リスク」から逃れられないということです。
AIクラウドサービスはいつでもリソースを呼び出せる必要があるため、プラットフォームは顧客がリクエストを送ってから市場でGPUを調達するわけにはいきません。サービスの安定性を確保するため、事前に一定規模の計算リソースを確保しておく必要があります。顧客が使用しなくても、今後そのリソースが必ず利用可能であることを保証する必要があります。
これにより、サーバーを所有していないため、高利用率による完全な収益を享受できない一方で、サービス品質を確保するために一部の空きリソースに対して支払いを余儀なくされるという尴尬な状況が生じています。
これは、2025年派が将来の平均GPU利用率を75％と予測している理由を説明しており、これは業界平均の40％～50％を大幅に上回るが、この極めて高い利用率が高収益には結びついていない。
これは、需要が安定した後、ほとんどの算力レンタルプラットフォームが資産を重視し、自社でGPUを購入し始める理由を説明している。
例えば、並列科技は初期段階でも外部GPUリソースを大量に使用していたが、注文が増加するにつれて自社GPUの比率が急速に向上した。AutoDLもGPUレンタルにとどまらず、サーバー販売およびデータセンター託送へと進出している。
利益の課題に加え、自社で計算能力を構築しないことは、派想が今後大口顧客へのサービスを提供する能力を著しく制限します。
個人開発者や中小顧客は、計算リソースの供給元に敏感ではなく、安価で使いやすいことさえ満たされればよいです。一方、大企業はクラスターパフォーマンス、データセキュリティ、サービスの安定性を重視し、通常は特定モデルのGPUと独立したクラスターを必要とします。
派想未来は異種リソースを統合しているため、底層のサーバーおよびネットワーク環境を完全に制御することが難しく、分散的で弾力性があり、価格に敏感な需要に適しているが、高価値の大規模企業案件を獲得するのは難しい。
派想未来固然可以通过软件来弥补不足，比如提高调度效率、优化模型推理。
しかし、これはまだ時間が必要です。その前に、Paiは本格的なスケールエコノミーを有するAIクラウド企業というより、計算能力のチャネラーのような存在になりそうです。