一、案例背景
2026年8月，一篇题为《谁是AI界的“恒大”？》的深度报道在科技圈引发轩然大波。文章尖锐地指出，随着人工智能算力需求的爆发式增长，一种名为“算力金融化”的趋势正在行业内悄然蔓延，其潜在风险令人联想到2021年房地产巨头恒大集团因高杠杆扩张而引发的债务危机。
所谓“算力金融化”，是指企业将原本用于科研和商业计算的GPU（图形处理器）等算力资源，通过“算力租赁”、“算力入股”、“算力换股”等创新模式，转化为具有金融属性的资本工具，以此撬动银行贷款、吸引风险投资、甚至进行资产证券化运作。在这种模式下，算力不再仅仅是一种IT基础设施，更成为了一种“硬通货”和“金融杠杆”。
这一趋势的背景是2023年以来全球AI大模型竞赛的白热化。以OpenAI、谷歌、百度、阿里为代表的企业疯狂囤积高端GPU芯片，导致英伟达A100/H100等型号的算力卡供不应求，价格飙升数倍。在中国，由于高端芯片进口受限，国产算力芯片和存量卡资源变得更加稀缺，算力成为“卖方市场”。
在这样的市场环境下，一批“算力中间商”应运而生。它们自身并不研发芯片，也不直接运营大型数据中心，而是通过囤积算力卡、整合闲置算力资源、与地方政府合作建设智算中心等方式，迅速做大资产规模。其商业模式的核心在于：将算力资产的估值故事讲给资本市场听，通过一轮轮融资推高市值，再以高估值资产去抵押获取更多资金，循环往复。
具体操作手法通常包括三个步骤：第一步，以高于市场价的价格与芯片供应商签订长期采购协议，锁定货源；第二步，将采购来的算力卡部署在自建或合作的数据中心，形成“固定资产”；第三步，以这些固定资产的未来预期收益（如算力租赁合同）为背书，向银行申请贷款或向信托、租赁公司进行融资，所获资金再次投入下一轮算力采购。
这种模式在行业上行期看似无懈可击：算力需求持续攀升，租赁价格水涨船高，企业资产负债表上资产端和负债端同时膨胀，营收和利润也呈现出爆发式增长。部分头部算力服务商的估值在短短两年内翻了数十倍，甚至超过了传统云计算厂商。
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