负债260亿后悔保守，算力租赁企业豪赌AI

2026年6月17日，算力租赁企业协创数据股价报收266.99元，涨幅12.42%。

这一数字，较今年5月14日的股价最高点308元，已经回调不少，但公司股价自去年3月以来涨幅仍达320%。

难怪公司创始人耿康铭，在年初接受采访时，公开说后悔自己太保守。

事实上，翻开协创数据的财报就会发现，耿康铭一点也不保守，协创数据的杠杆早已拉满。去年以来，公司已经连发6次大规模采购计划，举债260亿购买服务器。

畸高的股价，建立在公司夸张的杠杆之上，这也是整个算力租赁行业的典型样本。

这条赛道的商业模式，从设计之初就内嵌了对杠杆的依赖：不借钱买卡，就没有规模；没有规模，就没有议价能力。

但这一模式有一个前提：AI算力需求的增速，必须持续跑赢折旧速度和债务成本。

这一前提已经存在了几年，但没人能确定它能持续多久。

01 从保守到激进

2024年6月之前，协创数据还是一家以存储设备代工和物联网终端为主业的公司。

公司创始人耿康铭，从富士康离职后于2005年创业，最初代工存储设备，后来转向物联网终端完成上市。

2024年6月起，协创数据陆续签约布局云算力业务。同年10月，控股子公司广州奥佳软件技术有限公司取得英伟达NCP认证。这是英伟达授予合作伙伴的高级别资质，国内只有5家厂商拿到。

此后，这家公司像换了一套模式：2025年，智能算力收入从上年的1.51亿飙升至27.61亿元，增长超17倍，毛利率25.53%，比存储主业高出10个百分点。

2025年全年净利润11.64亿元，耿康铭第一次拿到10亿级的利润。算力从边缘业务变成了公司第一增长引擎。

或许是因为尝到甜头，公司自此在算力租赁路线上一路狂奔。

2025年至今，协创数据已接连发布6次采购公告（其中去年四季度单季便狂撒130亿），服务器预算累计超320亿元，且多数仰仗举债。

举债的路数也经过设计。2026年3月，协创与工银金租、兴业金租签下42.48亿元融资租赁合同，期限60个月。借钱买服务器，分期还款，把重资产采购转化成长周期债务。

截至2026年一季度末，公司短期债务103.85亿元，长期债务155亿元，有息负债合计接近260亿元，较上年涨幅超4.36倍。

与此同时，公司净资产仅52.07亿元，净权益杠杆率接近5倍。账面货币资金29.08亿元，仅短期债务的资金缺口就超70亿元。

这还不是全部。公司对子公司担保余额109.76亿元，占最近一期经审计净资产的249.98%。

上市公司以净资产两倍半的规模为子公司兜底，杠杆已越过权益边界。

有投资者在互动平台问：负债率一路升至85%的峰值，根本原因是什么？

董秘回复：“公司持续加码推进高端算力产品及服务业务发展。公司重视自身相关财务指标，并始终秉持稳健经营、风险可控的原则，不断优化财务结构。感谢您的关注。”

老板说自己太保守，董秘说公司稳健经营，两句话遵循的是同一个逻辑：只要AI算力需求持续增长，一切就都不是问题。

02 因AI而生的赛道

算力租赁赛道的诞生，起源于物理世界的算力短缺。

国家数据局数据显示，截至2026年3月，中国日均Token调用量已突破140万亿，较两年前增长超千倍。与此同时，高端GPU交付周期延长至6到7个月。

算力租赁需求，就在这个供需失调的缺口里诞生。数据显示，2024年，中国智能算力租赁市场规模达到377EFlops（FP16精度），同比增长88%；市场规模达1479.6亿元，2025年上涨到2116.1亿元。

这一赛道的理论利润也确实诱人。东吴证券2023年9月测算：A800服务器租赁理论毛利率约40%，净利率约20%，H800更高。

目前来看，算力租赁赛道的参与者主要有三类：一是传统IDC企业如润泽科技、光环新网，依托自有数据中心，基础设施成熟；二是硬件厂商如浪潮信息、工业富联，自产自销，成本可控；三是新兴算力租赁企业，通过整合第三方算力资源，快速抢占份额。

协创属于第三类。这类玩家扩张最快，也最依赖外部融资，对需求变化的风险敞口最大。没有基础设施护城河，需求一旦收缩，没有可退守的腹地。

它要求经营者满足三个核心条件：能否拿到高端GPU采购渠道，核心客户能否锁定且合约周期够长，以及手里有没有足够的可用资金。

巨额资金的唯一出口，就是买卡。这种重资产模式下，算力租赁企业只能依赖借款来迅速做大算力池的规模，以此在上下游博弈中换取议价权。

整个模式盈利的核心逻辑其实是：公司举债买卡，以融资租赁形式分期还款，把服务器出租给客户收月租，用租金覆盖利息和折旧，等硬件设备折旧结束，净利润才开始加速释放。

重资产与长周期是这条赛道的物理属性。在行业高点时，8卡H800月租能报出9到11万元，理论2到3年回本。但随着同质化竞争加剧，租金逐月下滑，这个回本周期的进度条正在被不断拉长。

而折旧，是账簿里最沉默也最刚性的成本。

中国信通院给出了一条生死线：利用率低于70%必亏，80%以上薄利，90%左右才能见到像样的利润。

一张高端GPU卡在机房里不跑任务，折旧照算，电费照付，机柜合同不会停。

由此可见，这套模式对“需求持续增长”这一假设的依赖，没有弹性，只有刚性。

一旦出租率跌破临界线，折旧的重量压下来，债务就不再是杠杆，而是枷锁。

03 孤注一掷的豪赌

算力租赁这门生意，本质上不是出租生意，是折旧生意。

一套GPU集群投下去，最大的成本不是电费和运维，而是硬件本身的摊薄。

行业通行三年折旧周期，这意味着每年接近三分之一的硬件成本要写进利润表。但这只是财务上的温情幻象。

一旦上游推出新一代架构，旧卡的出租率不是缓慢下滑，而是瞬间冻结。旧卡在机房里无人问津，但账本上的折旧却还得硬生生扣满三年。

这条物理账，压在协创的财务数字上，分量就更清晰了。

截至2026年一季度末，协创有息负债259亿元，哪怕以不到3%的极低综合利率测算，平均每天睁开眼也要支付约200万元利息；若按通常融资租赁5%以上的成本，隐性债务压力只会更重。

利息是刚性的，折旧是刚性的，债务偿还是刚性的。三重刚性成本叠在一起，出租率哪怕小幅下滑，就会触发亏损。

供给侧出问题，交付断；需求侧出问题，回款断。赛道里签下的所谓5年长约，在下游AI创业公司的资金链面前往往不堪一击。算力租客跑路，留给租赁企业的只有还不完的债和持续贬值的卡。

协创的杠杆已经把这个结构推到了极端。账上29亿现金对应260亿有息债务，资产负债率85.89%，对子公司担保余额109.76亿元，相当于净资产的249.98%。既无现金缓冲，也无资产减值余地。

一旦AI需求增速放缓，或GPU迭代加速导致设备贬值，没有任何一道防线能抗住。

耿康铭曾经将算力产业比作“房地产的90年代”。90年代的房地产的确大赢过。

但这个判断的前提是需求单边上行。重资产加高杠杆在需求曲线拐头后的结局，房地产已经演示过一遍。

整个赛道都在做同一个押注：AI需求的增速，必须持续跑赢折旧速度和债务成本。但赛道上同质化竞争不断加剧，持续压低租金，回收周期越拉越长。

没有人真正锁住了需求，所有预期都寄托在下游企业的需求上。

押注成立，则大赢；押注失败，则崩塌，没有中间状态。一个健康的行业，终究不该是这样的。