AI时代需要怎样的租赁公司？业内共探行业新范式

AI时代，租赁业不只提供资金，更要以产融结合助力实体经济配置先进生产力。

9月22日，由上海交易集团携手第一财经主办的“2026租赁业产融生态大会”在上海举行。大会以“AI驱动·合规重塑·生态共建”为主题，会聚政、企、学界代表，共同探寻融资租赁在AI时代如何从“金融工具”向“产业引擎”升级，构建共生、共享、共赢的产融新生态。

上海交易集团总裁管小军在致辞时称，融资租赁作为连接金融资本与实体产业的天然纽带，正加快从“金融工具”迈向“产业引擎”，深度融入新质生产力发展大潮。未来将聚焦算力、储能、具身智能等战略赛道，持续完善资产流转基础设施；以生态为纲，构建共生、共享、共赢的产融结合新生态。

AI时代租赁新定位：摒弃唯规模论，服务先进生产力

AI加速行业分化，租赁行业也处于转型关键期，但“融资+融物”的本质不会改变。

交银金租副总经理曹亚伟在论坛上表示，租赁公司的使命不只是提供资金，而是通过产融结合帮助社会高效配置先进生产力，完成从资金提供者→资产管理者→资源聚合者的角色转变。

对于行业“规模论”，曹亚伟认为，应追求质的有效提升和量的合理增长，摒弃粗放式唯规模导向。

招银金租副总裁杜毅认为，最先受益的是AI基建，包括服务器等投入。今年是国产算力元年，明年产业链和产能有望增长30%至50%，达到四五千亿元规模。做“时代的金租公司”就要抓住算力新基建。

智能化转型遇到阻力不可避免。越秀租赁董事长蒲尚泉坦言，智能化会冲击原有流程、岗位职责与考核机制，投入产出不及预期都是常见问题。对此应拒绝为AI而AI，坚持业务场景融合；工具赋能人而非替代人，无效应用及时止损。

在风险防范环节，芯鑫租赁执行副总裁袁以沛强调，无论AI如何发展，金融风险本质不变，关键是做自己在行的事。只有真正理解产业周期和租赁物处置能力，才能抵抗风险。

算电协同纳入新基建，产融共探长周期融资方案

随着算电协同正式纳入国家级新基建工程，行业发展重心逐步从“有没有算力”转向“会不会用算力”。

基于此，产业与金租共同寻找新路径，破解行业在收益、运营、监控三方面的难题。

朗新科技副总裁王卫红指出，智算是算力网、电网、通信网三网融合的核心场景，算电协同、绿色低碳、可调能力才是智算产业的核心竞争力。算力已经成长为高耗能产业，预计2030年或将成为国内最大耗能行业。

王卫红进一步称，算电协同通过空间转移、时间错配、跨省调度等方式，把算力从刚性用电负荷改造成为可调节资源，既能够降低算力企业用电成本，也助力新能源消纳；算力中心还可参与虚拟电厂业务，开辟Token售卖之外的第二收入曲线。

但独立储能行业现实痛点也不容忽视。星辰新能董事长柳娜提到，收益算不清、运营无统一评价标准、业务过程难以监控是当前储能行业的核心痛点。对于金融机构而言，仅能依靠月度电费结算单评判项目好坏，风险溯源十分困难。行业部分主体尝试通过收益兜底、风险层层转包方式缓释风险，但实际落地效果仍有待市场检验。

长江金租业务总监徐亮立足金融租赁实操视角分析，AIDC业务已经脱离传统IDC类地产出租的业务逻辑。GPU硬件价格剧烈波动，既带来设备残值安全垫机会，也潜藏行业泡沫风险。

徐亮立进一步称，项目评审阶段要重点核查主体业务场景真实性、底层租约真实性，预留残值对冲空间，坚守“现金流覆盖租金”的业务第一原则。储能资产与算力资产回收周期天然错配，未来算电一体化项目，需要拆分两套资产分别评估现金流覆盖率。

多位嘉宾达成共识，算电协同真正的双向奔赴，不仅是比特与瓦特的技术结合，也需要产业端实现算力分层柔性调度，金融机构创新适配长周期、跨周期资产的融资方案，产业资本携手共同挖掘商业模式新的可能。

机器人租赁：从表演到生产力，需重构资产逻辑

论坛第二场圆桌聚焦机器人从“表演”到“生产力”，探讨机器人产业租赁破局之路。

灵动科技CEO齐欧认为，机器人商业化需先解决产品市场匹配，再打通商业、服务、合规和供应链链条。他判断，2B场景优先，海外高人力成本市场更有机会，三到五年走通已属理想。

云迹科技创新业务总经理李志伟则表示，机器人商业化要么直接售卖，要么以RUS模式租赁，关键看性价比和服务可持续性。云迹已服务4万多家酒店，软件RUS收费增长521%，付费客户占比达83%，并正从酒店向公寓、社区场景迁移。

矩阵超智营销副总裁高维泽指出，表演与真实作业差异巨大，商业化要求机器人具备长续航、耐久性、自主性、泛化能力和人机共存安全能力。

张江租赁总经理朱旻琦认为，传统租赁与具身智能现阶段存在错配，需要融资租赁与经营租赁“双轮驱动”，绑定愿意持有资产、以服务费收费的本体企业，形成数据飞轮，并构建场景落地、维修服务和迭代能力。他强调，租赁本质仍是以租养租、以时间换空间。

普惠租赁智能化，人机协同与数据安全并重

最后一场圆桌以“数智融合·普惠向实”为主题。海通恒信副总经理、首席信息官王晓平表示，对公业务与普惠业务数字化有差异，对公更多是流程线上化，普惠小微是完整数字化业务，依靠模型批量处理海量小单。

“普惠最大难点是业务与科技深度融合。”王晓平称，AI时代需要科技前置，业务科技双向奔赴；数据、模型、专业人才是行业核心壁垒，新入局机构需要承担试错成本，逐步沉淀能力。

远东宏信普惠金融事业部战略管理总监田兴提出，人机协同实践中，模型擅长标准化、可量化风险，专家擅长判断实控人品行、还款意愿和经营实况。智能化转型要守住“真实”底线，既要校验AI输出真伪，也要核验人、事、需求、交易全链条真实。

华泰证券上海分公司副总经理柳柏桦表示，普惠租赁单笔金额小、资产分散，符合ABS以资产信用融资的逻辑，但需通过有代表性抽样尽调。宏观环境波动会扰动违约、提前还款等基础假设，期待机构利用科技强化贷前授信与贷后租赁物管理，探索业务模式迭代。

与会嘉宾普遍认为，算电协同、具身智能和AI普惠为租赁业打开了新空间，但也考验产业认知、资产运营和风险定价能力。只有产业与金融双向奔赴，才能推动创新场景真正规模化落地。