媒体称A股部分上市公司「算力大单」正上演「纸面狂欢」，对此你怎么看？

客观而言，“纸面狂欢”属于A股的“情绪化基因”，“炒新，炒概念，炒估值”这么多年以来既为一级市场的真投资拉高了收益预期，提升了企业资本溢价，并创造出了产业乘数。而另一方面，缝题材就大涨，在二级市场刺激出了巨大的人气效应，吸纳了“社会闲散”资金转为“耐心资本”，但问题是这种缺乏基本面的市场自发刺激，往往会导致板块行情走向“一地鸡毛”和“劣币驱逐良币”。

而A股的整体结构虽然层次简单，但构成复杂，有时候被媒体热议的一些问题，肯定也不是行业全貌，也不要一看“炒作就说造假”，这里面成因复杂，不可一概而论。

但大部分时候，都是部分机构利用了个别个人投资者专业知识薄弱，信息和工具不对等的劣势，在资本市场内刻意混淆意向框架与有效合同，叠加重资产前置投入商业模式带来履约不确定性，形成了散户自驱自证的投资逻辑。

比如，这次的“纸面大单”现象，其实就是部分上市公司披露巨额算力服务合作协议后股价快速拉升，但后续合同终止、交付停滞、收入不及预期的案例频现，因此，被媒体冠以“纸面狂欢”

实际上，如果从CFA更注重的基本面视角下去看这次的新闻，逻辑就很简单:算力公告合同金额不等于营收，框架协议不能直接计入未来现金流。估值建模也必须纳入履约概率、硬件减值、杠杆与回款风险等系数，以求预期客观。而企业非主营外的跨界算力赛道投资，更应当关注公告底层的行业周期、真实客户资质、合同条款、资本开支计划与自由现金流的方案，而非仅依靠一纸大额协议就能爆炒估值，对于上市公司而言，难的是好看的现金流，而非利润和营收规模。可以说，算力狂飙的身后，Ai商业化早已无缓冲余地。

一、市场真实情况是怎样的？

从目前公开信息看，“纸面狂欢”在中小市值跨界算力标的中确实集中存在。据财联社梳理，2023年以来披露单笔5亿元以上、执行满12个月的算力服务合同中，16家上市公司里有10家出现合同终止、未实质开工或交付中断，样本爽约比例达62.5% 。典型案例如海南华铁36.9亿元算力服务框架协议终止、莲花控股5.55亿元算力采购合同未实质执行、飞利信超10亿元算力项目停滞，而且其多数终止合同未产生实质性违约金，公告披露的合同总额与最终确认的营收存在数量级差距。

但上述案例高度集中于主业疲软、跨界转型的中小市值公司，不能等同于算力行业全貌。相对而言，头部算力服务商与互联网大厂、头部大模型企业签订的长期算力租赁合同，普遍具备实名客户、保底采购量、预付款条款与违约罚则，履约稳定性显著更高，收入兑现度也处于较高水平，这部分的企业最多就是算力中心建设、芯片采购和一些补贴获取、账期和折旧确认的逻辑性问题，行业整体还是相对健康的，毕竟6张网下算力摊到的合同是上万亿的，不能以局部样本否定整个赛道的产业价值，而且，算力、Ai、商业航天这种赛道，本身就是高资本密集型项目，马太效应明显！中小企业几乎不可能在当期成本结构下实现盈利和市场化优势竞争。

二、会计视角的本质

我认为现在A股市场对算力认知偏差的核心，是混淆了框架意向协议与满足收入确认条件的有效合同的区别，

根据CAS 14，收入确认需同时满足五大前提：合同各方已批准并承诺履约、明确各方权利与义务、明确支付条款、具有商业实质、对价很可能收回 。

在这种约束下，很多被市场解读为“业绩增量”的算力大单，其实就是个框架，仅约定合作方向与预估总规模，缺少最低采购量、刚性付款义务与高额违约条款，甚至部分客户还以“某科技公司”等代号隐匿身份，让人无法辨别真假，且预付款比例极低甚至为零，客户可单方面终止协议且几乎无需承担赔偿责任，这种行为在理性市场里，其实都是会引发分析师质疑的。

因为，这类框架协议的总金额，既不属于“在手订单”，也不能计入预期营收，但股价却因此上涨了。

而真实的会计处理是，只有当客户下达正式采购订单、上市公司交付算力资源并通过验收后，才能按照履约进度分期确认收入。部分期限5年、总金额超10亿元的框架协议，首年实际下达订单仅千万元级别，市场却直接以总金额线性外推年度利润，也是当下科技估值泡沫的核心来源。

三、商业模式的底层矛盾！

Ai算力其实属于典型的资本前置型重资产模式，从业务逻辑看，和当年房地产高峰的叠杠杆逻辑类似，都是建立在未来会持续升值，供不应求，利润空间巨大的三大假设之上。

这一商业模式天然放大了订单履约的不确定性，也是“纸面大单”风险能够快速传导至基本面的底层原因。

美国的所谓“供应链循环金融”实际上就是Ai的天然伴随现象，从现金流结构看，流出端是算力服务商需要先投入巨额资金采购GPU服务器、建设IDC机房，形成固定资产或使用权资产，现金流出高度前置；而现金流入则依赖后续数年的算力租赁回款，分期且滞后。这种“先投入、后回款”的期限错配结构，使得订单真实性直接决定资产利用率与投资回报率。

一旦订单爽约，已采购的服务器与机房资源立即形成闲置，不仅无法产生营收覆盖折旧，还要承担有息负债的刚性利息支出。

同时，算力硬件技术迭代速度快，高端GPU贬值速度显著快于传统IT设备，闲置资产的减值风险远高于一般制造业，很多时候3-5年的算力卡就已经化为了炉渣。

但部分公司为了匹配“纸面大单”盲目扩大融资与采购，一盈利能力就会与偿债能力同步恶化，有时是商誉，有时则面临大额存货减值压力。

因此，客观而言，“纸面狂欢”是AI算力产业发展初期的阶段性现象，而非行业常态，算力赛道的投资，本质上还是现金流和净资产的博弈，高负债模式下的重资产，低收益，高估值、负自由现金流的博弈，最后往往就会是一场盛大的“韭菜宴”，当然，在这过程里的价格博弈空间确实很大！