金融租赁助力算力新兴产业发展的研究

摘要：算力是数字经济的核心生产力，算力的基础设施建设存在着资本投入大、技术更新快、融资渠道单一等困难。金融租赁由于具有融资和融物相结合的特性，给算力服务器、存储设备、冷却系统等核心资产提供灵活的资金解决办法。直接租赁、售后回租等多种租赁形式大大优化了算力企业财务结构，使高性能计算资源得以迅速普及。经过研究得知，创建起合理的资产评估体系和残值处置机制之后，可以有效地提高金融租赁在算力产业链中的渗透率，促使算力新兴产业朝着规模化、集群化的方向不断前进。

关键词：金融租赁；算力基础设施；设备更新；产融结合

算力产业爆发式增长带来了大规模新型基础设施建设的需求，但是高性能计算设备价格高、折旧快，传统的贷款模式不能完全满足其资金需求。金融租赁行业积极响应国家产业发展政策和监管导向，为科技创新、绿色转型、普惠小微等领域提供期限灵活、风险可控、精准直达的金融服务，持续引导金融资源流向国民经济关键领域和薄弱环节，在金融“五篇大文章”中作出差异化贡献，其对算力中心项目在启动时资金不足问题有着明显的改善作用，并且有利于调节算力企业的资产负债表结构，同时也可以帮助算力企业更新技术装备。

一、算力产业规模扩张带来的融资诉求

数字经济不断深入发展的时候，算力成了支撑起人工智能、大数据以及物联网应用的重要生产要素。目前算力中心的建设存在着高投入、高损耗、高迭代的特点，使得相关企业面临巨大的资本性支出压力。传统的融资渠道由于抵押物的范围以及信用评估的方式所限，不能满足智算中心大规模购买高性能服务器和配套电力设备的需要^[1]。金融租赁是一种集融资和融物于一身的金融产品，可以有效地减轻企业的现金流压力，缩短设备更新周期，在算力基础设施的建设中起到支撑作用。采用灵活的租金支付方式、资产流转方式，金融租赁可以很好地解决算力项目长周期投入和阶段性收益之间的矛盾，促进算力供给能力迅速释放。

二、金融租赁在算力基础设施建设中的应用模式

（一）通用算力服务器的直接租赁模式

直接租赁属于金融租赁支持算力中心创建的基本形式。金融租赁公司根据算力企业的选择，直接购买高性能服务器并交付给算力企业使用，算力企业分期支付租金。该种模式使算力运营企业不用在初期花费数亿元去购买硬件，大大降低了资产负债率^[2]。当算力需求出现波动的时候，直接租赁可以使得企业按照业务规模的变化来调节设备的增加速度，从而达成资本支出和业务收入的平衡。金融租赁公司凭借对资产的所有权，可以随时掌控设备的运行状况，保证资产处在最佳运行区间。

（二）智算中心机房配套设备的售后回租

售后回租模式主要是对已经建成的智算中心或者正在建设的电力配套设施进行租赁反售。算力运营企业把已经购买的配电系统、精密空调和机架组等资产卖给金融租赁公司，再以租赁的方式取得使用权。此举可以快速收回沉淀在固定资产上的资金，将其变成流动资金用于算力软件的研发或者市场开拓^[3]。该种模式既改善了企业财务报表的结构，又加强了对技术演进风险的应对能力。当电力成本所占比例大于40%的时候，售后回租融资之后会得到一定数量的现金流，可以用于支付电费和维修费用，保证算力服务的连续性。

（三）边缘计算节点的联合租赁路径

由于边缘计算节点分布广、单个节点的价值低，传统的融资模式操作成本很高。利用金融租赁公司和算力调度平台联合租赁的方式，可以把零散的边缘节点进行资产包整合。金融租赁公司批量采购边缘服务器，平台下发到各个应用场景。该种路径把资产统一经营、资金集中调度，降低单个节点的融资成本。5G应用以及自动驾驶的数据预处理领域，联合租赁可以支撑成千上万个微型算力单元快速部署，给分布式算力网络创建赋予标准的金融产品。

（四）存储阵列与网络传输设备的经营性租赁

存储设备和高速网络交换机技术更新换代快，用所有权购买模式会存在严重的资产减值问题。经营性租赁使算力企业可以在租赁期结束时选择退回设备或者续租，把资产残值的风险转移到金融租赁公司。在此模式之下，租赁期限一般短于设备的技术寿命，保证算力平台一直能使用到性能最好的存储资源。对于处理海量非结构化数据的算力企业来说，经营性租赁可以有效地避免硬件过时造成的财务风险，使算力企业能够把精力放在算力算法的改进上，而不是硬件资产的折旧损耗上。

（五）液冷散热系统的厂商租赁协作

由于算力密度达到10kW每机柜以上，液冷散热系统成了算力中心的标准配置，但是它的初始安装成本远远大于传统的风冷系统。金融租赁公司同散热设备厂商合作，推出厂商租赁产品^[4]。厂商提供技术支持、设备维护，租赁公司提供资金杠杆。该种合作模式降低算力中心使用高端制冷技术的投入，PUE 可以降到 1.25 以下。租金激励机制促使企业选择能效更好的散热方案，既符合绿色算力发展大势，又使租赁资产长期价值稳定得到提高。

三、算力资产评估与风险补偿机制

（一）高性能计算设备的残值预估

高性能图形处理单元和专用集成电路芯片的折旧特点比较独特，它的价值会受到算力算法更新速度以及新一代产品推出时间的影响。金融租赁公司要创建起依照计算性能、功耗比以及市场供求状况来执行动态评判的模型。利用二级市场流通数据，对不同时点的资产价值进行测算。预估不单是依靠硬件本身的物理寿命，更是依靠算力市场的竞争力^[5]。建立科学的残值预估体系可以给租金定价提供依据，在全生命周期内保证租赁合同有合理的风险覆盖度，为算力设备后续流转打下基础。

（二）算力租赁收益权的动态评估

与传统物业租赁不同的是算力租赁的收益来自于算力的产出效率和价格。金融租赁公司对承租企业的偿债能力进行评价时，主要看其算力出租率、每 PFLOPS 收益和客户签约周期。用在线率、吞吐量来测算收益权对于租金的覆盖情况。以实时运行数据为基础的评价方式可以更加真实地反映算力新兴产业的经营状况。随着算力市场化交易越来越频繁，收益权的动态评估给金融租赁提供了一个除资产变现以外的第二层还款保障，进一步加大了对算力初创企业的金融支持力度。

（三）二级市场处置渠道的构建

算力资产的高流动性需要金融租赁公司有完善的资产处置能力。建立健全以二手设备回收、性能翻新、跨行业转售为主要内容的处置渠道。租赁期满后旧款服务器可流向对实时性要求不高、通用计算为主的场景或者科研教学领域^[6]。通过和设备制造厂商签订回购协议或者与第三方资产处置平台合作，可以达到算力硬件在不同能级市场之间进行梯度利用的目的。完善的渠道不但可以降低租赁公司的风险成本，还可以使算力资源得到再循环利用，延长硬件资产的价值链。

（四）风险分担协议的结构设计

风险分担协议的本质就是创建一个多维度的信用增强体系。金融租赁公司和算力设备供应商可以签订深度回购协议，以设备运行小时数、算力衰减率为梯度，确定回购价格，把技术路径巨变造成资产贬值的风险在双方之间合理分担。在合同条款里加入第一损失分担机制，供应商给予一定的比例保证金或者残值担保，提升租赁资产处置时的确定性^[4]。该种结构设计可以有效地对冲由于单一企业的违约所造成的流动性冲击，依靠利益绑定促使设备厂商参与到资产的全生命周期的监控当中，从而达到风险从资本端向产业端的适度转移的目的。

就算力波动特性而言，协议里可以加入算力资源置换条款，从而形成非货币化的补偿途径。当承租方出现预警指标时，会自动启动算力额度转让程序，租赁公司可以将租赁资产产生的空闲算力加入到公共调度池中去变现，变现所得收益可以用来抵扣逾期租金。该种动态风险缓释机制冲破了传统实物资产查封的僵化模式，保证服务器集群在争议期间仍然具有生产效率。设置租赁权平滑转移路线，使第三方算力运营商可以不经过物理搬迁直接接手原来的承租人的设备运行，最大程度上避免由于搬迁造成资产损失的情况发生，保证了算力服务网络的稳定。

（五）技术迭代周期的租金匹配

算力硬件的更新周期一般是3-5年，租金支付的时间应该和设备的效能释放曲线相匹配。租赁初期设备的计算效能处于最高点，企业获利能力最强，可以设置较高的租金比例；新一代产品上市后，原设备的算力产出价值降低，租金应该随之减少。梯度租金模式减小了企业设备中后期的财务负担，降低了违约的可能性。金融租赁公司根据技术迭代的快慢来安排承租企业的设备更新计划。租金结构的改善体现出了金融资本对于算力产业周期律的高度重视，促使算力产业装备水平不断领先。

四、金融租赁促进算力产业链协同发展

（一）上游芯片供应商的产能扩张支持

算力产业链上游包含大量的芯片代工和精密制造，相关生产线的建设也存在巨额投资。金融租赁可以采用对生产设备、封测线等设备的融资租赁方式，支持芯片供应商扩大产能，解决核心算力元件供需矛盾^[7]。锁定未来的产品交付订单作为增信手段，租赁公司可以给处于研发投入期的芯片企业提供中长期资本支持。向上游延伸的服务模式保证了算力新兴产业底层硬件供应的稳定性，用金融手段平滑了半导体行业的周期性波动，给整个算力生态的扩容提供源头活水。

（二）中游数据中心运营商的资本结构优化

数据中心属于资本密集型重资产行业，较高的资产负债率会制约它的扩张速度。金融租赁用表外租赁等会计处理手段，使运营商得以完成资产轻量化转变。把原来属于固定资产的机房设备转为租赁使用权，可以大大提高企业净资产收益率和资金周转率。在算力枢纽节点的创建过程中，资本结构得到改善之后，运营商就可以把更多的资源投入到算力调度算法以及增值服务的开发上^[8]。金融租赁介入之后，把原本一次性的沉重资本支出转变成经营性支出，给中游企业增添更多的灵活性去应对算力市场的竞争。

（三）下游人工智能应用企业的成本控制

初创型人工智能企业一般具有核心算法，但是没有购买大规模算力集群的财力。金融租赁为这些应用企业提供高性能算力工作站和配套存储的租赁服务，把最初的研发成本从固定资产投入变为可控的月度租金支出。大大降低了人工智能领域创业的门槛，缩减了从模型训练到产品实现的时间。由于应用场景越来越丰富，金融租赁给予的弹性资本支持，使下游企业可以依照业务流量随时调整算力资源，达成金融资本同算法革新、应用落地的紧密联系。

（四）算力调度平台的轻资产运营模式

跨区域算力调度平台是优化资源配置的关键，它的核心就是软件逻辑而不是硬件所有权。金融租赁可以成为中介环节，把租赁给不同企业的算力资产用技术手段接入到统一的调度平台上。平台方不需要直接拥有数以万计的服务器，只需要通过金融租赁把资产进行集约化的整合。轻资产模式减小了平台运营方的财务杠杆风险，把资金集中到网络链路优化和算力交易市场创建上。金融租赁给底层资产提供融资支持，从而间接促成全国算力一张网的形成以及算力资源的公平交易。

（五）跨区域算力资源整合的金融纽带

在东数西算等大战略下，算力资源要实现跨区域的调配。金融租赁公司依靠全国经营的许可优势，可以借助跨境、跨区域的租赁业务，把资金从东部发达地区向西部算力枢纽流动。对西部数据中心高能效设备进行融资支持，降低中西部地区建设算力基座的资金成本。金融纽带的作用使算力设备可以在全国家域内实现合理的流动、有效的调配。金融租赁不但是资金的搬运工，更是算力产业空间布局优化的催化剂，用资本的精准导向实现了算力资源供给和区域发展的深度协同。

五、结束语

金融租赁是算力新兴产业的金融合作伙伴，它加快了设备周转，改善了资本配置，并且分散了技术风险。直接租赁、售后回租等模式的灵活使用，使金融租赁既解决了算力中心的融资问题，又促进了产业链各个环节的融合。未来算力产业的持续发展需要依靠更加专业的资产价值评估和风险治理体系，金融租赁应该进一步加强对于算力硬件生命周期的掌控能力，用更加有针对性的金融产品服务算力基础设施的绿色化、智能化升级，推动数字经济在算力底座上实现更高的水平发展。

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