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每经评论员 杨卉

今年以来，算力作为新兴基础设施，成为A股新晋热门概念，入局企业与日俱增，甚至不乏一些跨界玩家。近日，弘信电子（SZ300657，股价18.92元，市值92.41亿元）就发布公告称，公司与甘肃天水经济技术开发区管委会达成战略共识，预计总投资10亿元建设年产10万台AI算力服务器智能制造基地。

笔者注意到，弘信电子所处行业并非算力产业链，而是电子制造业。除了弘信电子，近期还有多家上市公司筹谋跨界，希冀一脚迈入AI算力市场。如主营业务为清洁能源运营、移动能源运营及综合能源服务的协鑫能科，就拟以超50亿元投建算力中心全球总部；主营精密金属结构件、电子元器件设计、生产、销售等业务的利通电子，拟4.5亿元投资涉足无相关业务经验的AI算力租赁服务。

在笔者看来，算力基础设施和人工智能其余产业链不同，对入局企业的实力要求较高，涉及资金调动能力、稀缺货源拿货能力、客户竞争力、订单稳定性等多个方面。

首先，建设大型智算中心对资金要求极高。近期国内宣布筹建或扩建的算力中心大多以上百P为一期项目建设单位，对资金的消耗超亿元，筹措投资资金将进一步拉高企业的资产负债率。

其次，当下国内大型算力基础设施供应商们其实都心照不宣：AI算力中心并非有钱就能建，无论是做算力租赁服务还是建造AI算力服务器，大量CPU及GPU都是硬通货，在市场全面缺货的大环境下，找齐芯片货源的难度不亚于筹集资金。

以目前算力中心中最抢手产品，供大模型“跑”数据的各类算力服务器为例。在芯片选择上，由于国产芯片技术尚有差距，最好的选择是配备英伟达GPU。但受禁售等因素影响，无论是英伟达A800还是A100均一芯难求且价格高昂，单块GPU价位已被炒至10万元甚至更高。以一台服务器8块卡计，再加上其余零件，仅一台服务器的成本就要上百万元。即便如此，英伟达国内分销商身后客户也大排长龙，新手企业在这部分货源和客源上并无显著优势。

今年以来，人工智能确实在A股成就了一番辉煌，但AIGC掀起的算力浪潮能维持多久尚不清晰——大模型算力紧缺不假，可其余领域算力基础设施需求不能被一并画等号。这些被官宣的大规模AI算力中心能否落地？可供给算力规模如何？这些算力将流向哪类市场？操盘上市公司在竞争中有何独特性？诸如此类问题，都还没有答案。投资者需保持冷静头脑，谨慎判断企业实力。

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