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每經評論員 楊卉

今年以來，算力作為新興基礎設施，成為A股新晉熱門概念，入局企業與日俱增，甚至不乏一些跨界玩家。近日，弘信電子（SZ300657，股價18.92元，市值92.41億元）就發布公告稱，公司與甘肅天水經濟技術開發區管委會達成戰略共識，預計總投資10億元建設年產10萬臺AI算力服務器智能制造基地。

筆者注意到，弘信電子所處行業并非算力產業鏈，而是電子制造業。除了弘信電子，近期還有多家上市公司籌謀跨界，希冀一腳邁入AI算力市場。如主營業務為清潔能源運營、移動能源運營及綜合能源服務的協鑫能科，就擬以超50億元投建算力中心全球總部；主營精密金屬結構件、電子元器件設計、生產、銷售等業務的利通電子，擬4.5億元投資涉足無相關業務經驗的AI算力租賃服務。

在筆者看來，算力基礎設施和人工智能其余產業鏈不同，對入局企業的實力要求較高，涉及資金調動能力、稀缺貨源拿貨能力、客戶競爭力、訂單穩定性等多個方面。

首先，建設大型智算中心對資金要求極高。近期國內宣布籌建或擴建的算力中心大多以上百P為一期項目建設單位，對資金的消耗超億元，籌措投資資金將進一步拉高企業的資產負債率。

其次，當下國內大型算力基礎設施供應商們其實都心照不宣：AI算力中心并非有錢就能建，無論是做算力租賃服務還是建造AI算力服務器，大量CPU及GPU都是硬通貨，在市場全面缺貨的大環境下，找齊芯片貨源的難度不亞于籌集資金。

以目前算力中心中最搶手產品，供大模型“跑”數據的各類算力服務器為例。在芯片選擇上，由于國產芯片技術尚有差距，最好的選擇是配備英偉達GPU。但受禁售等因素影響，無論是英偉達A800還是A100均一芯難求且價格高昂，單塊GPU價位已被炒至10萬元甚至更高。以一臺服務器8塊卡計，再加上其余零件，僅一臺服務器的成本就要上百萬元。即便如此，英偉達國內分銷商身后客戶也大排長龍，新手企業在這部分貨源和客源上并無顯著優勢。

今年以來，人工智能確實在A股成就了一番輝煌，但AIGC掀起的算力浪潮能維持多久尚不清晰——大模型算力緊缺不假，可其余領域算力基礎設施需求不能被一并畫等號。這些被官宣的大規模AI算力中心能否落地？可供給算力規模如何？這些算力將流向哪類市場？操盤上市公司在競爭中有何獨特性？諸如此類問題，都還沒有答案。投資者需保持冷靜頭腦，謹慎判斷企業實力。