極限操作，正在上演！

AI算力一路狂奔，算力租賃企業動輒砸下幾百億采購算力服務器，已然進入搶先布局的博弈。

依照先投入、先卡位的思路，協創數據這個提供算力租賃服務的前排公司，從2025年至今已經先后披露了6次大規模的采購計劃，累計采購AI服務器的金額超過320億元。

然而，要是結合賬面看，一個明顯的反差讓人忽視不得。

截至2026年一季度末，協創數據賬上只有29.08億元的現金儲備。此時擺在它面前的，是一筆在2月才發布的110億元新采購計劃，更別提還有此前尚未完全結清的高額賬單了。

那問題就來了，協創數據怎么支撐得了這場重注？

拼規模的考量

協創數據從前是賣U盤、做攝像頭起家的，身處消費電子制造業近20年，給品牌方打工賺加工費，拼的是成本控制。

轉折點發生在2023年。

這一年，協創數據開始轉場以AI需求為驅動，戰略落地服務器的再制造。后來又不同程度地瞄準、購買高端GPU服務器，做起了算力租賃。

2025年的半年報，是協創數據第一次將智能算力產品及服務業務從“其他業務”里面獨立出來，從此其算力服務業務的規模就一目了然。

2025年全年，協創數據主要做算力租賃、AI模型平臺服務的智能算力產品及服務業務，實現營收27.61億元，同比增速高達1727.17%！

增速這么高，實在是因為需求端比較饑渴。

訓練一個大模型，動輒需要數以千計的GPU。但一塊頂級GPU價格不菲，一個新型公司真要買上數千塊，成本可能會掏空整年的研發經費。

而且，現在頂級AI芯片的產能緊缺，交貨周期動輒半年以上。等拿到貨了，對手的模型可能都已經迭代了。所以，“租”就成了順理成章的選擇。

協創數據這部分業務的運作模式，就是利用自己跟國際芯片巨頭的云合作資質，大量購置GPU服務器，然后在上海、北京、烏蘭察布這些核心城市搭建算力中心。

接下來，協創數據再把算力出租給那些需要訓練AI大模型、做自動駕駛的互聯網大廠。至此不難理解，算力租賃是在賺資源錯配的錢，在時間差、規模差中連接需求與供給。

更何況，算力租賃這門生意的毛利率的確誘人。

2025年，協創數據算力服務業務的毛利率達到25.53%，比老本行存儲設備業務的14.89%高出一截。所以協創數據朝著毛利率較高的算力租賃轉型，也可以讓利潤空間打開。

但是目前來說，這個盈利水平跟同行比起來，其實也不算出奇。

同樣的2025年，利通電子的算力業務毛利率是49.69%，比協創數據的25.53%，高出一倍多。

那么這個落差，從哪來？

利通電子從2023年開始布局算力業務，是國內最早涉及算力租賃的廠商之一，隨后的2024年就獲得了一定規模的算力業務收入。

彼時高端GPU供小于求，毛利率相對也比較高。到了2025年，利通電子直接運營的算力云服務規模達到38000P，而且走長協鎖定大客戶的路線，追求單P利潤的最優解。

因而即便后來競爭逐漸激烈，利通電子這塊業務的毛利率較2024年有所回落，整體也在較高水平。

協創數據則是2025年才開始大規模投入算力業務的，比利通電子要晚將近兩年。后來者在競爭加劇的時候進場，毛利率就有些許吃虧。

此外，在收入方面，利通電子2025年的算力業務收入實現12億元，也就是協創數據這塊業務收入的一半。

這里有一個不能忽視的細節，就是協創數據的算力服務業務中，除了算力租賃之外，還有一些服務器整機銷售的收入。而利通電子的算力業務收入，大部分都來自算力租賃。

硬件整機銷售的毛利率偏低，就會一定程度拉低協創數據這塊業務的毛利率。兩家的業務結構有所不同，加上入局的時間有差異，就拉開了毛利率的差距。

回過頭來看，在算力租賃這個領域，規模本身就是護城河。如今協創數據瘋狂采購高端GPU，全力擴充規模的選擇，并非不可理解。

只是規模的擴充成本，也沒有誰會繞得過。

杠桿的雙刃劍

高端芯片的采購成本高昂，為了湊夠采購款，協創數據至今已經動用了融資租賃、借款、銀行授信等各種杠桿工具。

以至于，到2026年一季度末，協創數據的總負債規模同比大增了382%，達到316.9億元，其資產負債率也躥升至85.89%，比2025年一季度高出20個百分點。

其中，有息負債更是由2025年一季度的48.31億元，擴大到2026年一季度的259.04億元，增幅超過了436%。

這些借的錢，差不多都花到了算力網絡的建設上。

先是買服務器，之后迅速搭建高端GPU算力服務器集群。如今的協創數據，已經在上海、寧波等多地部署了算力中心，在東南亞、北美等地也配置了分布式算力資源。

截至2026年一季度末，協創數據的固定資產、在建工程分別達到112.5億元、60.39億元，同比狂飆了1432.7%、2950%，二者相加占總資產的比重高達46.85%。

可以說，協創數據已經把大部分籌碼押在了算力這張牌上。

對這種稍顯激進的擴張節奏，協創數據的董事長耿康銘甚至把這比作了90年代的房地產，定要在這輪算力浪潮中搶下紅利。

事實上，大筆資金的投入也已帶來回報。

2026年一季度，協創數據智能算力產品及服務業務的收入迅速釋放，拉動總營收達到60.85億元，同比大增192.9%；凈利潤實現7.05億元，同比狂飆343.45%。

反映到整體的盈利能力上，隨著高毛利的算力業務服務收入比重提高，2026年一季度，公司的綜合毛利率達到22.53%，比2025年同期提高了6.57個百分點。

雖然這一盈利指標不如利通電子、宏景科技高，但對協創數據自身而言也是明顯的飛躍。

因此，協創數據的高負債、高毛利率之間并非對立的，是一個投入和產出鏈條的兩端。先有了高負債，才能換來高毛利業務的快速擴張。

可是，問題也就恰恰藏在這一鏈條的中間。

隨著借款猛增，2026年一季度，協創數據支付了高達1.83億元的利息費用，使得整體財務費用升高到2.28億元，同比猛增3577.42%，相當于同期凈利潤的32%。

與此同時，算力設備這種資產，也有技術迭代的要求。

2026年3月的GTC大會上，英偉達不僅亮相了新一代Vera Rubin平臺，還預告了2028年的Feynman架構和新CPU的代號Rosa。

從主流大廠的產品發布節奏看，AI芯片的升級換代非?？欤粌赡瓯隳苡行缕穯柺溃懔υO備的技術迭代周期可能只有兩三年。

而協創數據公開回復過，其算力設備是按照5年年限進行折舊計提的。

其實客觀說，就算設備舊了，也不等于沒了價值，老一代GPU在推理業務、中小用戶終端等場景中仍有用途。

可一邊是設備在賬上慢慢折舊，一邊是技術代差早已經拉開，等折舊期一過，設備的賬面價值和真實賺錢能力之間，難免會產生偏差。

所以，與其說資產本身的貶值，設備的租出報價會不會因為新一批設備的商用而降低，或許才更是威脅。

畢竟從數據上看，2026年一季度，協創數據財務費用對經營性現金流的侵蝕比例，已經達到了83.82%。換言之，公司真金白銀賺回賬里的現金，差不多84%都得拿去還息。

算力服務業務的毛利率雖然相對更高，但因為協創數據正處于高杠桿運轉的狀態，相當一部分利潤實際上要被資金成本吃掉。

好在，眼下算力租賃市場的供需格局對協創數據來說仍屬于紅利期。

而且，耿康銘也在采訪中回應稱，公司多數大額合作都是5年期的長單，公司長期的合約年限能夠覆蓋服務器的折舊年限。

只是不能忽視的是，長單能鎖住合同價格，卻未必能完全擋住技術迭代對資產真實價值的影響。

未來若是租賃市場重新定價，高額的財務費用也或許會直接擠壓現金流，屆時協創數據的高杠桿經營，也將面臨較大的壓力測試。

由于押注AI算力需求的爆發，如今的協創數據似乎已處于一場用高杠桿換取業績增長的生死時速。

往后看，為了讓財務杠桿不變成沉重包袱，或許就要看公司能不能在算力需求旺盛的周期里，盡可能攢下足夠多的利潤，給后續消化債務留出足夠余地。

以上分析不構成具體買賣建議，股市有風險，投資需謹。