国资公司如何参与算力产业

这都是因为人工智能（AI），也就是第四代产业革命的代表，而人工智能不仅就是一个通用大模型，而是一套复杂的产业生态，最早提出这个概念的是黄仁勋，他把人工智能生态形容为五层蛋糕，即“电能、芯片、基础设施、大模型和应用”，相当于它的产业链环节，当然，还有人提出来，在四到五层之间加一个“协调控制层”，负责协调不同智能体和模型的运行，这个层级甚至更有价值，以后可能还会有更细的层级划分，但这不是我们讨论的重点。我们关心的是国有资本运营公司从产业投资角度，怎么来看待算力产业，怎么样切入、参与和投资人工智能，怎么样从这个领域里分得一些富贵。

说起人工智能产业投资，我们首先关注的是AI大模型的能力、芯片的性能以及人才的储备，甚至是一家公司的天才有多少。但最终落实到资本投入，一定要看从产业链上的这五到六个环节怎么切入，而且要具体到是投芯片还是投大模型，抑或是投机房和装备之间做出判断。从国资运营公司的角度看，感觉从哪个层面都很难抓住机会，要么涉及极高科技，要么涉及超大资本，要么就是完全陌生的领域，很难做出常规的投资分析，或者干脆就是各种能力不足。且不说国有资本投入后，除商业回报外，还要考虑技术自主、国产化、产业本地化、国家和地区战略定位，以及产业配套等很多影响因素，重要的是在一个新产业或新技术普及的过程中一定蕴含着产业生命周期，而这种以技术革命为主导的产业周期不同于以往的传统产业，比如房地产经济、汽车产业等，人工智能更新迭代速度特别快，产业主导权的不确定性也很强，防范其中的投资风险是个相当复杂的决策。

我们都知道，当前的资本对一个产业的过度热情既表明其中的投资机会，也蕴含着巨大的投资风险，实际上，作为非产业集团背景的资本运营公司，其优势是从资产负债表和现金流量表中分析问题、通过融资能力和信用评级去判断规律，在众多不确定性因素当中追求投资回报就是刀尖舔血、火中取栗。所以，我们必须要梳理其中的投融资关系，找到合适的投资切入点，协同产业资本同向发力，明确产业资本的运营周期，发挥国有资本背后的独特优势，恰当使用多种金融工具逆周期调节，支持打造健康的产业生态，才能既抓住产业上升的机会，又取得合理的投资回报。

在已有的算力产业链图谱中，不同环节中市场主体的核心资产构成不同，而不同类型的核心资产也有不同的生命周期。国有资本从保值增值的角度说，应当持有生命价值周期较长，市场价值相对稳定的核心资产，要确保留足调整余地，所以资本金投资重心就应当偏前端、偏基础设施，比如绿电环节、芯片环节，但除了大资本的限制以外，事实上很多环节难以划分清晰资产界限。比如数据中心，其中既包括房地产资产，也包括电力系统资产，也包括GPU硬件装备、通信设备甚至芯片资产和软件技术等，因此，对其市场主体的商业模式、核心竞争力、资产组合方式、主要成本与现金流来源都要认真分析，审慎制定投资方案。

如果不是算电一体投资，算力产业中一次性花钱最多的地方可能是算力硬件服务器，核心是AI芯片，盖机房、土建只占很小一部分，而硬件服务器折旧年限很短，一般是三到五年；算力产业中分次花钱最多的运营成本应该是电费，内蒙古的绿电就有绝对的优势，主要是这给内蒙古算力产业短周期经济循环创造了机遇。国有资本运营公司通常配有商业保理和融资租赁等供应链金融服务工具，完全可以嫁接到这些短周期产业循环当中。例如，人工智能技术进步的节奏很快，旧设备虽然还能继续用，由于新技术的运行效率和生态提升很快，所以旧设备残值大幅降低带来的折价风险很难精准把握。

算力产业的资产实际上是在用长期基础设施承载快速迭代的设备，再依靠尚未成熟的商业模式创造收入偿还企业多年债务的商业模式。国有资本运营公司旗下的资产管理工作，重点是做好算力资产的长短资产匹配，短期资产（服务器，3—5年）要尽量匹配流动资金，而长期资产（风光电站、机房），则要匹配长期资金，例如发行REITs，决不能用长期资金投入短寿命硬件资产。根据这个特征，国资公司可以引入集采平台，引导企业对高价值资产集中采购，可逆周期、跨周期布局芯片资产，价格高位的时候，暂缓大规模采购；行业低谷、硬件降价时则适度布局算力资产，风光新能源也要避开组件价格高点开工等。此外国资公司还可优先开发新能源公募REITs、算力基础设施REITs，用未来收益融资盘活存量算力资产，但要精准计算周期与投资回报。

有人说，算力产业是富人的游戏，一般的小家小户根本没有能力投资算力，所以目前很大程度上都是新兴产业巨头在产业链上下游打通投资，多数企业通过算电一体、算模一体甚至芯模一体来解决投融资问题，因为传统的资产与此不同，例如写字楼可以分租给许多公司，一家租户退出还有机会重新招商，所以资产价值相对稳定，但是建用一体的算力资产则会带来租户过于集中，无法分散风险的问题。加上算力产业需要协调多个领域、部门和资源，不确定性因素较多，因此基于公信力的市场对公开、公平、公正性要求很高，所以国资公司可投资算力资源配置平台，也可以从供给方统筹算力资源和分散对接市场需求，实现算力用户分散、资源合理分配和市场价格最优。但算力交易平台仍然存在全国统一市场问题、算力资产确权问题等很多制度建设问题，其中尚有诸多不确定性。

算力产业兴起的时间并不长，但发展非常快，目前已有市场过热的迹象，最近，资本市场对大模型上市公司的高估值和大幅涨跌就是一种泡沫化的反应。随着芯片性能不断提升和算力集群互联互通与能力迭代，未来还有通用智能体落地加快，Token价格也有大幅下降或者上升的可能性，所以无论是抑制资产泡沫，还是优化算力布局、稳定产业周期，都必须基于对产业的深度研究、前沿跟踪和顶层规划。所以，用传统的方式看待算力产业和应对市场变化，既力量不足，也无法预测其结果。以算力产业集聚区为例，地方政府必须提升产业研究判断能力，坚持长期主义的精神，留足充分的发展冗余，确保政策、环境、人文、企业、市场协调运转；而国有资本运营公司更是要持续关注算力产业的发展趋势，认真做好产业研究与市场验证，随时调整投资策略，精准布局产业链关键节点，才能真正融入国家算力产业大局之中。