《算力互联互通行动计划》解读
---银行在算力互联行动中的角色和对公业务机会
2025年5月30日，工业和信息化部正式印发《算力互联互通行动计划》，提出到2026年，建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系。到2028年，基本实现全国公共算力标准化互联，逐步形成具备智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网。
从目前社会发展背景来看，人工智能产业的快速发展以及全球算力资源使用需求的不断攀升，使得算力互联互通成为国内外关注的焦点。党中央、国务院高度重视算力发展，明确提出了“加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态”和“优化全国算力资源布局，打造具有国际竞争力的数字产业集群”等决策部署。同时，随着数字化的发展，各领域对算力的需求激增且呈现多样化，单一算力资源难以满足复杂任务的需求，且算力分布不均，部分地区或企业的算力资源闲置，而另一些地区或企业则面临算力短缺的问题。算力互联互通可以优化资源配置，将闲置的算力资源调配给有需求的用户，从而显著提升计算中心的使用效率，盘活整个市场。
《算力互联互通行动计划》作为一项具体到执行层的政策性文件，明确提出到2028年建成算力互联网的目标。在此进程中，银行不仅扮演着全周期资金供给的关键角色，更是金融产品创新的场景设计者、产业生态的构建者以及行业标准的共建者。基于算力产业当前的发展现状及其独特的资金需求特征，银联信提出适配银行的业务机会，为银行业务部门有效服务算力产业提供支持。
一、算力行业现状
（一）供需情况
1．供给情况：东数西算重塑资源分配
国内不同地区的算力资源分布存在显著差异，主要受到经济发展水平、能源资源分布以及国家政策导向的影响。在区域分布上，东部地区的算力资源相对集中，占比达到60%，这主要得益于经济发达省份如北京、广东、上海、浙江、江苏等地人口及互联网用户密度大，互联网、云计算等科技创新类企业多，数据中心业务需求旺盛。西部地区算力资源占比20%，但潜力远高于东部。西部地区土地广阔、电价便宜、能源尤其是绿色能源丰富，适合建设数据中心，以节约“西电东送”的成本，并提高绿色能源的使用率。为缓解东西部算力资源分布不均衡的问题，中国启动了“东数西算”工程，将东部的算力需求引导到西部地区。西部地区如内蒙古、贵州、甘肃和宁夏等地拥有丰富的可再生能源和适宜的气候条件，适合建设大规模的数据中心。
具体规划上，京津冀枢纽规划设立张家口数据中心集群，承接京津地区的实时性算力需求。张家口凭借丰富的绿色能源和优质、低价的电力，成为京津冀地区最适宜发展数据中心产业的地区。长三角枢纽设立长三角生态绿色一体化发展示范区数据中心集群和芜湖数据中心集群，以生态绿色为特色建设算力枢纽。长三角地区算力规模较为分散，但为集群式发展提供了有利条件。粤港澳大湾区枢纽计划将韶关建设成为支撑整个华南地区实时性算力需求的数据中心。韶关拥有全省最低的大工业电价和国家光纤一级网络节点，网络带宽超过3400G，端到端访问国家路由器时延最快可达5ms。甘肃枢纽设立庆阳数据中心集群，是国内人工智能重要算力保障基地，是全国八大节点中算力增速最快、增量最大的数据中心集群。甘肃拥有较为完善的交通网络、稳定且适宜的温度环境以及丰富的可再生能源，为数据中心机房提供持续稳定的低成本清洁能源。
1．需求情况：互联网领域持续增长
数字经济的蓬勃发展对算力提出了全方位、多层次的巨大需求。数据处理方面有数据显示，数字经济发展导致数据量呈爆炸式增长。华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告显示，预计到2030年，人工智能、物联网、区块链、AR/VR等关键领域对算力的需求将达到3.39万EFLOPS（每秒浮点运算次数），其中人工智能算力将超过1.6万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。如此庞大的数据处理量，要求算力基础设施具备强大的计算和存储能力。
互联网领域是算力需求的主要来源之一，占比46.3%，公有云、网站、视频等业务对算力的需求持续增长。企业领域占比21.3%，算力助力企业实现数字化转型，提高生产效率和管理水平，例如通过大数据分析和人工智能算法优化产品设计和营销策略。政务领域占比11.3%，算力为智慧城市建设提供了有力支撑，实现了政务服务的智能化和高效化。金融领域占比7.8%，智能投研、反欺诈系统等应用依赖于强大的算力支持，提高了金融服务的效率和质量。医疗领域对算力的需求也在增长，医疗影像分析、基因测序等应用需要大量的算力进行数据处理和分析。
由于算力资源分布不均与需求动态波动之间存在矛盾，跨域调度与协同需求成为必然。通过构建多层级算力资源池化架构和智能调度算法，实现异构算力资源的动态感知与任务分级匹配，以满足不同地域、不同行业对算力的需求。
（一）市场规模
全球算力市场呈现多极化竞争态势。美国仍占据高端算力市场主导地位，不过中国、东南亚、拉美等新兴市场云计算需求爆发。中国算力市场规模增长迅速，2023 年我国计算设备算力总规模达到 435EFlops，同比增速高达 44%，其中智能算力增长尤为突出，规模攀升至 289.4EFlops，同比增长 62%，在国内算力占比达 66.5%。
（二）产业链
算力行业产业链涵盖上中下游多个环节。上游是根基，提供硬件支持，包括芯片、服务器、存储设备等。芯片是算力中枢，像GPU、FPGA、ASIC等专用芯片市场需求旺盛。服务器与存储设备分别负责数据的运算处理和安全存储。中游是技术核心，主要包括云计算、数据中心和网络通信。云计算与数据中心通过资源管理与调度，为用户按需提供算力。网络通信则保障数据在设备、数据中心与用户间的高速稳定传输。下游对接多元场景，广泛应用于互联网、金融、工业等领域。例如在人工智能与大数据领域，算力加速模型训练与数据分析；在工业制造中，助力优化生产流程，推动制造业智能化转型。
图表 1：算力产业链
来源：中原证券研究所
（三）竞争格局
算力行业市场竞争格局呈现出多层次、多维度的动态博弈态势，技术迭代、政策导向与市场需求共同塑造了当前的竞争版图。
从服务器的成本构成来看，芯片占据了核心地位。在基础型服务器中，芯片成本占比超过 30%，而在高性能服务器中占比超过 60%。随着 AI 的发展，GPU 在 AI 服务器中占比大幅提升，其中在最昂贵的机器学习型服务器中，芯片成本占比超过了 80%。硬件方面，服务器市场呈现双寡头格局，浪潮信息仍以 30%市场份额主导通用服务器市场，中科曙光则通过高毛利策略和供应链优化实现 “增利不增收”，在高性能计算领域保持优势。液冷技术市场主要以差异化竞争为主，浪潮信息以超 50% 的市场份额领跑液冷服务器市场，2024 年上半年销售额达 89.6 亿元，互联网行业贡献超 60% 需求。超聚变、宁畅等厂商通过定制化解决方案切入金融、政府等垂直领域，形成 “一超多强” 格局。AI 芯片方面，国产化加速，华为昇腾 910C 芯片性能对标英伟达 H100，2025 年出货量预计突破 70 万片，已在智能计算中心（如武汉长江计算）实现规模化应用。寒武纪、海光信息等企业则聚焦细分场景，寒武纪思元 590 芯片在视觉推理领域市占率超 25%。
从算力类型来看，可分为智能算力、边缘算力和超算。智能算力是指专为人工智能（AI）应用设计的计算能力，边缘算力是指在靠近数据源或用户的网络边缘侧部署的计算能力，超算则专为处理科学计算、工程模拟等需要极强算力的复杂任务而设计。行业呈现 “头部集中、尾部分散” 特征，CR5市场集中度达 58%。其中智能算力主导增长，头部集中效应显著。阿里云、腾讯云、华为云等互联网巨头凭借全栈技术能力和生态优势占据主导地位，而中小型云服务商则聚焦垂直领域差异化竞争。
在智能算力领域，GPU 依旧占据主流地位，不过 ASIC 芯片在推理场景中的应用占比正快速提升，从 2023 年的 15% 大幅提升至 2025 年的 30%，寒武纪、壁仞科技等国产厂商凭借技术创新加速实现进口替代，推动智能算力硬件生态向多元化发展。在边缘算力布局上，三四线城市积极建设边缘计算节点，有效承接一线城市因算力需求激增产生的溢出效应，逐步形成 “中心 - 边缘” 协同架构，促进算力资源的均衡分布与高效利用。超算领域，中国以 226 台超算、占全球 45% 的数量优势位居世界第一，但美国在 TOP500 榜单性能前十中占据 5 席，我国虽在超算规模上领先，却仍存在技术代差，需在高性能计算核心技术上持续突破。
国内区域竞争方面，东数西算工程明确了东西部的分工，东部侧重高实时性需求，西部聚焦绿色算力。国家枢纽节点（如北京、上海、西安、武汉）的算力园区在规模、能力和应用上表现突出，西部地区因电价优势吸引了大量投资。
二、银行在行动中的角色
《算力互联互通行动计划》的出台，标志着我国算力产业进入标准化、协同化发展新阶段。银行作为金融体系的核心枢纽，在算力互联中扮演着多层次、多维度的关键角色，其作用不仅限于资金供给，更体现在技术赋能、生态构建和风险管控等多个层面。目前从银行参与算力角色来看，主要有四大核心角色。
（一）基础设施融资主力：全周期资金供给者
算力产业（特别是大型算力中心、智能计算中心、算力网络节点等基础设施）具有投资规模巨大、建设周期长、技术迭代快、运营成本高的特点。银行作为核心金融中介，其资金支持需要覆盖以下关键阶段：
1．基础设施建设期：重资产投入，长期资金需求
土地购置、厂房建设、电力设施扩容（变电站、备用电源）、制冷系统部署等需要巨额的前期固定资产投资。项目审批、环评等前期工作也需资金铺垫。银行提供项目贷款、银团贷款、夹层融资等。
2．设备采购与部署期：技术密集，中期资金需求
采购服务器（尤其是高价值GPU集群）、存储设备、网络设备（高速光模块、交换机）、液冷系统等核心算力硬件和配套软件授权。设备成本占比高，且技术更新快，存在一定的技术过时风险。银行提供设备融资租赁、固定资产贷款、供应链金融等金融服务。
3．商业运营期：现金流管理，短期及运营资金需求
进入稳定运营后，面临持续的电力成本（最大项）、网络带宽费、运维人力成本、软硬件维护更新费用、营销推广费等。同时，需要资金支持日常运营周转、市场拓展以及针对特定客户（如大模型公司、科研机构）的算力服务垫资或信用支持。对流动性和现金流管理要求高。银行提供流动性贷款、电费/带宽费专项融资、绿色金融产品等。
4．技术升级与迭代期：持续投入，中长期资金需求
算力硬件（如GPU）和软件技术迭代速度极快（约1-2年一代）。为保持竞争力、满足客户对更高性能算力的需求，算力中心需要持续进行设备更新、扩容和架构升级。这需要持续性的资本支出。银行提供升级改造专项贷款、再融资/债务重组、投贷联动模式等。
（二）金融产品创新先锋：场景化服务设计者
银行结合政策导向与产业需求，推出定制化金融产品，打通算力供需链条：
1．券贷联动模式
中国银行 “中银科创算力贷” 通过 “政府算力券 + 银行信贷” 模式，为企业提供最高 80% 的算力服务合约金额融资，利率优惠叠加地方补贴后可达 20 个基点减免。该产品已覆盖算力供应、技术研发、产业应用等领域，首批签约金额达 80 亿元，民营企业占比超 70%。
2．算力资产证券化与衍生品
随着算力交易市场成熟，银行探索算力租赁资产证券化（ABS）、算力期货等工具。例如，国家超级计算长沙中心与金融机构合作推出 “算力 + 模型 + 场景” 解决方案，通过智能合约实现算力资源的高效配置，为开发相关金融产品提供底层支持。
3．数据资产质押融资
江苏银行 “算力贷” 引入数据资产质押，将企业算力算效水平、知识产权等纳入授信评估体系，独创 “A、B、C” 三类评分模型，评分结果直接影响授信额度。该产品已为上海数据港、商汤科技等企业提供 10 亿元授信支持。
（三）生态协同枢纽：跨主体资源整合者
银行通过搭建平台、联合多方，推动算力产业生态协同发展：
1．产学研用协同创新
中国银行与 38 家算力产业链企业签约 “中银科创算力贷”，覆盖算力供应、运营服务、技术研发等领域，民营企业占比超 70%。江苏银行上海分行与杨浦区政府合作，共建 “上海市智能算力资源统筹调度服务平台”，整合跨市域、跨厂商的异构算力资源，实现中小企业算力 “找得到、用得上、用得好”。
2．区域差异化布局
银行优先支持政策力度大的区域，例如广东省通过 “粤科融” 再贷款支持算力项目，江苏银行上海分行在杨浦区推出 “算力贷”，首批授信 10 亿元。在中西部，国家开发银行宁夏分行通过绿色金融支持 “东数西算” 项目，带动碳减排领域贷款 258.39 亿元。
3．ESG 与绿色金融融合
浦发银行参与制定《数据中心全生命周期绿色算力指数白皮书》，将绿色算力评估纳入融资决策，通过与 ESG 评级挂钩的利率优惠（最高 25 个基点）引导资金流向低碳项目。江苏银行 “算力贷” 设置绿色信贷定价机制，鼓励企业采用液冷技术、绿电交易等低碳措施。
（四）标准制定参与者：行业规范的共建者
银行通过参与标准制定，推动算力互联的规范化发展：
1．绿色算力评估标准
浦发银行与远景科技集团、合盈数据等联合发布绿色算力指数，将绿电利用率、算力算效等指标纳入评估体系，为投资决策提供科学依据。该指数已应用于宁夏、青海等绿色算力基地的融资项目。
2．算力标识与调度协议
工商银行参与制定算力标识关键技术及传输协议，推动全国公共算力标准化互联。例如，其云数智融合体系支持算网云调度技术，优化算力资源管理与协同调用。
3．金融科技技术标准
工商银行主导金融行业大模型技术标准制定，构建 “工银智涌” 体系，实现算力、算法、数据的全栈自主可控，并向同业输出解决方案。
三、银行对公业务机会
根据上述银行在算力互联方面的角色以及目前算力行业的发展现状，我们认为银行存在以下业务扩展机会。
（一）信贷业务机会
1．资金需求分析
算力互联互通相关企业在基础设施建设和技术研发等方面存在巨大的资金需求。
在基础设施建设方面，资金需求极为庞大。据业界初步估算，数据基础设施每年将吸引直接投资约4000亿元，并带动未来五年投资规模约2万亿元。多地政府也出台专项规划助力算力基础设施建设，如江苏提出到2030年全省在用总算力超过50EFLOPS，智能算力占比超过45%。此外，多家A股上市公司如城地香江、奥飞数据、拓维信息等，均披露了斩获算力基础设施建设服务相关订单，金额均在10亿元以上。随着人工智能大模型等应用的爆发式发展，智能应用对算力的需求呈指数级增长，算力成为支撑数字经济发展的关键基础设施，进一步推动了企业在基础设施建设上的资金需求。
在技术研发阶段，企业资金需求特点明显。一是资金需求规模庞大且呈指数级增长，算力互联互通涉及不同主体、不同地域、不同架构的算力资源标准化互联，需要大量资金投入到基础设施建设、技术研发、网络升级等方面，例如推广新型高性能传输协议、提升算力节点间网络互联互通水平等都需要资金支持，奥飞数据披露 2024 年算力基建订单达 18 亿元，同比增长 120%，其信贷需求主要用于数据中心土建与 GPU 集群采购。二是长期投资，技术研发和应用不是一蹴而就的，需要持续的研发和优化，构建算力互联网体系架构也是一个长期的过程，如国产 GPU 厂商单颗芯片研发成本超 5 亿元，大模型训练单次成本达数百万元。三是风险收益特征呈现 “双高” 属性，技术研发阶段存在较高的不确定性，高技术性风险催生高收益诉求，投资风险相对较高，算力设备年均贬值率超 30%，但头部企业利润率可达 25%-35%，一旦技术研发成功并应用于市场，将可能带来巨大的回报，有望形成算力产业新的增长点，为经济社会高质量发展提供新动能。
2．资金需求特征
①重资产投入
算力产业的重资产投入特征显著，主要体现在基础设施的巨额初始投资需求。数据中心建设涉及土地购置、高标准厂房建造、专用电力系统部署（如双路供电）、高效制冷解决方案（液冷/间接蒸发冷却）等环节；设备采购则集中于高性能GPU服务器（单台成本可达20万美元）、高速网络设备及存储系统，其中GPU集群往往占据总投资的50%以上。这些固定资产投入规模庞大，单个超大型数据中心建设成本可达数十亿人民币，且资金回收周期普遍超过7年。通常需要银行提供大额度（通常亿元级）、长期限（5-10年）、稳定性的信贷资源，重点覆盖土地、厂房、核心设备等固定资产购置，同时需针对性设计还款节奏以匹配项目收益爬坡周期。
②高运营成本
算力产业的高运营成本特征极为突出，主要由三大核心支出构成：
电力消耗占据绝对主导，占比高达运营总成本的40%-60%甚至更高。数据中心需7×24小时不间断运行，单机柜功率密度可达20kW以上。尤其AI算力中心（如GPU集群）的电力需求呈指数级增长。
网络带宽成本构成刚性支出，算力中心必须配置高冗余、低延迟的网络架构（如400Gbps骨干网），跨境专线、BGP带宽及云网互联费用年支出可达数千万元。
高端运维人力成本持续攀升，需专业团队进行硬件维护（如GPU故障替换）、能效优化（PUE管理）及网络安全防护，且培训投入占比显著。
这些支出具有强持续性、高频发生、低弹性的特征，企业每月产生数千万级的稳定流动资金需求，主要用于支付电费账单（常占现金流的35%以上）、带宽租用费及专业技术团队薪酬。该特性要求金融机构提供灵活的循环授信、应收账款质押融资等工具，针对性满足日常经营开支的周转需求。
③技术迭代迅速
算力产业面临剧烈的技术迭代压力，核心硬件（如GPU/ASIC芯片）性能平均每18个月提升一倍，导致设备经济寿命大幅缩短至3-5年。这种快速迭代特性迫使企业高频次升级硬件，同时要求金融机构开发匹配短周期的融资产品，并重构资产估值模型。
④需求波动与规模效应
算力市场需求呈现爆发式增长与阶段性波动并存的复杂态势。一方面，AI大模型训练、自动驾驶仿真等新兴应用推动全球算力需求年增速超30%，头部企业订单可见度达2-3年；另一方面，项目制特性或客户战略调整可能导致短期需求骤降，区域性算力中心利用率可能月波动达±25%。信贷需求随业务扩张而增长，对资金的可获得性和及时性要求高。
与此同时，规模效应成为核心竞争壁垒：超大型算力中心通过集中采购可获得GPU服务器单价15-20%的折扣，依托液冷集群技术将PUE压降至1.15以下（较中小型中心节能40%），并借助自动化运维降低单机柜人力成本30%。 大型算力中心在采购、能耗效率、运维成本上更具优势。银行更倾向于支持具备规模优势或稳定客户群的企业。
⑤客户结构多元化
算力产业链呈现三层主体格局：运营商层涵盖大型云服务商（阿里云）、专业IDC服务商（万国数据）及新兴算力平台；使用者层包括AI公司、互联网巨头、科研机构及金融/生物医药等传统行业的高性能计算需求方；政策驱动层以国家"东数西算"工程、智算中心、超算中心等新型基础设施为核心，形成"市场供给-行业应用-战略布局"三位一体的生态体系。不同客户的信用资质、业务模式、资金需求（额度、期限、用途）差异巨大，需要差异化的信贷策略。
⑥政策导向性强
算力产业兼具国家战略赋能与强监管约束的双重特征。算力被定位为新型生产力，国家重要基础设施，其发展获得政策强力支持；但同时也属于高耗能行业，受到能耗指标（PUE≤1.25）、数据安全法、行业准入等严格监管。银行信贷必须紧密契合国家导向，重点支持绿色低碳数据中心（如液冷技术应用）、国产化算力设备采购；但仍需高度警惕政策合规红线——若项目PUE超标可能面临限电关停，数据安全违规将触发高额处罚，此类风险可直接导致抵押资产贬值及贷款偿付危机，这将要求银行将政策合规审查嵌入授信全流程。
3．银行信贷业务空间
算力互联互通企业的资金需求为银行信贷业务带来了巨大的市场空间。虽然在算力市场拥有广阔的信贷业务空间，但也面临挑战，需要创新服务模式。传统信贷产品如项目贷款，是支持算力中心，尤其是大型、超大型数据中心、智算中心，建设的主力产品。关键在于对项目可行性（技术、市场、能耗、政策合规性）的深度评估和有效的抵押/担保安排（土地、房产、核心设备抵押，股权质押等）。固定资产贷款，用于购买服务器、网络设备等。面临的挑战在于设备贬值快，需合理评估抵押价值和设定贷款期限。流动资金贷款，用于满足日常运营，主要是电费、带宽费、人工的需求。基于企业稳定的现金流（如与大型客户的长期合约），可考虑订单融资、应收账款质押等模式。可特别关注电费融资需求。
创新信贷业务模式与产品，如设备融资租赁，非常适合算力市场。由租赁公司，购买设备，租给算力企业使用，降低企业初始投入压力，解决设备抵押价值快速下降的问题，可设计灵活的租金支付方式。在实际业务中，银行系金融租赁公司是购买主力。供应链金融模式，为核心算力运营商（如大型云厂商）的上游设备供应商（服务器厂商、芯片分销商）提供融资，盘活应收账款。为算力使用方（如AI创业公司、中小企业）提供基于其算力采购合同的融资。例如，银行与算力平台合作，为平台上的客户提供“算力消费贷”或“算力租赁分期”。绿色金融创新产品，绿色信贷或绿色债券，为采用液冷、自然冷却、可再生能源供电（光伏、风电）、余热回收等节能降碳技术的数据中心项目提供优惠利率贷款或发行绿色债券。ESG挂钩贷款产品，贷款利率与借款人的PUE值、可再生能源使用比例等ESG指标改善情况挂钩。
算力是数字经济的基石，市场需求高速增长，投资规模庞大，且具有国家战略高度，这为银行信贷业务提供了极其广阔的空间。从重资产建设到日常运营周转，再到设备更新和技术升级，各环节都存在强烈的融资需求。传统信贷模式难以完全适应算力市场的特点。银行必须大力推广设备租赁、深化供应链金融、发展绿色金融，并积极探索与核心平台合作服务生态内客户的新模式。
目前在算力行业布局中，不同类型银行基于资源禀赋形成了差异化策略：国有大行依托资金与政策优势，以自建算力基础设施抢占战略制高点。例如，建设银行在宁夏中卫投建 2EFLOPS 规模的金融云基地，整合绿色算力资源，通过自主运营掌握算力调度规则话语权，并将算力数据嵌入信贷风控模型，提升对科技企业的评估精准度。工商银行则在长三角布局智能算力中心，结合碳减排支持工具，为绿色算力项目提供低成本融资，同步探索算力资产证券化（ABS），打通 “投资 - 运营 - 退出” 闭环。
股份制银行聚焦生态合作，以轻资产模式快速切入算力场景。招商银行与商汤科技共建 AI 训练平台，将算力资源与财富管理、智能风控等业务深度融合，开发 “算力 + 金融” 联名产品；兴业银行通过 “银政科” 三方合作，与地方政府、科技企业共建区域算力共享平台，推出 “算力贷” 专项产品，以订单融资模式支持中小科技企业算力采购，2024 年相关授信规模已超 50 亿元。
城商行侧重风险缓释与区域场景落地。上海银行率先投保 “算力中断险”，针对中小企业算力使用中断风险提供保险保障，单户最高赔付达算力采购成本的 30%；杭州银行联合本地科技园区推出 “算力券 + 信贷” 联动模式，企业凭政府发放的算力券可获最高 200 万元信用贷款，截至 2024 年末已服务超 200 家科创企业。此类模式既降低中小银行技术投入压力，又通过场景化服务增强客户粘性。
算力市场是银行对公信贷业务一个极具潜力的新蓝海。银行需要根据自身资源禀赋和风险偏好，选择目标客群（头部、细分、区域、政府项目）和重点产品方向（建设贷、设备租赁、运营贷、绿色金融），实现差异化竞争。
（二）投资业务机会
根据算力市场的重资产、高增长、政策驱动和技术迭代等核心特征，银行（尤其是旗下投行、资管、金融租赁等子公司）可开展的投资业务空间广阔。以下是银行可重点布局的投资业务方向。
1．债权类投资业务
银行在债权类投资业务面，可重点布局两大工具：
绿色债券业务聚焦头部算力运营商及政府智算中心项目，一种通过承销并投资其发行的专项债券（募资资金用于液冷数据中心建设、绿电采购等的），另外还可以创新设计ESG挂钩债券——将票面利率与PUE值（如PUE＜1.2则利率下调0.3%）、绿电使用比例（每提升10%利率优惠0.2%）等指标动态绑定，既契合国家"双碳"战略享受政策贴息，又吸引ESG偏好资金降低融资成本15-20%。
基础设施证券化业务则针对成熟数据中心及"东数西算"枢纽项目，一方面发行以长期机柜租赁合约（如与阿里云签订的5年租约）为底层现金流的项目收益票据，另一方面推动公募REITs试点（如张江数据中心REIT），将重资产转化为可交易份额。此类工具可匹配算力设施10年以上稳定现金流特性（年均回报率6-8%），吸引保险、养老金等长期资本入场，助力企业盘活存量资产并实现轻资产扩张，同时为投资者提供抗周期投资标的。
2．股权类投资业务
商业银行法禁止银行直接股权投资，但可以通过子公司或理财资金曲线参与，形成 "基金渗透+战略直投"双轨模式：
私募基金合作聚焦AI芯片、液冷技术、算力调度软件等核心领域，理财子公司以LP身份注资硬科技基金（单基金出资占比15-30%），并选择性跟投已验证项目（如国产GPU企业），同步配套认股权贷款实现投贷联动，在分散风险的同时卡位技术爆发红利；
战略直投业务则瞄准区域性算力平台或异构计算企业，通过少数股权投资（持股5-15%）绑定稀缺牌照/技术资源，例如参股西部"东数西算"枢纽的智算服务商，以对赌条款（要求3年内算力利用率≥70%）保障收益，为后续设备租赁、绿色债券等综合金融业务埋设入口。双路径协同实现 "财务回报+生态掌控" 的战略目标。
3．资产支持金融业务
资产支持类金融业务除了信贷业务中介绍的设备融资租赁，还可以作为主导机构，设计分级ABS产品。该产品通过盘活三类核心资产实现资金高效周转：算力运营商对大型云厂商/政府客户的长期应收款；数据中心稳定的机柜租赁收费权；算力平台中小客户的分期支付债权，帮助运营商将 6-36个月账期压缩至30天内回款，同时创新开发 “算力消费分期债权ABS”——与平台合作打包中小企业的GPU预付费订单。
4．创新结构型投资工具
银行在算力产业创新金融工具领域可重点开发两类结构化产品：
可转换债券/认股权证针对高成长性AI基础设施企业，在传统债权投资中嵌入转股期权，既保留优先受偿权控制风险，又能通过企业估值爆发增长（如上市后股价翻倍）捕获超额收益，实现"安全垫+高弹性"的组合收益；
碳中和挂钩票据则聚焦能效管理，将数据中心贷款利率与PUE改善幅度动态绑定，通过金融杠杆驱动企业升级液冷技术、采购绿电，单项目年化节能成本可达千万元级。
两类工具分别从 "技术成长红利捕获" 和 "ESG合规成本转化" 双重路径，重构算力产业投资的收益风险比。
