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《AI合规100问》《词元经济100问》《RWA入门100问》《稳定币入门100问》《数据资产证券化100问》《对外投资100问》

一、引言

2026年，国内算力融资纠纷走完了从研究报告中的风险提示到法院受理通知书的全过程。

5月下旬，长江联合金融租赁起诉四川并济科技。6月初，四笔被执行信息先后披露，合计金额约5.6亿元，牵涉近15家金融租赁机构，其中一家机构单笔投放亏损接近3亿元。中登网登记信息显示，相关租赁物包括高性能服务器以及算力服务合同项下应收账款。

几乎同一时期，上市公司迈信林（688685.SH）的算力采购风波持续发酵。根据该公司公告，其于6月26日与某供应商签署含税总额约8.90亿元的设备采购合同，并在签约后三个工作日内支付30%订金2.67亿元，这一金额已超过该公司当年一季报账面货币资金2.17亿元。此后供应商两度违约，至10月底仅提供16台服务器序列号，设备未实际到货。

其子公司苏州瑞芯智能因服务合同纠纷，于7月就拖欠的算力服务费1584.07万元及违约金347.69万元提起诉讼；控股子公司瑞盈智算则将同一份基础算力服务合同项下的应收账款分拆两次质押给同一家金融租赁公司，分别配套两笔融资租赁。而截至6月末，两笔质押对应的实际应收余额分别仅为349.60万元和163.25万元，远低于质押登记的债权规模。

国际市场的情况可作参照：Meta通过合资公司发行约270亿美元债券建设数据中心，相关债务不计入其自身资产负债表；Oracle因人工智能基础设施投入遭债券持有人起诉。

上述融资结构看似各异，共同点在于都将技术资产的寿命假设写进了金融合同。GPU还能值几年钱、下游合同还能收几年租，既是会计估计，也是担保定价的基础。

这一假设一旦动摇，争议大体沿估值、前提条件、结构责任三条主线展开；在中国场景下，还叠加合同真实性与执行变现两道本土难题。二、四种典型融资结构及其争议环节

国内人工智能数据中心的融资，目前主要有四种形态，风险暴露环节各不相同。（一）融资租赁直租

金融租赁公司购入服务器等设备，出租给算力企业使用，承租人分期付租，协创数据年内与冀银金租达成的4.98亿元直租即属此类。这一结构下最先起争议的环节，是承租人欠租后租赁物的取回与变现：设备置于承租人机房内并持续折旧，取回意味着中断经营，出租人往往在收回设备亏残值与不收回亏租金之间进退两难。（二）售后回租

算力企业将自有设备所有权让渡给租赁公司以换取融资，再租回使用。协创数据2.98亿元售后回租、青云智算以8台GPU服务器售后回租融资1800万元，均属此类。此类交易的争议通常集中在租赁物真实性与价值认定，以及名为租赁、实为借贷的定性问题：租赁物价值虚化或不存在的，交易可能被重新定性为借款合同，担保效力与利率规则的适用随之改变。（三）应收账款质押叠加融资

以算力服务合同项下的应收账款设定质押，为融资租赁或贷款提供担保。瑞盈智算将同一合同项下应收账款分拆两次质押并配套两笔融资租赁，是典型样本。质押登记的债权规模与实际应收余额倒挂时，质权实现落空；同一应收账款被重复用于融资的，还会引发权利顺位与第三人善意认定的争议。（四）大额预付款采购

算力企业以高比例订金锁定上游服务器供应，迈信林支付的2.67亿元订金即属此类，且供应商身份以商业秘密为由豁免披露。与之相关的争议有三类：供应商履约能力尽调不足引发的预付款回收之诉，供应商身份保密安排引发的上市公司信息披露争议，以及上游采购违约向下游服务合同的责任传导。

作为对照，国际市场的结构更为复杂，表外项目公司发债、以GPU本身设定抵押的贷款、云厂商为数据中心债券提供兜底等安排均已出现，其共性同样是以技术资产寿命假设支撑金融定价。

差异在于，境外市场有相对成熟的担保登记与债券受托制度，国内的风险则更集中地暴露在租赁物与应收账款两个环节。三、诉讼风险的六条主线（一）估值分歧

设备折旧口径目前尚无共识：实务中既有按6年摊销的会计处理，也有按3至4年乃至2至3年估计使用寿命的观点，而人工智能芯片的迭代周期约为1.5至2年。价格波动更为剧烈，据公开报道的市场报价，H20市价约120万至130万元，H200从约250万元涨至650万元，B300从约430万元升至1500万至1600万元。

由此可以预见的诉讼场景，包括抵押物不足值时的追加担保与提前到期之争、破产程序中担保物价值评估与别除权范围之争，以及评估机构责任之诉。

担保合同中的重新估值条款与追加担保触发机制，因此成为交易文件起草阶段最值得推敲的部分，其作用远大于事后诉讼中的举证补救。（二）前提条件的认定

回购、差额补足、流动性支持等条款，通常以完工、验收、上架率、在线率等状态为前提。行业现实是，设备上架不等于客户验收，在线率达标不等于产生计费，合同金额写得大不等于下游真在付钱。

何谓验收、由谁认定、以什么数据为准，这些定义条款将直接决定诉讼的攻防重心。就此而言，交易文件中的定义条款，实际承担着未来法庭上证据规则的功能。（三）期限错配

国际市场的警告是"WeWork 2.0"：长达15年的机房租约，对应以天、周、月计的算力服务合同。国内对应的结构，是5年期（60个月）的融资租赁，对应1至3年甚至更短的下游服务合同。头部企业绑定大型云厂商的闭口长单尚可锁定现金流；跨界涌入的中小玩家一旦短约到期未能续租，高价购入的GPU即告闲置，刚性租金与利息支出缺乏收入覆盖。

对出资方而言，承租人的期限结构比利率水平更值得在尽调中关注，短约收入支撑长约负债的模式，风险敞口不会因租金折扣而收敛。（四）级联违约

一笔违约的传导路径是：GPU承租人违约，算力服务商租金断流，融资租赁或债券随之违约，担保物处置不足又触发其他融资的交叉违约。并济科技一案中近15家金融租赁机构卷入，说明同一承租人的多头融资在行业上行期被普遍接受，下行期则同步爆雷。

出资方宜通过中登网等渠道核查承租人的整体租赁负债与质押登记情况，而非仅核查单笔交易；对承租人而言，多头发行的融资结构本身即构成风险信号。（五）合同真实性

据公开报道，市场上存在假合同、伪造公章、中间商空转、二手房东层层转租等情形。此类纠纷刑民交叉特征明显，合同诈骗、伪造公司印章等刑事追诉与民事合同效力认定相互交织；基础合同虚假的，以其应收账款设定的质押亦随之落空。

应收账款质押登记只是权利公示，并非真实性背书，穿透核验最终付款主体及其历史回款记录，是出资环节不可省略的动作。（六）执行变现

GPU设备拆机即贬值，机房专用设施与建筑物附着度高、处置受众窄，相关财产的保全、评估与网络司法处置均缺乏成熟先例。租赁物取回与承租人持续经营之间存在结构性冲突，出租人取回权的实际行使，往往意味着双方损失同步扩大。

担保结构设计因此应预设整体运营价值的实现路径，例如带租约整体转让、引入接管运营商，而非仅依赖设备拆零处置，这一安排的价值将在违约发生时显现。四、中国场景的三个特殊因素（一）价格基准与统一登记缺位

二手算力设备的行情散落在设备商、回收商与租赁中介手中，不连续、不公开、难以验证，算力资产也缺乏统一的质押登记与价格发现基础设施。设备撑不起独立抵押，交易只能叠加保证金、应收账款质押与主体信用，融资实质退回信用贷款，但各方仍按有物保的逻辑定价，风险定价系统性失真。

作为对照，2026年10月芝商所与洲际交易所先后挂牌算力期货合约，分别跟踪主流GPU的小时租赁指数，境外市场正在把算力定价做成制度，国内对应的基础设施尚属缺位。（二）缺货溢价进入残值假设

据公开报道，监管要求央企和地方国资新建智算中心的核心硬件国产化采购不低于75%，而先进制程、高带宽内存与封装环节的供给仍受约束，两相叠加，当前设备价格中包含明显的配额属性。以含配额溢价的采购价作为五年租约残值测算的锚，存在系统性高估。一旦供给缓解或政策调整，残值假设将被集中修正，届时批量合同的担保充足性同时承压。（三）利用率与折旧的赛跑

有公开调研显示，部分智算园区综合算力利用率不足五成，国产异构算力池利用率不足两成，个别新建十万卡机房上架率不足20%。设备在折旧，租金在下行，账面价值尚未同步调整，这一剪刀差构成未来两三年内纠纷集中爆发的财务基础。五、结语

综合以上分析，可归纳为五点提示。

其一，对出资方而言，尽调重心应从设备清单转向下游付费合同的真实性，穿透核验最终付款主体、合同期限与历史回款记录。

其二，对融资方而言，担保合同中的重新估值与追加担保条款应与可验证的价格信号挂钩，而非依赖一次性的评估结论。

其三，对承租人而言，应避免以含缺货溢价的采购价作为长期残值假设的锚，并在租约中预设设备置换与代际升级机制，防止技术迭代风险单方沉淀。

其四，对公司法务而言，在设备运行状态下固定价值与履约证据，包括上架率、在线率与计费数据，是此类案件证据保全的关键，刑民交叉路径的选择也应提前评估。

其五，对行业而言，质押登记、价格发现与处置变现是当前三大制度缺口，在制度补位之前，交易文件须自行补足第三方可验证性，这是现阶段唯一可控的风险缓释来源。说明：

本文引用的案件与交易信息，均来自上市公司公告、公开执行信息及公开媒体报道；国际案例仅作结构对照，不作为本文论证的主要依据。

文中关于诉讼走向与风险分布的分析，属于基于现有交易结构作出的推断，不构成对任何具体案件的预测，如遇有具体风险，请咨询马清泉律师获得专业意见。。

作者简介

马清泉，律师，《数据资产运营实践指南》作者，《国有企业境外投资安全管理规程》编委会成员，持有欧盟EXIN DPO（数据保护官）、ISO（信息安全官）、AICO（人工智能合规官）认证。

马清泉是国家市场监管总局认研中心企业合规特邀讲师，工业和信息化部人才交流中心入库及授课专家，财政部数据产权课题组论证评审专家，国家数据局数据流通合规课题组成员，全球数据资产理事会专家，荣膺“中国法律科技律师10强”、“数据资产创新影响力人物”，入围《亚洲法律杂志》（ALB）青年律师大奖，并受邀在北京大学、上海财经大学、青岛科技大学等高校授课。

马清泉团队既做交易合规与争议解决，也做规则研究与知识输出，其服务风格是“先看懂业务，再设计法律方案”：从商业目标出发，识别监管红线，设计业务结构，落实到合同、治理与合规制度，为客户提供一站式解决方案。

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