協創數據正經歷一場從消費電子製造向AI算力服務的激進蛻變。這家由富士康出身的耿康銘創立的企業，原本以U盤、數據存儲和攝像頭代工為主業，如今卻成為中國算力租賃市場上槓杆率最高的玩家之一。
轉型的關鍵一步發生在2024年前後。隨著生成式AI爆發，高端算力成為稀缺資源，協創數據通過香港子公司取得英偉達NCP雲合作伙伴資質，從而獲得採購高端AI服務器、建設算力集群並開展租賃業務的入場券。據公開信息，國內持有該資質的廠商並不多，這被視為公司切入AI算力圈的重要門票。
算力租賃的本質，是將昂貴的AI服務器集中採購並組建成集群，再租給有大模型訓練、推理或自動駕駛需求的企業。對客戶而言，這能避免一次性數千萬元的硬件投入，轉而按使用量或週期付費。協創數據方面表示，其服務可根據訓練或高頻推理任務彈性擴容，幫助客戶減少資源閒置。
這一轉型直接引爆了業績。財報顯示，公司2025年實現營收122.36億元，同比增長65.13%；歸母淨利潤11.64億元，同比增長68.32%。其中，智能算力產品及服務貢獻營收27.61億元，同比暴增超過17倍，成為核心增長引擎。進入2026年第一季度，營收達60.85億元，同比增長192.90%；歸母淨利潤7.50億元，同比增長343.45%。從財務結構看，協創數據已不再是一家傳統消費電子公司，而是一家高速擴張的AI算力運營商。
支撐這一爆發式增長的，是極為龐大的資本開支。2025年，公司先後披露多筆算力服務器採購計劃，累計額度約212億元。2026年2月，再度披露一項不超過110億元的採購合同。一年多時間內，擬採購服務器預算總金額超過320億元。為支撐如此規模的投資，公司2026年以來向銀行等機構申請至多200億元授信，以及不超過800億元融資租賃額度；2025年也曾申請不超過515億元授信額度。2026年3月，公司與工銀金租、興業金租簽署了42.48億元的項目，形成“借錢買服務器、分期還款”的重資產擴張模式。
高槓杆擴張的效果立竿見影，但代價同樣驚人。截至2026年3月末，協創數據的資產負債率升至85.89%，有息負債高達259億元，較上年同期大幅增長，一季度財務費用達2.28億元。市場因此將其稱為“A股算力租賃槓桿王”。
面對外界對高負債的質疑，耿康銘並未退縮。他公開表示，每一次採購前基本都已簽完訂單，多數大額合作協議為5年期長期合約，合同年限可覆蓋服務器會計折舊年限，並且公司有回款和成本控制措施。他甚至直言“客戶的需求遠遠大於我們的投入”，並將當下算力產業比作“房地產的90年代”，認為未來5到10年算力領域的投資規模可能超越地產巔峰期。在他看來，AI訓練、推理、自動駕駛、機器人等場景將持續吞噬算力，協創數據要做的就是在爆發前夜搶先卡位。
然而，這場豪賭的另一面同樣不容忽視。算力租賃是典型的重資產生意，前期需鉅額投入，再通過長期租賃合同逐步回收現金流。如果客戶訂單穩定、租金水平維持高位，高槓杆可以放大回報；可一旦需求不及預期、租金下行、GPU供應受限或技術迭代導致設備貶值，高額負債和折舊壓力就會迅速反噬利潤。
目前，協創數據的核心護城河面臨三重不確定性：一是高端算力資源的持續獲取能力，能否穩定拿到高端AI服務器和芯片；二是長單鎖定能力，能否與互聯網大廠、模型公司、自動駕駛企業等客戶簽訂穩定合同；三是資金週轉能力，能否在高負債環境下維持現金流安全。公司管理層近期頻繁在互動平臺釋放“在手訂單充裕”等信息，意在穩定市場預期，但投資者越來越關注已採購服務器是否完成上架交付、客戶是否真正驗收計費、長單價格和付款條件能否覆蓋融資成本、服務器折舊和再製造殘值如何處理等硬指標。
耿康銘的創業路徑幾乎踩準了中國電子製造業的每一次技術節拍，從U盤代工到物聯網智能硬件，再到如今的AI算力服務。這一次，他選擇用極高的槓桿、極快的擴張和極強的市場預期，去押注一個剛剛爆發的賽道。成功了，協創數據可能成為中國AI算力服務體系中的重要基礎設施平臺；失敗了，高負債、高折舊與高技術迭代風險也將集中暴露。這本質上是一場關於“算力成為新生產要素”的時代豪賭，而市場仍在屏息等待答案。