智算中心、詞元出海，
與中式循環交易
中國正在以國家級規模建設智算中心，而且它與美國面臨同一個問題：輕資產的互聯網公司正在變成重資產的基礎設施公司。但它的制度形式完全不同——地方政府平台、國有資本、算力券、以及「東數西算」的全國調度。同一場資本週期，兩種完全不同的會計呈現方式。本章比較兩者，並指出中式結構中特有的、市場幾乎沒有討論過的風險。
SECTION 14.1規模：中國也在「由輕轉重」
值得注意的是：中國市場出現了與美國相反的敘事。在美國，分析師擔心的是「算力過剩」；在中國，一線業者與第三方 IDC 廠商報告的是「供不應求」：
- 騰訊集團高級執行副總裁湯道生於 2026 年 6 月表示，公司算力資源仍處於「不太夠」的狀態。
- 第三方 IDC 業者指出，一線城市及算力樞紐節點內的高等級算力基礎設施資源處於供不應求狀態，國內 IDC 行業預計自 2026 年下半年進入上行週期。
- 訂單規模顯著大型化：過往單次訂單多為 10–20MW，當前平均採購規模突破 50MW，大量訂單超過 100MW。
- 萬國數據（GDS）2026 年第一季新增簽約 IT 負載約 200MW，創單季歷史新高。
本報告的解讀是：這兩個敘事都可能是真的，而這正是問題所在。「供不應求」反映的是短期的有效需求（因為 AI 應用正在快速上量），而「產能錯配」反映的是結構問題——閒置的不是「算力」，而是「錯位的算力」（位置不對、晶片不對、網路不對、電力不對）。這在第 14.4 節詳述。
SECTION 14.2中式循環交易：三種不同於美國的結構
第 02 章與第 03 章描述的美國循環，核心機制是「供應商投資客戶、客戶回頭採購」。中國的版本有不同的參與者與不同的會計呈現：
| 形式 | 參與者 | 機制 | 會計處理 | 本報告評註 |
|---|---|---|---|---|
| ① 政府補助與算力券 | 地方政府 ↔ 智算中心 ↔ 模型公司 | 政府發放「算力券」補貼企業購買算力；企業以券支付；智算中心再向政府兌現 | 政府補助（IAS 20 / ASC 450-30）；企業端可能沖減費用或認列其他收入 | 關鍵問題：這是收入，還是補貼？若補貼占收入比重過高，收入的「有機性」存疑——與美國的循環交易在經濟上同構 |
| ② 地方國資平台投資 | 地方國資 ↔ 智算中心 ↔ 營運商 | 地方國資出資建設智算中心，再以長期租約租給營運商或雲端商；租金部分由地方產業政策支撐 | 租賃（IFRS 16 / CAS 21）；國資端為長期應收款 | 與美國 SPV 結構同構：風險最終由地方財政承擔，但不體現在營運公司的報表上 |
| ③ 晶片商—客戶交叉持股 | 國產芯片商 ↔ 模型公司 ↔ 雲端商 | 與美國模式類似，但參與者多為同一集團或關聯方 | 關聯方交易揭露 | 關聯方揭露品質是關鍵；中國準則要求揭露，但「關係」的認定較為寬鬆 |
| 與美國最重要的差異：美國的循環主要發生在上市公司之間，因此至少可以從各自的財報與附註交叉驗證；中國的循環有相當部分發生在非上市的地方平台與國資主體之間，投資人無法從公開財報追蹤。這不是中國獨有的問題，但在中國，資訊不對稱的程度顯著更高。 | ||||
「算力券」是一個值得單獨討論的會計問題。假設一家模型公司收到價值 ¥1,000 萬的算力券，用它向智算中心購買算力：
- 若券是給模型公司的：模型公司應認列政府補助，並同時認列算力費用。補助不得直接沖抵收入，也不得掩蓋真實的成本結構。
- 若券是給智算中心的（即政府向智算中心購買服務再轉給企業）：智算中心收到的可能是代收代付，應按代理人（agent）以淨額認列收入，而非按主理人（principal）以總額認列。這正是 ASC 606 主理人／代理人判斷的核心應用。
本報告建議：對以「算力券」或政府補助為重要收入來源的公司，投資人應要求揭露「剔除政府補助後之收入與毛利率」。這個數字與報導數字的差距，就是收入的真實有機性指標——它與第 07 章 Run-Rate 的分析邏輯完全一致。
SECTION 14.3「詞元出海」：電力以智能的形式出口
第 12 章建立了詞元出海的經濟基礎（一度電 ¥0.30 → 約 550 萬詞元 → ¥11 至 ¥385）。本節處理它的制度與會計層面。
產業現實
「讓全世界的 AI 跑在中國的算力上」已從口號變為產業現實。當海外用戶呼叫中國大模型 API 時，推理在中國境內的智算中心完成，消耗中國的算力與電力，輸出的詞元再傳回海外。這是一種新型態的數字貿易，也是中國電力最具附加值的出口形式。
制度配套
學界與政策圈的討論已延伸至「電力人民幣」：以算力服務出口、以人民幣計價、以電力為底層投入的價值循環。香港被視為將能源—算力連結金融化的潛在平台，資料中心 REITs 是最可能的起點——但所有權、資產折舊、跨境擔保與資產處置等問題尚未解決。
未解的難題
（一）缺乏統一的碳會計與可追溯性語言，歐盟的碳揭露與 Scope 3 標準使綠色溢價難以驗證；（二）資料治理與碳關稅的法規分割；（三）與原油不同，算力產出隨硬體進步而變動，難以標準化定價——沒有布蘭特或 WTI 的等價物。
詞元出海目前尚非純粹的綠色故事：中國的電力系統仍有大量煤電作為基載與備援。其競爭優勢來自規模與成本，而非全部來自再生能源。此外，「一度電 785 倍的增值」是按美國售價計算的理論上限，實際出口價格會隨著競爭而下降。本報告建議將這個數字視為「套利空間的量級指標」，而非可持續的利潤率。
SECTION 14.4產能錯配：中式「豆腐渣」風險
本報告必須處理一個在中國市場被廣泛討論、但在國際分析中被忽略的問題：閒置的智算中心產能。
| 錯配形式 | 成因 | 財務後果 | 會計徵兆 |
|---|---|---|---|
| ① 區位錯配 | 為爭取地方政策而在電力與網路條件不足的地點建設；或將訓練負載放在远离用戶的西部（延遲問題） | 利用率低於 30%，單位成本遠高於規劃 | 折舊費用占成本比重異常高；產能利用率揭露缺失 |
| ② 世代錯配 | 在晶片快速迭代期購入單一代號；或因管制轉向國產晶片而既有設施不相容 | 資產經濟壽命短於會計年限 | 與第 05 章相同之折舊年限問題，但更嚴重（因轉折更劇烈） |
| ③ 需求錯配 | 依「訓練」需求建設，但市場需求已轉向「推論」（中國推理需求為訓練的 4–8 倍）；單櫃功率密度由 7–8kW 提升至數十 kW，既有設施無法負載 | 既有資產無法服務當前需求，須二次投資 | 資本化後續支出激增；既有資產可能須減損 |
| 本報告的判斷：中國的智算中心週期同樣會出現減損與重整，但形式不同——美國的減損會出現在上市公司的 GPU 資產上（可觀測），中國的減損會分散在地方平台與國資主體的資產負債表上（不可觀測）。這使得中國版本的調整更難被市場定價，但也更不容易引發系統性風險（因為損失由財政吸收，而非由資本市場吸收）。 | |||
SECTION 14.5中美對照：同一場週期的兩種會計命運
「融資對資本市場依賴」：美國 92，中國 45。美國的 AI 基建有 32% 靠債務融資、有數千億美元的表外結構，最終必須由資本市場持續買單；中國的部分則有大量地方財政與國資支撐。這使美國版本的風險具有「二元性」（資本市場可以突然關閉），而中國版本的風險具有「漸進性」。
「損失最終由誰吸收」：美國是資本市場（股東與債權人），中國是財政與國資。這個差異決定了兩種截然不同的調整路徑：美國會出現價格的劇烈重定價（股價與債券價格），中國會出現資產的長期低效與緩慢攤銷。從投資人的角度看，美國版本的風險更可交易（可以做空、可以避險），中國版本的風險更難交易——但也更不容易外溢成系統性危機。
SECTION 14.6給投資人的中國專屬檢查清單
- 收入中來自政府補助、算力券或關聯方之比重為何？請提供剔除後數字。
- 境外收入（詞元出海）占比？是否有按「客戶註冊地」與「算力所在地」的雙維度拆分？
- API 收入的續約率與淨收入留存率？是否區分企業客戶與開發者？
- 是否有「以算力換股權」或「以股權換訂單」之安排？（中國版本的美式循環）
- 智算中心之實際利用率為何？（多數公司不揭露，應要求）
- 單機櫃功率密度是否能支援當前主流 GPU？（7–8kW vs 數十 kW）
- 資產是為「訓練」還是「推論」設計？中國推理需求已達訓練的 4–8 倍。
- 晶片世代是否與國產替代路線相容？若已轉向昇騰，既有設施是否需要改造？
- 關聯方交易之完整清單與定價政策。
- 政府補助之性質（與資產相關 or 與收益相關）、認列方式（總額 or 淨額）、以及是否有附帶條件。
- 地方國資平台之應收帳款帳齡與回收情況——這是中国版的表外風險所在。
- 是否有以「算力券」形式進行之三方安排？誰是最終付款人？
- 「十五五」規劃將算力納入國家「六張網」，意味著長期政策支持，但也意味著政策導向的投資可能脫離市場需求。
- 綠電使用比例要求（新建樞紐 ≥80%）帶來合規成本，也帶來綠色溢價機會。
- 出口管制的不確定性：若 BIS 的遠端存取規則落地，中國企業的境外算力租用將受影響。
- 地緣政治：跨境資料治理與碳關稅的規則分割，是詞元出海最實際的天花板。
中國不是美國 AI 資本週期的外部觀察者，也不是簡單的「替代供應鏈」。它是同一場資本週期在另一套制度與另一個電力系統上的平行展開：同樣的重資產化、同樣的循環交易、同樣的折舊與減損風險；但資本來源不同（財政 vs 資本市場）、資訊透明度不同、損失的歸宿不同。
對投資人的含意是：不要把中國當成「美國泡沫的避風港」。它是同一場雨，只是落在不同的屋頂上——而美國的屋頂，漏水的地方比較多。
- 資本開支：字節跳動 2026 年 AI 基建由 ¥1,600 億上調至超 ¥2,000 億（AI 芯片採購預算約 ¥850 億）；阿里巴巴三年雲與 AI 基建投入「遠超」¥3,800 億；騰訊 2026Q2 資本開支 ¥528 億（預期 ¥321 億、去年同期 ¥191 億）、H1 累計 ¥847.2 億；四家合計年增速超過 80%；三大運營商貢獻國內算力投資約 35%（財聯社、央廣網、東海證券）。
- TrendForce：2026 年全球九大雲端服務商資本開支合計突破 $8,867 億，年增約 90%；AI 伺服器出貨年增由 28% 上調至近 31%。
- 算力規模：2026 年 3 月底全國智能算力 1,882 EFLOPS（FP16）、在用標準機架 1,445 萬架；6 月底達 2,185 EFLOPS，上半年新增 595 EFLOPS；推理需求為訓練的 4–5 倍（鄔賀銓：中國達 8 倍）。2026Q1 國內 AI 算力需求年增 417%、供給年增 128%（中國信通院）。
- 市場規模：2026 年中國資料中心整體市場預計 ¥3,621 億（+13.9%），AIDC 市場 ¥1,763 億（+30%），全國機架總數接近 100 萬個（中商產業研究院）。
- 東數西算與政策：「十五五」規劃將算力納入國家「六張網」並列入 109 項重大工程；工信部「1+M+N」節點體系；新建樞紐資料中心綠電使用不低於 80%。
- 詞元出海與電力人民幣：人民網、中國日報（2026）；CPID、國家金融與發展實驗室龐溟關於香港角色之評論。
- 政府補助會計：IAS 20 / ASC 450-30；主理人與代理人判斷：ASC 606-10-36 系列。