8月4日晚间 ，总部位于广州的蜂助手股份有限公司（301382.SZ）发布《关于全资子公司签署算力业务日常经营重大合同的公告》。公告显示
，其全资子公司雅安云智算力技术有限公司（以下简称“雅安云算 ”）分别与A公司签署《算力服务器采购协议》 、与B公司签署《算力服务合同》 。

　　蜂助手此次公布的采购协议总金额约30.62亿元 ，服务合同总金额约46.08亿元
。这一买一卖之间，不仅刷新了蜂助手自身的合同金额纪录
，更是当下2026年夏季A股算力浪潮的一个缩影。记者观察发现，6月以来 ，A股上市公司频繁披露大额算力订单
，集中展现了当前算力租赁业务的行业热潮，也暴露出多项共性风险 。

　　大单牵引下 ，蜂助手从轻资产模式向算力基建投入转型

　　公告显示
，两份合同均为蜂助手及雅安云算的算力业务相关合同。雅安云算将向A公司采购算力服务器及组网设备，同时向B公司提供算力服务 ，合作期限长达60个月
，自2026年8月5日起至2031年8月4日止
。

　　据公告披露，雅安云算拥有算力服务能力及相关资质。在甲方B公司下单后 ，雅安云算应于110个工作日内完成GPU服务集群交付
，并完成网络组网 。雅安云算提供的算力服务包括服务器硬件、配套机柜 、存储资源、网络服务（含中国移动公网带宽4G，不含专线）等算力资源服务以及乙方为保障甲方能够顺利使用算力服务而提供的相应配套技术支持服务
。

　　公告中测算称 ，该项目预计可为公司带来年均净利润约6000万元至7200万元，而蜂助手2025年的年度净利润约1.54亿元
，新增利润比例相当可观。不过公告中也坦承“受融资成本波动等影响，可能会导致各年度项目净利润相应波动 ，个别年度甚至可能削弱公司净利润
” 。

　　作为一家总部位于广州天河
、2023年在创业板上市的科技企业
，蜂助手过往的主营业务长期深耕于云终端技术、数字商品运营 、物联网流量解决方案及运营商渠道服务，本质上属于轻资产
、重运营的终端服务商
。本次签署76.70亿元的双向大单 ，标志着蜂助手将其业务触角大幅向上游重资产的算力基础设施领域延伸。

　　公告中称
，以本项目开展为契机，公司通过提供一揽子算力综合运营服务 ，将有效提升公司的算力支撑能力与服务承载能力
，增强云终端技术与算力运营服务的市场竞争力，为整体业务持续发展提供有力支撑 。算力服务可实现算力弹性调度 ，灵活适配各类应用场景
，进一步增强客户合作黏性
。云终端与云算力作为公司核心业务，公司将结合AI应用 ，深耕家庭市场、AI泛终端等场景，持续构建产品生态
，并联动数字商品 、物联网流量等业务，形成协同发展格局。

　　算力租赁大单潮背后 ，财务压力与持续运营能力将受考验

　　记者注意到
，蜂助手的“暴单”并非孤立现象 。2026年6月以来，A股市场掀起了新一轮大额算力订单披露潮
。仅在蜂助手公布公告前一日的8月3日晚间 ，高乐股份亦披露其全资子公司与客户签署了为期5年
、总金额达31.95亿元的算力服务合同；此前
，数据港等上市公司也相继发布了数亿元规模的算力设备采购安排，东阳光还发布了百亿元级的算力服务大单。在此背景下 ，资本市场上的算力租赁概念板块频频引发关注 。

　　行业研报分析显示
，这一轮算力大单潮爆发的底层逻辑，在于AI大模型商业化落地提速与算力供需结构的深刻错配。随着大模型调用量增加 ，下游政企客户对高性价比算力产生了庞大的部署需求
。然而
，高性能AI服务器单体采购资金门槛极高，使得大量终端客户倾向于选取 “以租代购 ”。中游运营企业因而普遍采取“高融资租赁筹措硬件+长周期分期收取服务费”的运作方式 ，通过高杠杆撬动数十亿级的订单体量，推动算力租赁市场快速扩张 。

　　不过
，在此类算力合同屡屡冲击上十亿资金量级的同时，相关公告也集中展现了当前算力基建与租赁行业暴露的多项共性风险
。

　　首当其冲的是财务高杠杆风险。蜂助手在公告中明确披露 ，本次采购业务拟通过“自有资金、融资租赁
，同时配套银行授信融资方式开展
”，其中“自有资金支付预计占比5%至20% ，融资租赁融资预计占比80%至95%” 。公司特别提示
，“项目融资租赁将形成长期有息负债，对公司资产负债率预计会提升较大 ”
。

　　记者比较多家上市公司的算力大单公告发现 ，相关公告均提到自有资金仅能满足算力合同大单投入的一小部分
，而大额融资又势必抬高上市公司的资产负债率和资金成本。对于部分主业现金流承压的上市公司来说，投身算力基建这一高前期投入领域无疑是一场“重注豪赌
” 。

　　其次 ，AI产业链上下游的快速变化也将带来诸多不确定性风险
。蜂助手在公告中表示
，项目所需算力服务器采购及交付周期较长，在履约过程中可能受到宏观环境波动或供应链政策调整 、外部不可抗力以及供应商经营恶化等不可控因素影响 ，出现供货滞后甚至无法履约的可能性。也有其他上市公司在算力订单风险提示中表示，由于AI算力行业正处于激烈竞争阶段
，上游成本波动
、同业竞争加剧、下游付费能力和意愿的变化等因素，均有可能对项目预期利润率造成影响 。

　　此外 ，蜂助手此次在公告中还提到了设备运维与资产权属风险
。公告中提示
，由于项目整体存续周期较长，其间若发生算力服务器设备故障等情况造成设备损坏 ，导致算力服务长时间中断 、不可用等情况
，也将面临合同违约风险。对于此类风险，也将考验相关企业对于算力中心的持续运营能力 。

　　当算力大单潮将多家上市公司推至风口浪尖 ，算力租赁看似乘上了人工智能的发展东风
，实则是一场对企业资金筹措
、供应链掌控以及长期运营能力的持续考验。对于蜂助手而言，76.70亿元的双向大单是其从华南终端运营向全国性算力底座跨越的关键尝试 ，也是挂在资产负债表上的一把双刃剑
。项目能否真正转化为经审计财务报告中的稳健收益
，仍有待后续分批交付与服务周期的实际检验。

（文章来源：南方都市报）