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0.58亿元
华铁应急近日披露拟投资10亿元开展智能算力业务，通过向客户提供GPU级的高端算力资源租赁及增值技术服务取得收益。然而，公司2024年一季报显示，公司账面货币资金余额仅0.58亿元，短期有息负债约12亿元，长期有息负债7.95亿元，账面货币资金规模远不足以覆盖债务规模。同时，公司设备租赁业务和算力租赁业务均为资本密集型业务
◎柴刘斌
5月6日晚，建筑机械租赁龙头华铁应急公告称，拟投资10亿元开展智能算力业务。当晚，上交所火速发出问询函，要求公司就新业务的运营模式、潜在风险、资金来源等进行补充披露。
值得关注的是，截至2024年3月底，华铁应急账面货币资金余额仅0.58亿元；而且，公司算力子公司成立仅7个多月。这样的技术与资金储备，让市场不禁怀疑其跨界算力租赁的可行性。
上海证券报记者注意到，随着算力需求的快速增长，不少A股公司开始抢占风口，其中不乏跨界选手。然而，随着大手笔跨界收购引发市场质疑与监管关注、跨界后业绩变脸等案例增多，部分公司搭上算力快车后面临的挑战，引发市场更多关注。
拟投资10亿元跨界算力被问询
5月6日晚，华铁应急披露公司拟投资10亿元开展智能算力业务，通过向客户提供GPU级的高端算力资源租赁及增值技术服务取得收益。
资料显示，华铁应急主营业务为建筑支护设备租赁、高空作业平台及地下维修维护设备等各类工程设备租赁与服务。此次拟投资的智能算力业务属于新业务，与公司现有主营业务无关。
“算力租赁市场空间大，持续经营将产生可观的收入与稳定的现金流，有效协同促进公司总体战略发展。”华铁应急对此次跨界算力租赁充满期待。
那么，公司跨界新业务的实力如何？
华铁应急2024年一季报显示，公司账面货币资金余额仅0.58亿元，短期有息负债约12亿元，长期有息负债7.95亿元，账面货币资金规模远不足以覆盖债务规模。同时，公司设备租赁业务和算力租赁业务均为资本密集型业务。
就此，上交所对公司筹资安排的可实现性提出质疑，要求公司说明是否存在因资金不足导致合同无法履行的风险、本次投资事项决策是否审慎、是否有利于保护上市公司及投资者利益，并补充披露新业务开展所需资金的安排统筹情况。
新业务运营模式成为上交所关注的另一重点。上交所要求华铁应急说明新业务人员和技术储备具体情况，新业务与原业务的技术运营模式区别，以及公司是否具备核心竞争力等；说明新业务未来开展模式及盈利模式；说明GPU级智能算力租赁与CPU级传统通用算力的区别，以及新业务是否涉及行政审批及相关进度、公司是否具备相关业务运营资质。
从订单来看，华铁应急此次开拓算力业务的载体为其持股51%的子公司上海科思翰智算智能技术有限公司（简称“科思翰”），科思翰目前已签署2份合同。此前披露中，华铁应急并未对在手订单展开具体介绍。公开资料显示，科思翰成立于2023年9月19日，成立仅7个多月，其注册资本和实缴资本分别为9900万元和0元。
在问询函中，上交所要求公司补充说明科思翰具体情况、合作方海南科思翰企业管理有限公司背景及合作模式和利润分成模式等信息；说明已签订合同的具体情况，包括业务来源、总金额、设备供应方等，以及是否存在业务获取依赖于个别核心业务人员或个别客户的情形。
多家跨界算力企业“翻车”
随着AI大模型、自动驾驶等新兴领域的快速崛起，算力需求快速增长，不少A股公司布局算力领域，其中不乏跨界玩家。一段时间以来，包括鸿博股份（维权）、莲花健康等在内的数家A股公司尝试跨界进入算力领域，但都遭遇了不同程度的挑战和质疑。
例如，彩票印刷行业龙头鸿博股份4月13日公告称，因智算中心建设设备销售收入原入账时间未得到审计机构认同，公司业绩预告变脸，2023年净利润更正为亏损5000万元至5800万元。公司及董事长、财务总监因此收到福建证监局的警示函。此外，公司一度因解聘负责算力业务子公司北京英博数科科技有限公司CEO而引起舆论关注。
跨界算力行业是否存在蹭热点嫌疑，也成为监管层的一大关注重点。2月21日，深交所向国内高端染料行业公司安诺其下发关注函，要求公司进一步说明收购算力公司的相关情况、原因和必要性，并说明是否存在炒概念、蹭热点的情形。
那么，华铁应急此番跨界算力，是否涉嫌炒概念、蹭热点呢？
事实上，在披露10亿元投资智能算力业务之前，华铁应急已经“造势”在官微宣布，科思翰与上海无问芯穹智能科技有限公司达成深度战略合作，共同推进搭建算力中心等业务；与科蓝软件在金融领域AI算力服务方面达成深度战略合作。对此，不少投资者在上证e互动平台对华铁应急的智能算力和低空经济业务进行了提问，公司均未给予明确回复。
4月24日，华铁应急在官微披露，公司与浙江威航智能科技有限公司正式签署战略合作协议，标志着双方在低空经济领域的深入合作正式开启，共同拓展低空经济领域新发展。
对于跨界算力的挑战，有业内人士表示，除了资本密集型的特征，算力领域也属于典型的技术密集型产业，供应链的建立和管理需要行业经验和资源积累；高效采购所需的高性能GPU芯片和其他计算设备对新进入者来说也是一个难题。
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