若要增加AI数据中心投资……“应超越建筑本身，评估算力”

有观点指出，若要吸引民间投资进入人工智能（AI）数据中心，必须摆脱以土地、建筑为中心的金融审查，转而评估算力和运行率。由于建筑、电力设施与图形处理器（GPU）的使用寿命各不相同，因此需要针对不同资产特性设计相应的融资结构。

6日在国会议员会馆第一研讨室举行的“大韩民国迈向智能生产强国”产业论坛上，与会者就构建连接AI半导体、电力·数据中心及产业金融的国家生产体系方案进行了讨论。

当日的发言首先由KAIST教授Yoo Hyeon-gyu进行的“AI半导体·国家硅战略”开始，随后是世宗研究所责任研究委员Cheon Yeong-jun的“电力·AIDC·国家智能生产基础设施”，最后是西江大学教授Park Hye-jin的“1,000万亿智能生产产业金融”。

以产业金融为主题发表报告的Park教授强调，若要为AI基础设施提供资金，必须区分不同资产的特性，在评估价值后，还要制定资金回收路径。

她表示：“金融如果不具备退出路径，就不会进入。在等待产生营收的过程中，能够等待数十年之久的资本必然是有限的。”

同时她认为，由于构成数据中心的各项资产使用期限不同，投资回收期也应有所区别。建筑和电力设施使用时间较长，但由于技术变革，GPU和服务器的更换周期较短。因此，需要将长期使用的设施与更换周期短的设备区分开来，分别为其设计相应的融资与回收结构。

Park教授表示：“意识到特定技术的寿命与资本的寿命不同，并将寿命相匹配的部分进行连接，这一点非常重要。”

具体而言，她提出了对电力·冷却设施利用政策金融和绿色债券，对GPU·服务器利用租赁、设备融资及资产证券化等方案。对于业务期间和风险具有变动性的软件·服务，则认为风险投资或企业的战略投资更为合适。

作为判断资产价值的标准，她提出了算力服务使用合同、运行率、技术陈旧速度以及客户信用度等。她认为，仅凭以租金和空置率为中心的房地产评估，难以充分掌握AI基础设施的盈利能力和风险。

她表示：“为了评估AI生产资产，必须构建能够实时不断评估数据的基础设施。”为此，她建议将GPU运行率、电力保障合同、设备状态等现场数据进行标准化和验证，以便金融机构能够共同使用。

参与讨论的韩国金融研究院高级研究委员Lee Byeong-yun也对改善评估体系表示赞同，并强调了扩充金融界审查能力的重要性。

Lee研究委员指出：“在进行数据中心评估时，金融界必须具备评估半导体性能、更换周期、电费结构等的能力才能进行投资或贷款，但目前看来能力似乎不足。”他建议民间金融机构应提升自身能力，并与拥有技术评估经验和数据的政策金融机构建立协作体系。

除了具备审查能力外，他还认为政策金融应分担民间难以承担的投资风险。他表示：“即使在同一个项目中，也应引导政策金融进入后顺位或优先承担损失的一方，从而诱导民间进入先顺位。”即通过构建一旦发生损失由政策金融优先承担的结构，来诱导民间参与投资。

他还强调，投资之后还需要进行成果检查和资金回收计划。Lee研究委员表示：“有必要充分制定投后管理流程，包括投资后如何监测成果，以及如何实施回收策略。”

阅读韩文原文