全国一体化算力网络长三角枢纽节点芜湖集群启动区二片区建设项目

发布时间: 2026年05月13日
摘要信息
招标单位
招标编号
招标估价
招标联系人
招标代理机构
代理联系人
报名截止时间
投标截止时间
招标详情
下文中****为隐藏内容,仅对千里马会员开放,如需查看完整内容请 或 拨打咨询热线: 400-688-2000
相关单位:
***********公司企业信息
基础信息
项目统一名称 **一体化算力网络长三角枢纽节点**集群启动区二片区建设项目
总投资(万元) 500234.0 区划 **省
地市 **市 区县 **市本级
不含专项债的资本金(万元) 150234.0 项目领域 新型基础设施建设
申请专项债总额(万元) 350000.0 项目业主 ****
其他债务融资(万元) / 建设期 2022—2026
专项债作资本金(万元) / 运营期 2027—2046
预期收入(收益)(万元) ****494.0 成本 ****682
收入来源 ①****中心机房机架租赁收入②****中心出租收入③综合服务配套出租收入
建设内容 项目主要建设内容及建设规模**一体化算力网络长三角枢纽节点**集群启动区二片区建设项目规划占地2000亩,****中心、****中心、大数据产业融合发展区、****中心、企业总部、****服务区等各类建筑800150****园区道路管网、水电等附属设施建设。
特殊情况备注
其他债务融资来源 主管部门 皖江****区管委会
成本/收入 159.52% 会计所 ****事务所(普通合伙)
覆盖倍数 1.69 律所 ****事务所
发行明细
截止 2026-04-28 ,该项目共发行12批次,累计发行金额164400.0万元。
发行时间
批次
发行额
发行利率
所属债券
专项债作资本金发行额
调整记录
2026-04-28
第12批次
29000.0
2.42%
2026年**省专项债券二十七期(普通专项债)
0.0
2026-01-27
第11批次
16000.0
2.43%
2026年**省专项债券九期(普通专项债)
0.0
2025-08-26
第10批次
25900.0
2.32%
2025年**省专项债券六十九期(普通专项债)
0.0
2025-06-23
第9批次
6000.0
2.02%
2025年**省专项债券四十五期(普通专项债)
0.0
2025-05-16
第8批次
15000.0
2.13%
2025年**省专项债券三十三期(普通专项债)
0.0
2025-03-17
第7批次
2000.0
2.34%
2025年**省专项债券二十一期(普通专项债)
0.0
2025-01-20
第6批次
9000.0
2.01%
2025年**省专项债券八期(普通专项债)
0.0
2024-08-08
第5批次
4000.0
2.34%
2024年**省专项债券四十三期(普通专项债)
0.0
2024-05-28
第4批次
7500.0
2.62%
2024年**省专项债券十八期(普通专项债)
0.0
2024-02-05
第3批次
10000.0
2.65%
2024年**省专项债券八期(普通专项债)
0.0
2023-07-19
第2批次
20000.0
3.02%
2023年**省专项债券五十五期(普通专项债)
0.0
2023-02-22
第1批次
20000.0
3.23%
2023年**省专项债券十四期(普通专项债)
0.0
还本付息
发行期限(年) 20 付息方式 一年一次
起息日 2026-04-29 付息日 10月29日 4月29日(节假日顺延)
最近付息日 2026-10-29(节假日顺延) 提醒还款(天) 169
到期日 2046-04-29 还本付息(万元) /
赎回方式 20 累计付息(万元) 0
提前还本
备注
基本信息
债券名称 2026年**省专项债券二十七期(普通专项债) 债券简称 26**省00091普通
债券编码 **** 区划 **省
按债券性质分 新增 按债券类型分 专项
官方项目类型 普通 发行金额(亿元) 77.66
发行日期 2026-04-28 发行场所 ****交易所
发行期限(年) 20 发行利率(%) 2.42
发行期数 27 付息方式 半年一付
新增债券(亿元) 77.66 置换债券(亿元) 0.0
再融资债券(亿元) 0.0 赎回方式 20
起息日 2026-04-29 到期日 2046-04-29
付息日 10月29日 4月29日(节假日顺延) 最近付息日 2026-10-29(节假日顺延)
提醒还款(天) 169 上期已付息(亿元) 0
提前还本 累计付息(亿元) 0
柜台债 / 备注
招标进度跟踪
2026-05-13
招标公告
全国一体化算力网络长三角枢纽节点芜湖集群启动区二片区建设项目
当前信息
招标项目商机
暂无推荐数据