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英伟达(NVDA.US)推残值担保变身“AI美联储”:Burry警告资金重复计算,Sacks类比互联网泡沫“暗光纤”

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智通财经APP获悉,随着构建下一代人工智能(AI)基础设施所需资本规模突破华尔街传统融资渠道的上限,英伟达(NVDA.US)正在做一件芯片公司从未做过的事:用自己的资产负债表为客户的GPU采购背书。这家市值约5.4万亿美元的芯片巨头,正从单纯的硬件供应商悄然转型为AI基础设施的“最后贷款人”。

知名基金经理、Atreides Management创始人Gavin Baker在近日一期“All-In”播客中甚至断言:“英伟达正在成为AI经济的央行,或者说AI领域的美联储。”

这一切源于8月10日,英伟达宣布与阿波罗全球管理(APO.US)、贝莱德(BLK.US)、黑石(BX.US)、布鲁克菲尔德资产管理(BAM.US)、高盛(GS.US)及KKR(KKR.US)六家华尔街顶级金融机构建立战略合作伙伴关系,共同设立独立的算力融资平台,目标长期撬动超过5000亿美元的第三方资本投入AI基础设施建设。

高盛在这一计划中扮演核心“搭桥者”角色,正在接洽美国保险公司、资产管理机构和银行等潜在投资者。

这不是一次简单的融资合作,而是一场试图建立围绕AI算力的全新金融市场的实验。英伟达首席执行官黄仁勋将这一布局定位为推动AI算力成为标准化、可持续投资品类的关键一步。

核心机制:残值担保+资产证券化

这套融资模式的核心逻辑是:让AI数据中心业者不必完全依靠自身现金、发债或增资获取GPU,而是通过金融机构提供的贷款完成建置。

具体而言,过去超大规模云服务商和新兴云服务商需要提前支付GPU费用,如今他们可以借款购买系统,再用日后的推理与租用收入偿还贷款。英伟达的角色是撮合算力买家与华尔街资本,并提供“残值保证”——承诺这些GPU在3到4年后仍可被租用、仍有一定现金流价值。

英伟达在部分项目中提供最高25%的残值风险兜底支持。若借款方违约、金融机构处置作为担保品的GPU时实际价格低于预期,英伟达承担部分价值落差。黄仁勋在社交平台X上表示,公司可选择承担最多25%的单笔协议残值支持,相当于最高1250亿美元。

Baker将这一模式比作抵押贷款证券化:英伟达标准化GPU系统设计与租赁合约,使未来现金流有机会像房贷一样被打包成证券,成为一个可投资、可交易的新资产类别。

高盛董事长David Solomon称其为“以英伟达算力为担保的信用市场”。

然而,争议从未平息。

“大空头”Michael Burry此前再度发出警告。他在社交平台X上转发一张图表指出,微软(MSFT.US)、甲骨文(ORCL.US)、亚马逊(AMZN.US)、谷歌(GOOGL.US)、Meta(META.US)、OpenAI、Anthropic、xAI(SpaceXAI)、CoreWeave(CRWV.US)、英伟达及AMD(AMD.US)之间,约有460亿美元的直接股权投资以及8790亿美元的多年采购承诺在相互流转。Burry认为,同一笔资金可能在链条多个环节被重复计入收入,放大外界对AI商业化的乐观判断。

国际清算银行在6月底的年度报告中也已提醒道,AI建设相关的超大规模云服务商债务增长速度,正在快于承接这些债务的资产负债表。


黄仁勋此前已公开将“循环融资”这一说法称为“荒谬”。面对最新质疑,他再次出面安抚市场,表示英伟达会审慎评估每个项目。英伟达官方强调,项目投融资决策权完全交由合作金融机构独立审核,不存在企业主导信贷投放的循环融资机制。

Baker也明确表示,这并非循环融资。他将其定性为基于真实预期现金流的资产支持贷款,而非以供应商融资来粉饰自身客户购买力的做法。

最大风险:“暗GPU”危机

尽管英伟达试图将GPU重新定义为可融资的基础设施资产,但这一宏大叙事的最大威胁并非需求不足,而是算力供给过剩。

特朗普总统科学与技术顾问委员会成员David Sacks在“All-In”播客中警告,一旦出现“暗GPU”局面——即大量GPU闲置、价格崩溃——将对整个AI基础设施投资链条造成系统性冲击。

Sacks用互联网泡沫时代的“暗光纤”做类比:2000年代初电信公司大规模铺设光纤,结果需求远不及预期,大量光纤闲置。他表示,如果数据中心以每瓦30至50美元(马斯克此前对AI算力价值的公开估算)的现货价格假设为前提建设,而最终价格撑不住,对所有人来说都将是一场灾难。

但与此同时,Sacks也给出了一个反直觉的判断:当前数据中心建设面临的政治阻力反而可能保护市场免于过剩。建设壁垒越高,供给越难以快速扩张,过剩风险反而越低。

供应链与产业连锁反应

除此之外,这套融资架构的影响远不止英伟达本身。

有分析指出,首先,高盛、KKR、黑石等机构一旦将GPU视为“类飞机融资”资产来定价,市场对算力设施的估值逻辑将从科技成长股转向基础设施资产。

其次,竞争对手如AMD若没有等量规模的残值担保体系,在争夺同一批大客户时,融资条件将成为决定性变量。

第三,数据中心建设节奏将不再受超大规模云服务商资本支出预算的限制。服务器代工厂的接单能见度,将成为这套融资架构是否真正落地的先行信号。

然而,资本不再是瓶颈之后,电网上网排队、变压器与涡轮设备交期、土地与许可等物理限制将浮出水面。

最后,Baker特别指出,Anthropic即将提交的S-1文件将成为行业最重要的数据点——他认为,那些低估AI基本经济学的宏观与价值投资者将被证明是错误的。Anthropic已于6月1日向美国证监会秘密提交S-1草案,市场预期最快10月在纳斯达克挂牌。

这份招股书将首次向公众展示AI算力的真实经济账——究竟是可持续的现金流生意,还是资本堆砌的镜花水月。

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