黑石点燃AI芯片融资狂热之后，万亿美元债市版图浮现! AI牛市迎来“信用与现金流”终极大考

史无前例的全球AI算力基建建设狂潮正在把“未来AI算力资源收入前景”变成今天可以购置AI芯片的强大融资能力，并将芯片厂商、云计算厂商与华尔街债权人彻底连接起来。黑石在当时可谓一己之力推动以AI芯片作为抵押、以客户算力合同产生的现金流偿债的融资模式扩张。这种“AI芯片支持型债务融资（AI Chip-backed Debt）”涵盖私募贷款、银行融资和杠杆贷款，债券只是可能采用的一种形式。

2023年，私募股权超级巨头黑石集团(Blackstone)牵头向AI新云领军者CoreWeave提供的23亿美元贷款，成为芯片抵押融资的早期范本;如今，这一市场正向万亿美元规模发展。大型客户的采购合同提供还款现金流，AI芯片等底层算力集群提供抵押资产——即借款方将购入并持有的GPU等计算设备作为贷款抵押品，英伟达、博通、AMD等AI芯片供应商们进一步提供信用支持。但当能源通胀、美债收益率激增导致资金成本攀升以及全球范围新增债券供给同时上升，市场开始重新衡量：这些未来收入能否按时兑现，以及一旦兑现不足，损失最终由谁承担。

正常情况下，依靠客户支付的算力服务费或设备租金偿还本息;如果借款方违约，贷款人可以按照合同及法律程序处置抵押设备，通过出售或重新出租回收资金，回收金额取决于设备当时的价值。客户合同产生的收入提供偿债现金流，GPU等设备提供抵押保障，部分交易再由英伟达、博通等供应商提供额外信用支持的这种AI时代独有融资机制可持续性，随着AI融资成本攀升，市场愈发开始担忧AI基建项目覆盖投资与运营成本后无法赚取超过融资成本的正向投资回报，这种机制似乎在近期遭遇金融市场重大质疑。

位于“AI算力抛售风暴”以及“AI泡沫破裂论调”最核心抛售股票标的——CoreWeave(CRWV.US)近日持续承受的是公司层面信用风险与持续融资需求的双重压力。10月22日的媒体报道显示，其2031年到期债券收益率约15.76%，五年期信用违约互换(Credit Default Swap，CDS)约1,115个基点，意味着相关定价对应约63%的五年累计隐含违约概率，一年前则约为30%。这一概率包含回收率假设及风险溢价，不能直接理解为实际违约预测。

近年近乎ALL-IN押注AI大浪潮的日本投资巨头软银的AI融资压力同样具体——9月发行的三档美元债票息分别达到8.625%、9.25%和9.75%;10月20日五年期CDS升至432个基点，创近四年最高;前者显示新增资金已经昂贵，后者则反映市场要求更高信用补偿。

甚至连那些高评级科技巨头也受到AI融资成本攀升带来的剧烈冲击。10月22日，ICE数据显示Meta五年期CDS盘中升至约119.3个基点、最多扩大8.9个基点，其债券相对美债同步走弱;微软CDS也上升，亚马逊相关指标接近2020年3月以来最高水平。现金债方面，10月5日的明确报价显示，微软2060年到期债、亚马逊2076年到期债和Meta2064年到期债的到期收益率分别约为6.36%、6.95%和7.48%。需要注意的是，这些是不同期限长期债券的二级市场报价，体现了大举攀升的10年期美债收益率与信用溢价的共同影响，并不代表公司全部债务的实际付息率。

对于亚马逊、微软以及谷歌这些高评级科技巨头们而言，AI基建相关联的融资压力主要表现为新增发债需要让出更多收益、长期承诺挤压未来现金流，以及信用支持可能转化为实际支出。

此前在7月份AI抛售行情中，高盛分析们已经发现，亚马逊一笔250亿美元发行推动其一只既有30年债券利差扩大约20个基点。与此同时，美债收益率也并非始终单向上涨：10月23日，布伦特原油升至约114美元，但避险买盘已将美债收益率推回5%以下。10年及以上长期限美债收益率下降与科技企业信用利差扩大可以同时发生，因此，AI融资环境能否改善，需要两者共同呈现积极影响。

黑石打开AI芯片融资之门，华尔街押注算力成为资产

“GPU是什么?”黑石集团的高管们当时向CoreWeave管理层问道。他们还问：“AI究竟是不是真的?”

在AI热潮刚刚兴起、CoreWeave仍是一家鲜为人知且正在寻找购芯资金的AI云公司时，这些问题完全合乎情理。黑石的战术机会团队被得到的答案说服，于2023年牵头提供了一笔23亿美元的私募信贷贷款。

这是此类融资的首笔重大交易，并成为芯片支持债务融资的范本。三年后的今天，这一市场正朝着万亿美元规模发展，甚至将超过用于建设容纳这些芯片的数据中心的借款规模。

这说明，全球AI扩张与信贷市场在如此短的时间内已经变得多么紧密相连。就在本周，黑石总裁乔恩·格雷将AI需求形容为几乎呈“抛物线式”增长。但CoreWeave也体现出市场对涌入这一领域的巨额资金的焦虑——最近几周，其股票和公司债券遭到重挫，投资者质疑AI收入究竟能否证明如此惊人的投入是合理的。

这一市场的预期增长吸引了几乎所有美国主要银行和另类资产管理机构参与，同时也获得了AI芯片制造商博通和英伟达的兜底支持，两家公司的合计市值约为7万亿美元。

博通正与华尔街机构合作，为一个特殊实体筹划一笔600亿美元的债务融资交易，该实体将购买名为张量处理单元(Tensor Processing Unit，TPU)的芯片，并将其出租给Anthropic。与此同时，SpaceX正就筹集400亿美元购买英伟达芯片进行磋商。此前，英伟达宣布与六家主要放贷机构建立规模达5,000亿美元的合作，帮助客户购买其图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)。

如此巨大的支出规模，可能使债务市场变得依赖AI的盈利能力。在利率上升的背景下，科技公司争夺有限资本，这股融资洪流还可能推高AI及其他行业的借款成本。摩根大通分析师预计，截至2030年的芯片支出可能超过3万亿美元，其中大部分可能通过借款筹集。

惠誉评级高级主管杰森·庞佩伊表示：“供应商融资正在以前所未见的规模展开，而且采取的是一种使风险集中的方式。这只会增加一种可能性：如果AI最终令人失望，其影响就会波及整个供应链。”

这一策略建立在一种信念之上：未来多年，算力需求将持续超过供给。

摩根士丹利全球结构性产品与私募资本市场负责人里奇·迈尔斯表示：“这些融资依托的是市场中最有价值的东西，也就是芯片所提供的算力。有大量证据表明，算力需求将继续增长，而且增速正在超过算力供给。”

然而，基础设施建设能否保持这一势头，仍存在风险。

当地居民的反对促使得克萨斯州暂停新建数据中心项目;与此同时，甲骨文已经采取措施，推迟支付一个陷入监管阻碍的新墨西哥州项目的款项。在一连串事件发生后，OpenAI和Anthropic也在讨论，出于安全及生存性风险方面的担忧，放慢推出节奏。

不过，大量支出已经锁定在正在建设的超大型数据中心之中，这些设施上线时将产生芯片需求。由于供应商的产能大多已经售罄，严重的内存短缺又推高了成本，生产搭载英伟达AI芯片服务器的企业在8月通知客户，许多产品的价格将上涨超过15%。

黑石战术机会团队高级董事总经理约翰·沃森表示：“这是经济中的一个新领域，需要一种有序的融资机制。”

在沃森看来，这与汽车行业早期充满不确定性的阶段，以及福特面向大众市场推出T型车的情形有相似之处。

他在近日采访中表示：“如果你当时在为福特T型车提供融资，你也会问：‘我到底在做什么?人们真的会开汽车吗?’如今，汽车金融市场成熟稳健、广为理解，而且规模庞大。汽车成为美国购买量最大的机器。我们对算力也有类似的愿景。”

芯片、合同与信用支持，如何拼出巨额融资

推动这些资本需求的现实是：芯片的成本是容纳它们的数据中心的两至四倍，但折旧期约为五至六年。

例如，在AI云服务商Nscale位于西弗吉尼亚州的旗舰项目中，配套发电厂预计耗资65亿美元，数据中心及设备另需180亿美元。而GPU的成本为470亿美元。

拥有投资级评级的云计算巨头——Alphabet旗下谷歌、微软、亚马逊和Meta——主要通过现金，或成本较低、计入公司资产负债表的发债融资，承担这些硬件支出。但正在消耗数十亿美元资金的OpenAI和Anthropic，既没有这样的资金储备，也不具备同等的债务市场融资实力。专门为AI提供云计算服务的新云厂商也是如此。

OpenAI业务财务负责人迈克·利贝拉托表示：“基础设施建设的规模前所未有。没有任何现成范本能够说明，在这样一个资本密集型业务中，如何从零走向AGI，并通过传统方式筹集资金。”这里的AGI指通用人工智能(Artificial General Intelligence)。

因此，这个行业借鉴并调整了项目融资和结构化融资机制。通过设立特殊目的载体(SPV)，隔离每笔交易的资产、负债及风险，融资方可以依据交易本身的条件和客户的信用质量筹集债务，并且往往不将其计入相关公司的资产负债表。

借款购买并持有芯片的是SPV。债务由目标客户产生的现金流以及芯片本身的价值支持;这些现金流用于支付利息，并随着时间推移逐步偿清全部债务。

通过使债务期限与芯片预计五至六年的折旧安排相匹配，放贷机构以此防范硬件贬值风险。

目前主要形成了两种模式：一种是客户向SPV租赁芯片，将其接入自身的技术栈(Technology Stack);另一种是新云厂商向客户销售算力，并借助债务融资购买芯片，以建设这项服务所需的基础设施。

博通和英伟达又向前迈进了一步，为数十亿美元规模的交易提供兜底安排，承诺在出现问题时向放贷机构提供支持。这使相关债务的信用评级与芯片制造商的投资级信用状况相匹配，从而降低SPV的借款成本。

博通的一名代表拒绝置评，英伟达的一名代表也未发表评论。两家公司的高管此前表示，他们认为这些融资结构的相关风险有限。

要获得规模最大的资金池，尤其是保险资金，投资级评级至关重要。

阿波罗全球管理公司全球业务拓展负责人克里斯·埃德森表示，数字基础设施的融资规模已经超过传统公开债务市场所能提供的资金，需要项目融资、私募发行、保险及商业房地产等市场参与。

他表示：“我们一直专注于高信用质量的投资机会，通过抵押担保、分期偿还本金、极少或不存在的残值风险与续约风险、多元化，以及高信用评级的承购方来降低风险。”

拥有垃圾级评级、并且从不掩饰希望升至投资级的CoreWeave，成立于2017年，最初从事加密货币挖矿，随后凭借GPU经验迅速转向出售AI计算能力。随着微软寻求更多GPU资源来支持合作伙伴OpenAI，这家科技巨头成为CoreWeave最大的客户。

为支付芯片采购费用，CoreWeave的创始人借鉴了过去在大宗商品领域的经验。他们改造了一种常见于液化天然气(Liquefied Natural Gas，LNG)等市场的模式：先由客户签订合同，再由开发商利用这些协议获取建设设施所需的债务融资。

2023年的首笔债务融资由微软合同支持，CoreWeave为此承担了处于百分之十几中段水平的高借款利率。

CoreWeave联合创始人布兰宁·麦克比回忆表示：“这是我一生中经历过的最具挑战性的尽职调查。”他也讲述了黑石当时向公司提出的问题。

随着CoreWeave陆续签下其他客户，公司从私募信贷交易转向成本更低的银行融资。CoreWeave首次尝到投资级融资的甜头是在3月，当时它获得了一笔由Meta合同支持的85亿美元融资。华尔街按照Meta的高信用评级评估这笔交易的风险，而不是依据CoreWeave的垃圾级评级，借款成本因此降至约6%。

其他企业也开始效仿CoreWeave。去年，埃隆·马斯克旗下xAI需要购买英伟达芯片，为其Colossus 2数据中心配备设备，于是通过SPV筹集资金，其中包括由Valor Equity Partners牵头的股权投资。阿波罗为这笔交易提供了近110亿美元债务融资。

阿波罗和黑石最近完成了一笔名为“Big Sky”的350亿美元债务交易，以支持Anthropic。这是博通、阿波罗和黑石共同建立的AI XPV平台的首笔交易。该平台能够支持20吉瓦的算力容量;美国银行策略师估计，到2029年中，这可能需要2,350亿美元获得兜底支持的债务融资。

交易设立了一个特殊融资实体，由其举债购买芯片，再由Anthropic租赁。博通提供兜底支持，即如果Anthropic违约，芯片将被重新出租或出售，用于偿还剩余债务，而芯片制造商负责补足差额。

这一支持使该融资载体中两个获得博通支持的优先档取得投资级评级。其中规模最大的一档支付5.75%的利率，低于作为未获评级的私人公司，Anthropic自行融资所能获得的成本;风险更高、规模为45亿美元的次级档，则以8.5%的利率定价。

L&G资产管理公司美洲另类债务负责人罗斯·麦克亚当表示：“这个行业可能存在许多风险，但一些融资结构比其他结构更能降低这些风险。”

8月，英伟达召集了由阿波罗、黑石、贝莱德、布鲁克菲尔德资产管理公司、KKR和高盛组成的强大联盟，为AI基础设施筹集融资;英伟达将对单个融资项目提供最高25%的兜底支持。

彭博本月报道，博通已经展开初步讨论，考虑安排融资，帮助OpenAI购买双方共同开发的定制芯片。

不过，要真正实现规模化，这个行业需要从私募市场转向银行承销并向机构投资者分销的债务融资市场;在这一市场中，银行安排债券和贷款，再向机构投资者出售，供其交易。今年早些时候，CoreWeave率先通过芯片融资交易进入这一市场，两笔杠杆贷款获得了投资者的强劲需求。

但最终目标，是让这些SPV结构进入规模大得多的投资级债券市场——这是全球规模最深厚、成本最低的资金池之一。

这场融资创新降低了部分项目的资金门槛，也让风险更加集中于少数交易对手。

博通的支持机制是：客户违约后，先出售或重新出租芯片偿债，再补足约定缺口。如果行业需求、租金和芯片残值同时走弱，客户偿债能力与抵押品价值可能同步下降，风险便会传回担保人。将贷款偿还安排与五至六年的折旧周期匹配，可以减少残值敞口，但真正支撑债务的仍是算力上线后的持续收费。由此，投资价值更取决于客户信用、项目交付、合同执行和现金回收，而非单看合同总额。

债券下跌揭示信用风险，AI算力资产化势力仍在力争扩大金融规则

CoreWeave公司层面的垃圾级债券近期遭到打击，一些债券跌至每1美元面值约80美分，收益率被推高至约15%，投资者担忧其债务持续扩张。不过，市场对其两笔芯片支持杠杆贷款的看法有所不同。两笔贷款的价格均略有下跌，但仍接近面值。

在抛售发生后，CoreWeave首席执行官迈克·英特拉托向彭博发表声明称，建设一家新型科技公司，意味着市场有时需要消化和厘清有关AI采用的问题。

他表示：“这种审视很重要，但同样重要的是，要认识到各家公司的技术、客户承诺、融资结构和执行记录各不相同。我们对自己的商业模式、技术、执行质量，以及支撑我们财务体系的持续严格纪律充满信心。”

随着资本涌入，放贷机构也在面对风险。由于大多数芯片融资属于私募交易，投资者难以便捷地出售所持债权，而这些交易已经将少数芯片制造商、云计算巨头和新云企业绑定在一起。这使投资者对一小群彼此关联的企业形成了高度集中的风险敞口。

Magnetar管理合伙人兼另类信贷与固定收益全球负责人戴夫·斯奈德曼表示：“大公司会变得更大。现有领军企业很可能胜出，因为只有它们能够获得资本。”

放贷机构面临的另一项风险，是客户合同究竟有多牢固。合同文件中的保护条款，在实践中可能没有想象中那么坚不可摧——风险较高的信贷市场已经出现过这种情况。如果AI回报令人失望，科技公司可能利用自身影响力，迫使放贷机构和新云企业重新谈判交易或租约。

凯雷集团资产支持融资负责人阿基尔·班萨尔表示，所有人都假定这些合同严密、不可打破，但“我看的是实际情况。如果基本上由七家公司提供GPU所需的全部信用支持，那么谁拥有议价优势?”

复杂性使一些投资者选择观望。Nuveen私募固定收益负责人劳拉·帕罗特表示：“这是一种新颖的结构。我们还没有看到，一旦发生某种扰动，它会如何运作。”她补充说，在市场进一步发展之前，她暂时不会向这些获得投资级评级的大型芯片交易提供贷款。

随着芯片市场的发展以及底层芯片架构技术更新迭代，用于硬件融资的机制也将随之演进。迄今的早期研究和实际使用情况表明，芯片的可使用时间比现行会计处理所暗示的更长，这将使它们更容易获得融资。

美国银行全球基础设施与可持续金融主管、全球资本解决方案团队联席负责人方方表示，半导体市场可能出现类似新车和二手车估值参考《凯利蓝皮书》的体系，从而推动芯片交易和对冲市场发展。

她表示：“当我们积累了足够多的芯片历史数据和使用记录，就会开始看到一个更加成熟的租赁市场。”

一旦OpenAI和Anthropic上市，筹集芯片债务融资也可能变得更加容易，尤其是在它们能够获得投资级评级，并自行组织融资交易的情况下。

黑石的沃森表示，英伟达、黑石及其华尔街同行的最终目标，是将单位算力变成一种资产类别，让世界各地的人们能够“为算力提供融资，因为我们理解算力的经济价值”。

本文源自：智通财经网