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核心导读
英伟达推出高达5000亿美元的AI数据中心融资计划,吸引顶级机构参与,其核心在于为老化GPU建立二级市场,并以自有资金担保抵押芯片价值。该计划虽面临“反向风险”和循环融资质疑,但黄仁勋试图将AI算力定位为长期可投资基础设施,借助外部资本分担风险,同时维持芯片需求。若成功,将重塑AI硬件生态,为企业和初创公司带来更丰富的算力选择。
英伟达本周宣布,Apollo、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛和KKR等机构有意承诺投入高达5000亿美元建设AI数据中心。这一惊人数字吸引了大量关注,但更重要的故事在于英伟达正致力于为老化GPU打造一个二级市场。
为了说服这些知名金融机构,英伟达已同意用自己的资金担保,确保在这些交易中作为抵押品的芯片能够保值。
许多人已评论这一计划多么不同寻常、聪明且危险。它确实兼而有之。债券市场因此受到惊吓,以至于英伟达CEO黄仁勋不得不通过X平台和商业电视节目来更好地解释英伟达的风险将如何受限。
但在为AI数据中心融资(并保持英伟达收入流动)的金融操作之下,或许还有对初创企业和大企业而言更有趣的东西:黄仁勋希望确保二手AI硬件生态蓬勃发展,从而在英伟达硬件老化时维持对其需求。
具体而言,英伟达承诺,如果用作抵押的GPU未能按预期保值,公司将弥补最多25%的差额。因此,如果数据中心所有者贷款违约,贷方必须清算资产,但芯片无法达到账面应有的价格,英伟达将出手补足。
对英伟达而言,危险之处在于这会产生金融家所称的“反向风险”。也就是说,随着需求减弱,英伟达的债务会增加。一旦发生这种情况,其收入也可能受到挤压。
尽管如此,这一方案刻意不同于一些人拿来类比的朗讯科技。朗讯是电信设备供应商,在互联网泡沫时期通过借钱给客户购买其产品而兴起并崩溃。
黄仁勋知道,朗讯的类比像阴影一样笼罩着英伟达,而且并非不公平。英伟达确实已向购买其芯片的客户投入数十亿美元,包括前沿AI实验室OpenAI和Anthropic,以及CoreWeave(使用英伟达芯片作为抵押的始作俑者)、Nebius、Firmus和Lambda等新云厂商。而且,据彭博计算,英伟达今夏还在推进另一批价值7500亿美元的循环交易。
“这是循环融资吗?”黄仁勋在X上谈到新计划时写道,“该倡议旨在解决这一担忧。我们正在将独立的长期机构资本引入AI基础设施市场。”
这没错。与朗讯不同,英伟达让其他方承担大部分资本和风险,自己仅同意在未来保护其芯片价值的一部分。
如果这一计划奏效,英伟达将找到AI数据中心建设的新资金来源,而许多传统融资方式已开始捉襟见肘。例如,一些超大规模云厂商已背负大量债务(如甲骨文)、发行新股本(如谷歌)、烧掉大量现金(如Meta)。
形势已变得如此棘手,以至于微软CEO萨蒂亚·纳德拉在最近一次财报电话会议上推荐了《1873》这本书。这本书讲的是铁路时代的金融工程如何使国家经济崩溃。
风险在于,当前AI热潮中需求远超供给的局面可能不会持续太久。如果并非处于早期阶段,而是企业和用户减少AI使用呢?或者新技术出现,使现有基础设施更高效,或让当今所有AI基础设施过时?
那么,就像汽车面前的无数马鞭(借用丹尼·德维托饰演的劳伦斯·加菲尔德的话),需求枯竭,一切崩溃。
然而,黄仁勋通过推销AI作为长期“可投资基础设施”的愿景,辩称这不会发生。他将AI服务器称为“AI工厂”,类似于铁路或航空公司,而非像个人电脑那样快速贬值的资产。
“当需求变化时,工厂可以被另一个客户、另一朵云或另一个运营商使用。这个广泛的生态系统为英伟达计算提供了深度的潜在用户和承购方市场,有助于保护剩余价值。”他承诺道。
在那个未来,英伟达既关心新芯片,也关心老化架构。也许初创企业、大型企业甚至研究人员将利用更广泛的硬件,每种硬件针对不同AI需求而优化,就像他们开始在尖端模型之外选择经济实惠的开源权重模型一样。
作为AI之王,英伟达有力量也有机会窗口来实现这一目标。
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