罗伯特·J·斯泽巴 (Robert J. Szczerba)，

贡献者。

概括

英伟达与贝莱德和高盛等金融巨头宣布计划为人工智能“工厂”筹集超过 5000 亿美元，旨在将人工智能计算打造成可投资的资产类别。首席执行官黄仁勋认为，这些数据中心提供持久的收益和可重用性，类似于基础设施。然而，核心挑战是为快速老化的人工智能硬件（如长期资产）提供融资。关键问题仍然是：如果技术过时超过了贷款条件，谁来承担损失？虽然英伟达可能会提供一些剩余价值支持，但文章强调，强劲的租金价格并不能保证高转售价值。亚马逊最近决定缩短服务器折旧期，凸显了硬件快速老化的风险。最终，人工智能计算作为一种资产类别的可行性取决于具体的合同条款，确保现金流在新一代出现之前超过硬件的使用寿命。

英伟达希望投资者为人工智能计算等基础设施提供资金。这种情况是否成立取决于机器持续盈利的时间，以及当机器老化速度快于贷款时谁承担损失。

英伟达希望华尔街将人工智能计算视为一种新的资产类别。周一，它与阿波罗、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛和 KKR 一起宣布了融资平台，旨在为人工智能“工厂”筹集超过 5000 亿美元的外部资本。这些是训练和运行人工智能模型的数据中心。首席执行官黄仁勋认为，这种计算可以成为“可投资的资产类别”，因为它可以持续盈利，并且可以在许多客户中重复使用。更棘手的问题是，如果硬件老化速度快于还清贷款的速度，谁来承担损失。这主要不是关于人工智能需求是否真实的问题。这是关于快速老化的机器是否可以像耐用的基础设施一样获得融资。

Nvidia 实际宣布了什么

让我们从它不是什么开始。这些是谅解备忘录（MOU），而不是签署的合同，英伟达表示每个项目仍需要最终协议。目前还没有时间表，没有关于如何在六家公司之间分配资金的消息，也没有命名第一个项目。 5000 亿美元是随着时间的推移筹集资金的目标。这不是英伟达的收入，也不是一支基金或一位客户。可能的借款人是人工智能实验室、大企业和出租计算的云公司。

关键词是“独立”。英伟达表示，这六家公司将自行判断每笔交易。他们权衡客户的需求、硬件的运行情况、赚的钱以及二手的价值。 Nvidia 提供计算平台；投资者决定资助什么。这使得英伟达能够扩大客户的购买力，而无需将每个项目都纳入自己的资产负债表中。

真正的考验是谁承担损失

人工智能数据中心贷款取决于两件事：谁同意支付计算费用，以及如果客户离开，设备的价值是多少。第二个数字是残值。它告诉贷方，一旦收入停止，硬件本身可以在多大程度上保护他们。

黄在他的文章中表示，Nvidia 可能会根据具体情况提供“高达 25% 的机会的剩余价值支持”。他称其为有限的，并表示它增加了独立承保的功能，而不是取代它。他没有透露它是如何运作的，也没有说明如果交易失败，谁首先承担责任。因此，在合同公开之前，这并不是一个保证。我们不应该假设英伟达会首先遭受损失。尽管如此，它还是告诉了你一些事情。外部资金可能只会出现，因为英伟达愿意弥补部分损失。

我参加过人工智能基础设施融资审查，需求只是第一个问题。更难的是，租约结束后谁拥有这些盒子，以及三年前的芯片能卖多少钱。英伟达提供自己的信贷让这笔钱更容易筹集。这也意味着“独立承销”应该以合同来判断，而不是新闻稿。

租金价格并不能证明剩余价值

黄的持久性证据是租金定价，需要仔细阅读。他指出，H100 芯片的一年租金从 2025 年 10 月的每小时约 1.70 美元上涨到 2026 年 3 月的 2.35 美元。这显示了该芯片现在的收入。它没有显示它会卖多少钱。时期也很重要。根据 Silicon Data 的跟踪，2024 年下半年从大型云租用 H100 的中位价格接近每小时 9.34 美元，一年后约为每小时 6.26 美元。市场和小型云的价格再次出现在其他地方。 H100 没有单一价格。

租金收入和转售价值回答了不同的问题。 Nvidia 自己的案例是，其平台可以从一个客户转移到另一个客户，并且 CUDA 软件不断提高已安装芯片的输出。这可以支持现金流，但并不能证明转售价格强劲。航空公司以同样的方式以飞机为抵押借款，因为合同收入在转售价值之前就可以偿还贷款。人工智能贷方需要贷款与硬件的使用寿命之间具有同样的契合度。风险是新一代芯片在债务还清之前落地。

亚马逊的会计设定更短

亚马逊的书籍提出了警告。自 2025 年 1 月 1 日起，它将部分服务器和网络设备的预计使用寿命从六年缩短至五年。用其自己的话来说，其原因是：“技术发展步伐加快，特别是在人工智能和机器学习领域。”亚马逊表示，这一变化使其 2025 年折旧增加约 14 亿美元，净利润减少约 10 亿美元，其中大部分来自 AWS。

不过请仔细阅读。亚马逊没有减记英伟达芯片，其文件也没有提及这些芯片的名称。它表明，最大的人工智能运营商之一认为，其中一些设备的磨损速度比以前想象的要快。投资者 Michael Burry 在 2025 年 11 月更进一步，估计大型云公司低估了 2026 年至 2028 年人工智能折旧约 1760 亿美元。这是他的估计，而不是报告的损失。英伟达的观点恰恰相反。据称，2020 年推出的 A100 芯片仍需要多年承诺，可将其使用寿命延长至十年。这一差距正是贷方必须定价的。

合约创造资产类别

将人工智能计算称为资产类别并不意味着它就是一种资产类别。合同确实如此。已经流入人工智能的债务表明，为什么高管们需要更好的条款，而不是更好的标签。在签署 GPU 支持的融资之前，先问四件事：谁承诺使用该容量、贷款是否在下一次硬件更新之前结清、谁可以重新部署机器以及如果转售价值不足，谁将承担第一笔损失。同样的问题既引发了 Meta 过度建设的担忧，也引发了关于电源和变压器的争论：所有者能否证明硬件在老化之前能够盈利？需求可能是真实的，但抵押品仍然令人失望。只有当现金流超过老化的速度时，英伟达 5000 亿美元的投入才能持续下去。这是第一笔交易从握手到签字的考验。