買不起晶片怎麼辦？Nvidia聯手華爾街，將AI算力變成可融資、可打包的資產

輝達正與華爾街合作，將AI晶片打造成一種全新的可證券化資產類別，試圖為那些買不起高價GPU的中小AI企業打通融資管道——但這一安排同樣引發了關於抵押品品質與循環融資的深層質疑。

據《華爾街日報》週二報導，輝達CEO黃仁勳本週宣布與Apollo Global Management、貝萊德、黑石、Brookfield Asset Management、高盛及KKR達成戰略合作，目標是建立一套規模高達5000億美元的晶片融資體系。

該體系將以輝達AI硬體為底層資產，向退休金、保險公司及主權財富基金等機構投資者發行公開及私募債務，所募資金將注入專項平台，用於為AI企業的晶片採購或租賃提供融資支持。目前，上述合作框架下尚未完成任何實際募資。

這一安排的市場背景是：AI算力需求持續高漲，但融資成本同步攀升，中小AI企業正被高評級科技巨頭的債券供給所擠壓，在債市中愈發邊緣化。貝萊德CEO Larry Fink將當前AI算力融資的歷史節點，比作上世紀70年代抵押貸款證券化市場的起點。然而，批評者擔憂，以快速迭代的晶片作為抵押品，存在價值折損過快的內在風險，而輝達自身的部分兜底安排也令「循環融資」的爭議難以消散。

融資困境倒逼金融創新

輝達面臨的核心矛盾在於：其最具價值的客戶群——眾多中小AI實驗室、雲端運算公司及企業用戶——往往無力承擔高價晶片的直接採購成本，而當前的高利率環境進一步加劇了這一困境。

美國銀行全球研究數據顯示，今年截至8月初，大型科技公司、數據中心專案及晶片融資工具發行的AI相關債券已達3440億美元，較2025年全年增加逾2000億美元。然而，這一供給洪流主要來自Meta、Alphabet、亞馬遜等擁有投資級評級的科技巨頭，令信用資質較弱的借款人在債市中愈發難以立足。

AI雲端運算服務商CoreWeave本月以高出基準利率5.5個百分點、即逾9％的收益率完成了一筆26億美元的貸款融資，而其承銷商最初的定價預期比最終成交利率低出多達1.25個百分點。Galaxy Digital上月為在德州建設一座租賃給CoreWeave的數據中心，發行了35億美元垃圾債券，投資者要求的收益率接近10％。這些案例清晰呈現了弱資質AI借款人當前所面臨的融資壓力。

晶片證券化：新資產類別的邏輯

此次合作的核心機制，是通過特殊目的載體（SPV）將AI晶片資產證券化。具體運作模式為：投資者向SPV購買債務，SPV以所募資金購置輝達硬體，再將設備租賃給終端客戶，客戶向SPV支付租金，SPV再向投資者償付本息。

參與方將這一結構定性為類似飛機、信用卡或抵押貸款證券化的新資產類別。其核心邏輯在於：輝達AI晶片供不應求，一旦某一客戶違約，新客戶將迅速填補空缺，從而為債務投資者提供相對穩定的現金流保障。對於那些看好AI產業整體前景、但不願承擔單一借款人風險的債務投資者而言，這類工具具有一定吸引力。

黃仁勳在X平台表示，輝達在部分專案中可能通過「剩餘價值支持機制」，以自身資產負債表為最多25％的專案成本提供兜底。這一安排意味著，若終端用戶違約且底層資產價值跌破約定下限，輝達將承擔相應損失缺口。可資參照的是，競爭對手博通在Apollo、黑石及一批銀行今年6月為Anthropic安排的350億美元晶片租賃融資中提供了類似支持，其最高敞口披露高達290億美元。

抵押品品質與循環融資爭議

圍繞這一新融資體系，市場存在兩大核心質疑。

其一是晶片作為抵押品的價值穩定性。管理規模2600億美元的家族辦公室Cresset創始合夥人Jack Ablin表示：「這對輝達當然是好事，它的客戶需要獲得資本。但如果你是一個以算力為抵押品的債務投資者，從歷史上看，這類資產的保質期就像生菜一樣短暫。」黃仁勳則反駁稱，輝達客戶仍在使用上一代晶片，表明硬體在發佈後很長時間內仍能保持價值。參與協議的高層也在電視訪談中強調，輝達晶片極度供不應求，使其成為優質抵押品，有別於過去快速貶值的普通電腦處理器。

其二是循環融資的隱憂。輝達此前因向購買其晶片的公司投資、或以自身資產負債表為其融資提供擔保而飽受批評。摩根士丹利分析師Joseph Moore在週二的報告中寫道，引入第三方資本和信貸決策「在理論上應能緩解循環融資擔憂……但也確實會使爭論更加兩極化」。

做空過抵押貸款支持證券、近期又押注輝達等AI股下跌的投資者Michael Burry則在Substack上直言：「信用結構化是金融體系的自然組成部分。但在牛市後期，為了延續動能而對不自然的信用進行結構化，才是真正令人擔憂的地方。」

這一融資體系能否真正落地，最終取決於債務投資者的接受程度。目前，上述合作框架下尚未完成任何實際募資，具體條款也將在很大程度上由市場需求決定。

承銷商需要回答的核心問題包括：若AI基礎建設放緩、專案延期或取消，底層資產的現金流將如何演變？若輝達的技術突破導致舊款晶片價值加速縮水，抵押品的安全墊是否足夠？這些問題的答案，將決定這條連接AI算力與全球資本市場的「融資管道」，究竟能輸送多少真實的資金流量。