今年8月,Nvidia联合全球金融界六家巨头——Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR——建立了旨在为AI基础设施建设调动超过5000亿美元资金的融资平台,详见该芯片制造商的官方公告。这是一家从制造芯片起步的公司迈向统筹整个AI领域格局的最新举措——同时也表明,这家全球市值最高公司的增长,如今既取决于下一个重大工程挑战,也取决于其客户能否持续负担其产品。

这一安排还指向了AI发展的更广泛方向。尽管全球目光聚焦于模型发布、芯片性能和数据中心容量,但越来越决定谁有资格参与竞争的变量,恰恰是资金本身。企业与国家之间AI竞赛的下一阶段,将在很大程度上取决于谁有能力为它买单,而竞争的主战场正从前沿实验室转向信贷部门。谁能以低成本、大规模地筹集资本,谁就将主导节奏——这场竞赛仍然有利于美国,因为其资本市场的深度无出其右。对于中国和欧洲而言,弥合技术差距的道路,要经由金融之路。

技术革命往往因其技术而被铭记:蒸汽机、铁路、互联网。但同样重要的是使其成为可能的金融机制:股份公司分散了远洋贸易的风险;早期的债券和股票市场在铁路产生回报之前为其提供资金;风险投资则为那些过于年轻、无法从传统投资者处融资的公司提供高风险资本。

AI正迎来属于自己的这一时刻。半个世纪以来,科技行业一直是轻资产模式:软件只需编写一次,便能以几乎可以忽略的边际成本分发给数十亿用户。而AI正在把科技变成一个重资产行业。最新的系统需要工厂、先进芯片、变电站和海量电力供应。就连全球最富有的公司,也发现难以仅凭自身收入为这一切买单。

仅美国五家最大的超大规模云厂商,2026年的资本支出预计就将达到7300亿美元,而其中来自自身资产负债表的比例正在缩小——预计多达三分之一将通过债务融资。

历史上最赚钱的公司都必须靠借钱才能留在竞赛中,其他人还有什么希望呢?

Nvidia的这笔交易给出了一个答案。项目融资长期以来为前期成本高昂的基础设施提供资金,并通过多年稳定的回报逐步偿还:发电厂、收费公路、机场。新鲜之处在于,人们试图将算力变成养老基金和保险公司乐于持有的资产类别,就像它们早已持有基础设施资产一样。

这一安排也伴随着风险。它与基础设施的类比并不完美:能源设施的设计寿命长达数十年,通常是为可预见的需求而建,并能产生可预测的回报。相比之下,图形处理器(GPU)是短寿命资产;AI需求难以预测;而且现在预测回报还为时过早。

尽管如此,如果AI的上行收益是投机性的,那么下行风险同样如此——而如果这一模式奏效,它可能会重塑AI市场,就像风险投资曾经改变了创业的风险计算方式一样。

Nvidia的公告引发了人们对循环融资的惯常担忧,即芯片制造商的资金以芯片订单的形式流回自身。但这一安排恰恰相反。Nvidia在大多数情况下不会动用自有资金出借——它的六家合作伙伴也不会。资本来自第三方:养老基金、保险公司、主权财富基金和居民储蓄。与其说形成了一个闭环,不如说这轮建设正被接入更广泛的金融体系:这笔交易并非人为刺激需求,而是重构了供给成本,让超大规模云厂商之外更多的竞争者也能参与,尽管这些云厂商自己也只能部分负担建设成本。

金融结构将在一定程度上决定这场技术竞赛的赢家——不是看谁的钱更多,而是看更广泛的金融架构能否让资本得到最优配置。

欧洲正说明了这个问题。欧洲大陆拥有全球最大的储蓄池之一:仅欧元区家庭就有约10万亿欧元(约合11万亿美元)的银行存款。然而,欧洲的机构投资者宁愿购买美国科技债券,也不愿支持本土初创企业。钱是有的,缺的是把储蓄转化为投资的管道机制。

如果AI的竞争归根结底是资本的获取能力,那么欧洲的AI战略需要一套资本市场战略——而在长期停滞的资本市场一体化上取得进展,对欧洲竞争力的贡献将胜过再建一批超级工厂。

中国的问题则恰恰相反。国家资金擅长大兴土木,却不太擅长让供需匹配:在政策驱动的建设热潮之后,据中国媒体报道,去年高达80%的新建算力产能处于闲置状态。Stanford HAI AI Index 2026估计,去年美国在AI领域的私人投资是中国的23倍以上。

当金融在挑选赢家时,美国从一开始就占据优势:没有哪个国家能像美国那样,大规模地将养老金和居民储蓄转化为高风险的长期资产。美国的债券市场、私人信贷基金和资产管理公司早已在寻找此类资产——否则,一家芯片制造商怎么可能在一纸公告中就敲定5000亿美元的融资目标?

AI热潮的第一阶段依赖于技术突破:模型、芯片、应用。下一阶段则取决于金融体系为行业发展提供承保、使其超越少数几家公司的能力。Nvidia已作出大胆尝试,重塑AI的经济逻辑;其竞争者也需要同样富有想象力的金融机制。

技术革命的发生,并不仅仅因为有人发明了未来。还因为人们找到了为未来买单的方法。

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