在那斯達克上市的晶片製造商 Nvidia（NVDA）正敦促華爾街將 AI 運算力重新歸類為可投資的基礎設施資產——與商業地產、收費公路和電廠相當——而非常規的技術支出。

週一，Nvidia 宣布已與六家主要金融機構——Apollo Global Management、Blackstone、BlackRock、Brookfield Asset Management、Goldman Sachs 和 KKR——簽署諒解備忘錄，以建立最終可動用超過 5,000 億美元第三方資金的融資平台。這六家公司合計管理數兆美元資產，是全球最活躍的基礎設施投資者之一，投資組合涵蓋能源網絡、交通運輸系統和電信領域。這些諒解備忘錄為不具約束力的協議，表達了探索合作的意向，而非已承諾的融資。

據該公司表示，目標是將 AI 運算力定位為可融資的基礎設施資產，從而激勵客戶擴大 AI 數據中心容量，同時確保對 Nvidia 硬體的長期需求。此舉出台之際，建設和運營大規模 AI 設施所需的資金已達到以往與傳統基礎設施相關聯的水平，主要科技公司已對單一數據中心綜合體投入數百億美元。

「這確實是技術晶片首次成為可投資的資產類別。這些現在是能產生收入的資產。它們具生產力、壽命長、具替代性、具靈活性，」Nvidia 創辦人兼執行長黃仁勳表示。

「從根本上說，這個產業與這種運算方式的不同之處在於，電腦現在是基礎設施的一部分，就像電力、就像網際網路一樣，所以你必須把它當作基礎設施來思考，」黃仁勳補充道。

定義 AI 運算力

AI 運算力是指訓練和運行人工智慧模型所需的原始處理能力。這項工作主要由專用晶片——絕大多數為 Nvidia 的高階 GPU——來承擔，這些晶片組成了 Nvidia 稱之為「AI 工廠」的大規模數據中心。

這些設施消耗電力和數據，以產生具實用功能的智慧系統：聊天機器人、圖像和影片生成器、藥物研發工具、機器人系統以及其他廣泛的應用。隨著 AI 模型日益精密，對這種專用運算力的需求也相應增加，迫使企業面臨確保取得足夠運算容量的壓力。

Nvidia 倡導的範式轉變

在現行會計慣例下，多數企業將購買或租賃運算力視為直接的技術支出，記錄在資產負債表上——隨著新一代晶片上市，此類資產會快速折舊。

Nvidia 認為這種觀點已經過時。該公司主張，其系統現已廣泛部署，可隨時間服務多個客戶，產生跨越數年的收入流。在此基礎上，Nvidia 堅持 AI 工廠應被歸類為長期可投資資產。

設想一家目前需要高效能 AI 晶片的公司。在現有模式下，它通常會從自有現金儲備中支出數百萬美元，或取得傳統商業貸款，以購買一大批 Nvidia GPU。該筆支出將以設備形式出現在資產負債表上，會計人員會在數年內隨著晶片迭代推出而進行折舊。其基本假設是，使用這些晶片開發的 AI 產品，將在其大部分價值流失之前，產生足以超過成本的收入。

Nvidia 與這六家金融公司的倡議，旨在以基礎設施式融資取代上述模式，使企業能夠通過投資工具而非傳統設備購買來資助 AI 運算部署。這些公司專精的基礎設施融資，通常依賴具有長使用壽命和可預測合約現金流的資產——這些模式用於融資電廠、管道和電信網絡。AI 運算資產能否在數十年的時間跨度內滿足這些標準，特別是考慮到晶片世代更替的快速步調，將可能決定機構投資者如何看待這一擬議的資產類別。