輝達是從人工智慧熱潮中獲利最多的公司，控制著估計約 80% 以上的 AI 加速器市場，現在它正轉向華爾街，以確保資金持續流入。

週一，輝達宣布與 阿波羅、貝萊德、黑石集團、博楓、高盛 和 KKR 建立合作夥伴關係，成立旨在動員超過 5000 億美元用於 AI 基礎設施的融資平台。這些資金將主要來自第三方投資者，使輝達的客戶能夠為晶片和資料中心融資，同時將輝達自身的風險限制在資產負債表外。

每項安排的具體條款仍未公開。然而，分析師早就預料到會有此類交易——將 AI 運算力重新歸類為基礎設施資產，如同收費公路或發電廠，產生能夠支撐債務的穩定現金流。到目前為止，人們普遍擔心 GPU 更像是一種快速貶值的處理器庫存，需要不斷注入資金。

輝達執行長黃仁勳週二寫道：「我們已經從企業逐一購買晶片和建立資料中心的時代，邁向 AI 工廠可以作為生產性基礎設施進行融資的時代。」他的表述很簡潔：「在 AI 領域，運算力就是收入。」

在這一轉變之下，隱藏著另一個根本性的變化：究竟是誰在為 AI 的建設提供資金。

一年前，大多數大型科技公司都可以可信地宣稱，它是透過數十年高利潤軟體業務和巨額利潤積累的龐大現金流來為 AI 擴張提供資金的。此後，債務已成為焦點。高盛估計，與 AI 相關的融資現在佔美國所有投資級債券發行總額的近四分之一，而今年光是 AI 總投資就接近 6000 億美元。這波融資推動也發生在該產業面臨資金以外的物理限制之際：AI 資料中心需要前所未有的電力，從北維吉尼亞州到愛爾蘭等地，電網容量已成為擴張的瓶頸，國際能源總署預測，到 2026 年，全球資料中心的電力消耗可能達到 2022 年水平的兩倍。

輝達正積極採取行動，尋找下一個豐厚的資金池。其機制很簡單：一個獨立的融資工具籌集資金購買輝達的 GPU 和資料中心基礎設施。然後，一家 AI 公司租賃或承諾使用該運算能力，產生付款流，該融資工具便可以此借款。阿波羅和 KKR 等公司對這些債務進行結構設計和管理，並將其投放至他們所監管的龐大機構資金池中——主要是保險和退休資金。

彭博專欄作家麥特·李文將這一長期願景濃縮為三個步驟：將更多私人投資引入普通人的退休帳戶，籌集巨額的私募信貸和基礎設施基金，並利用這些資金建立 AI 公司將租用的資料中心。

這些資金池的吸引力具有結構性。資料中心是昂貴、生命週期長的項目，需要多年融資。反過來，保險公司和養老基金背負著長期義務——可能是支付數十年的年金，或者未來幾十年後才到期的退休福利。他們自然會尋求現金流能與這些負債相匹配的長久期資產。私募信貸和基礎設施管理者充當中介，將資料中心等項目轉化為這些機構可以持有的債務工具。這種模式在 1990 年代的電信建設中有歷史先例，當時光纖網路也以類似方式證券化並配置給機構投資者——那個時代促成了國家基礎設施的快速擴張，但隨後產能過剩引發了一波違約和破產潮。

輝達表示，它正在為這項努力投入自身資源。黃仁勳表示，對於某些項目，公司可能會提供高達 25% 的殘值擔保——這實際上提供了一定程度的保護，以防作為融資抵押品的晶片貶值幅度遠超貸方預期。

科技策略刊物《Stratechery》的作者班·湯普森將此形容為「從某種意義上說，是一種降價」：輝達正在利用自身利潤來降低客戶的資金成本，使基於輝達的資料中心更容易融資。

這一演變值得注意。AI 熱潮始於歷史上一些最富有的公司花費自有資金。接著是債券。現在輝達正在幫助華爾街將運算力本身轉變為一種可投資的資產類別，能夠吸引保險浮存金、養老基金和其他長久期儲蓄。此策略出現之際，競爭也日益激烈，AMD 正在增加其 MI300 系列加速器的產量，而 Google、Amazon 和 Meta 等主要雲端服務提供商也在投資客製化晶片，旨在減少對輝達平台的依賴。

華爾街分析師對此安排持正面看法。摩根士丹利的約瑟夫·摩爾表示，這緩解了人們對循環融資的擔憂，因為第三方投資者將提供大部分資金，而輝達只在有限程度上參與。美國銀行的維韋克·阿亞拉基本同意這一觀點，並補充說輝達的晶片具有異常高的可融資性，因為 GPU 可以在不同的營運商之間重新部署，且該公司的 CUDA 軟體可以延長其使用壽命。

然而，湯普森提出了更廣泛的擔憂。被利用的機構資金池與創投或科技股有著根本的不同：它們在某種程度上是為了追求安全性而設計的。

「花光所有的自由現金流是一回事；涉足債券市場又是另一回事，」他寫道。「除此之外，動用追求安全性的資產，這完全是一件令人神經緊繃的新事物。」