華爾街六巨頭，為什麼願意替英偉達客戶找錢？

GPU需求仍旺盛之際，英偉達卻開始替客戶操心“買芯片的錢從哪裡來”的問題。8月10日，英偉達宣佈聯合六家華爾街大型金融機構，計劃建立一批獨立的算力融資平臺，並在未來逐步動員超過5000億美元的第三方資本。這場合作瞄準的正是GPU銷售鏈條上的資金瓶頸——客戶借不到錢，再膨脹的算力需求也難以轉化為實際訂單。只是為什麼是現在？這套融資機器又將如何運轉？一旦算力收入不足以償還債務、GPU殘值又低於預期，風險最終將由誰承擔？01五年長約撐起GPU貸款，卻把短期客戶拒之門外要理解英偉達為何將華爾街引入GPU生態，需要先回到這項計劃出現前的AI信貸市場。

按照SemiAnalysis測算，到2029年，AI相關債務餘額將超過7萬億美元，規模僅次於約13萬億美元的美國住房抵押貸款融資市場。龐大的債務需求背後，是AI基礎設施不斷膨脹的資本開支。SemiAnalysis預計，到2028年，AI年度資本開支（Capex）將遠超2萬億美元；2024年至2029年，累計資本開支將達到約11.1萬億美元。這些支出既包括GPU、配套CPU、網絡和存儲等AI IT，也包括承載它們的數據中心。

2024-2029年全球AI IT與數據中心資本開支，單位：萬億美元圖源SemiAnalysis僅憑企業自身現金難以支撐如此大體量的建設規模，SemiAnalysis據此預計，信貸市場將成為這輪建設的主要資金來源。借款需求首先來自hyperscaler（超大規模雲服務商，下稱雲巨頭）和large/training-focused AI labs（訓練前沿基礎模型、能夠簽署3年以上大額算力合同的頭部模型機構，下稱頭部模型廠商）不斷擴大的算力需求。雲巨頭可以自建集群，頭部模型廠商則可以向雲巨頭或Neocloud（區別於傳統綜合雲廠商，專門提供GPU算力的新型雲服務商）採購算力。

然而，目前最容易獲得融資的，是由雲巨頭直接承購或提供信用支持的長期算力合同，最常見期限為5年。合同通常採用照付不議（take-or-pay）條款，即承購方即使沒有用完約定算力，也要按最低容量付費。一旦脫離這種“五年期、雲巨頭信用支持”的模板，貸款機構的放貸意願就會大幅下降。這一點，貸款人CoreWeave或許深有體會。據《金融時報》報道，2026年3月，摩根士丹利和三菱日聯金融集團（MUFG）協助CoreWeave完成85億美元融資，支撐貸款的是雲巨頭合同，浮息利差（即貸款利率高出基準利率的部分）為2.25個百分點。

兩個月後，兩家機構再次為CoreWeave安排最高31億美元的貸款，但由於支撐貸款的是兩家信用較弱的AI模型公司，儘管貸款規模不到前一筆的四成，融資利率反而翻倍至4.5個百分點。然而，雲巨頭不可能為數萬億美元的算力項目無限擔保，這意味著貸款機構的目光必須向下探。但由於對AI集群總擁有成本、Token經濟學和最終需求缺少理解，GPU租賃市場又缺少公開、統一的價格指數和活躍的衍生品，幾年後的租金和GPU殘值難以被準確估算。未來的不確定性，只會讓貸款機構搶先抓住最容易驗證的還款保障——大額、長期、照付不議的客戶合同。而為了獲得更低成本的貸款，Neocloud往往也只能優先簽下此類訂單。

但AI初創公司和推理服務商需要的，恰恰是短期、靈活的算力。SemiAnalysis指出，頭部模型廠商可以承諾3年甚至更久，推理服務商卻不願簽署超過1年的合同，短期租戶還可能被要求支付高額預付款。租期期限的錯配，成為現有AI算力融資模式的又一侷限。為填補重重信用缺口，SemiAnalysis在7月6日披露，英偉達已經開始為部分Neocloud項目提供照付不議承諾。這類託底通常持續6年：如果Neocloud未能從第三方客戶獲得足夠租金，英偉達將按照事先約定的價格購買部分算力，為項目提供最低收入保障；作為交換，Neocloud收入超過託底線後，英偉達可以分享其中一部分。

憑藉英偉達的信用支持，Neocloud更容易獲得建設資金，也能向AI初創公司和推理服務商提供期限更靈活的合同。對英偉達而言，這又把GPU市場從少數雲巨頭擴展到更多AI客戶。不過，即使英偉達信用再強，也不可能依靠逐筆託底覆蓋數萬億美元的AI基礎設施建設。02GPU融資的「華爾街模式」：擴大資金來源為了撬動更大的資金池，英偉達盯上了更有分量的金融資本。8月10日，英偉達宣佈與阿波羅、貝萊德、黑石、博楓、高盛和KKR合作，計劃建立一批獨立的算力融資平臺，長期動員超過5000億美元的第三方資本。目前各方簽署的仍是諒解備忘錄，首批項目投向、各機構的出資規模以及具體交易結構，均有待最終協議確認。

相比此前按項目為部分Neocloud提供信用託底，到了8月，英偉達進一步把華爾街大型機構拉入其中，試圖將原本逐筆協商的項目融資，升級為平臺化、規模化的資本動員機制。因此，華爾街的角色更接近資本組織者和風險審核者：作為金融機構，它們計劃組織來自第三方投資者的長期資本，判斷哪些客戶和項目值得融資，再通過貸款、股權或其他結構把資金投入AI基礎設施。不過目前，英偉達尚未公佈這些平臺會不會統一採用SPV（專門持有GPU、承接融資和租賃合同的項目公司）、銀行貸款或債券。如何將AI芯片從一筆設備採購轉化為華爾街能夠參與的長期融資項目，當前谷歌與Anthropic之間的交易提供了一個具體的參照。

《金融時報》披露，谷歌圍繞Anthropic搭建的芯片與數據中心合同網絡總額約為2000億美元，其中約五分之四與芯片有關。這個數字並非谷歌直接借給Anthropic的一筆貸款，而是TPU採購、芯片租賃和數據中心合同的合計規模。其中，Anthropic計劃使用價值超過1500億美元的TPU，但它和谷歌、博通都不願將如此龐大的芯片資產直接留在自身資產負債表上。為此，谷歌先將TPU系統出售給博通，再通過專門設立的項目公司引入外部債務資金，購入並持有這些設備。這種模式類似於飛機制造商幫助航空公司獲得購機融資。

具體而言，摩根士丹利擔任博通的財務顧問並負責安排交易；阿波羅旗下Atlas SP Partners設立Compute SPV，並按照償付順序和風險高低與黑石共同設計三檔債務結構，向銀行和信貸市場投資者募集資金。在首筆交易中，Compute SPV以350億美元購買約1GW、接近100萬顆TPU，再將這些設備出租給Anthropic。Anthropic未來5年的租金，是SPV償還這些債務的主要現金流。為了降低前兩檔優先債務的風險和融資成本，博通提供了覆蓋約300億美元的殘值支持。如果Anthropic停止支付租金，SPV出售TPU所得又不足以償還優先債權人，博通將彌補約定範圍內的缺口。

剩下的約44億美元次級債務則沒有博通負責兜底，一旦Anthropic違約，相關投資者將首先承擔損失。芯片融資之外，谷歌還為Anthropic使用的部分數據中心租約提供擔保，幫助相關項目降低融資成本。這套交易把設備、客戶合同、芯片廠商支持和華爾街資金組合在一起，卻也留下了明顯的風險——這套約2000億美元合同網絡的底層需求高度集中於Anthropic持續履約。不同的是，谷歌的融資網絡圍繞Anthropic這一名鉅額客戶量身搭建，而從英偉達公佈的範圍看，融資平臺希望覆蓋更多頭部模型廠商、AI雲廠商和其他企業。

對Neocloud而言，這項計劃和7月的英偉達“AI央行”收入托底模式目的相似——都有機會改變貸款機構只依賴單一雲巨頭長約的局面。未來，金融機構可能同時評估Neocloud的客戶組合、預期租金、運營能力和GPU殘值，再結合英偉達對部分項目提供的有限支持決定是否放貸。但這並不意味著所有Neocloud都能輕易獲得資金。擴大資本來源的華爾街仍無法替借款人消除租金和殘值風險。03租金與殘值，GPU貸款的核心變量GPU本身無法還債，真正用於償還貸款的是客戶持續支付的算力使用費。照付不議合同可以把收入暫時鎖定，卻沒有消除需求風險，而是先把算力閒置的風險轉移給承購方。

只要承購方仍有償付能力，即使沒有用完約定容量，也要繼續付費；但當其經營或融資能力惡化，原本用於支撐貸款的長期合同也可能面臨違約或重新談判。更深一層的問題是，終端市場能否長期支撐當前的算力價格。英偉達提出“在AI時代，算力就是收入”，並認為其計算平臺可以適配不同模型和負載、在客戶之間轉移，同時還能通過CUDA軟件更新延長使用壽命。Constellation Research的一篇分析文章對此表示質疑：對雲廠商和部分AI模型廠商而言，算力可以直接創造收入。但對大多數普通企業來說，Token和算力首先是一項成本。

它們用單位結果成本（cost-per-outcome）衡量AI價值，更關心完成一項任務能帶來多少業務回報。這種變化已經反映在企業AI採購實踐中。Uber就曾表示，公司通過為不同場景設置更合適的默認模型，並將部分任務遷移到低成本或開放權重模型，使單位Token成本下降。即使AI使用量繼續增長，其總體AI支出仍基本保持穩定。這一個案例不足以證明高端GPU需求將下降，卻說明AI調用量增長不一定等比例轉化為高端算力支出。企業降低單位任務成本的努力，可能沿著產業鏈向上傳導。Neocloud下游客戶減少算力採購，會影響其GPU利用率和租金；一旦客戶無力履行長期合同，需求風險還會進一步轉化為信用風險。

如果租金是第一道防線，GPU殘值就是貸款機構的第二道防線。會計折舊年限、實際可用年限和二手市場價值並不是一回事。舊GPU仍然能夠運行，不代表它還能保持原有的租金和處置價格。美國商業訴訟律所Quinn Emanuel的一份AI數據中心融資風險簡報顯示，儘管CoreWeave的財報將數據中心計算設備按6年預計使用壽命折舊，但有項目開發律師和工程師認為其使用壽命通常為3至4年，一些分析師甚至認為可能只有2至3年。與此同時，英偉達和AMD已經把新品發佈節奏由兩年縮短至一年，新一代芯片推出後，舊型號的租金和市場價值都可能承壓。

如果貸款協議設置了抵押率或重新估值條款，當GPU估值跌破約定門檻，貸款機構可能要求借款人追加抵押物或提前償還部分貸款。這正是英偉達所說的“殘值支持”試圖覆蓋的風險。黃仁勳曾表示，在部分情況下可能提供最高相當於某一融資機會25%的殘值支持，涉及的計算口徑和具體條款尚未披露。然而，英偉達仍無法改變GPU迭代與債務償還遵循兩套不同的時間表。5000億美元計劃最終要檢驗的，不是這套融資安排能否推動今天的GPU訂單落地，而是下一代芯片上市後，上一代GPU還能否賺到足夠現金，償還尚未到期的債務。