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左脚踩右脚吹大AI泡沫?英伟达算力“资产化”布局!

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2026年08月12日 15:29

研究员|王晨

近日,英伟达宣布,与Apollo、贝莱德、黑石、博枫、高盛和KKR合作,设立独立的算力融资平台,计划为AI基础设施建设筹集逾5000亿美元。

CEO黄仁勋说,这些融资平台将帮客户大规模获取稀缺算力,打造各个国家的AI工厂。

也有声音认为,这样的行为是“循环融资”。

黄仁勋6月在GTC大会上提了个概念:“Compute equals revenue”(算力等于收入)。潜台词是,AI公司、云厂商和企业客户买的不是硬件,是未来可持续产生收益的资产。

两个月后,黄仁勋的判断迎来了一个金融层面的回应。如果算力等于收入的话,那么承载算力的基础设施就具备了被金融市场评估和融资的可能。

于是,英伟达与六大顶级金融机构达成了协议,后者将设立大规模的专项资金池,以有竞争力的利率,向英伟达生态内需要购买显卡的客户提供融资支持,客户可以用这笔第三方资金去组建自己的AI算力中心。

来源:AI图片

黄仁勋称,“AI已经达到一个转折点。它正在从研究阶段走向生产阶段。AI正在创造真实价值,而支撑AI的基础设施正在成为全球最具生产力的资产之一。”

对于正在扩张的AI公司来说,这样的协议能够降低资金压力,不再需要将几乎所有资金都投入到购买昂贵的显卡上。同时,对于金融机构而言,英伟达的牵线搭桥为其进入AI产业提供了一个新入口。

但在这样的动作背后隐藏着“循环融资”疑云。

英伟达最近还在推动两个项目,其一是与SK集团展开的AI基础设施合作项目,规模超过5000亿美元。其二是与OpenAI讨论,可能为后者租用数据中心的项目提供最高2500亿美元的担保。

频繁出手被质疑为英伟达存在着“循环融资”,也就是英伟达投资并入股的企业通常也会购买并使用英伟达的产品。市场担忧,这样“左脚踩右脚”的投资,可能会导致AI产业的繁荣被夸大,当增速不及预期时放大损失。

“黄仁勋口中,本次融资计划便是对“循环融资”质疑的回应。他称,资本提供方将独立评估每一个项目——包括客户、需求、利用率、现金流以及剩余价值。英伟达提供平台;投资者独立做出融资决策。

深度科技研究院院长张孝荣认为,“虽然英伟达没有直接参与,但这种方式依旧存在系统性风险。英伟达CDS飙升和股价下跌表明,市场已开始定价这种风险。若AI应用回报不及预期,可能触发类似次贷危机的连锁去杠杆。”

国产GPU距离资产化还有多远?

4月30日,黄仁勋称:“英伟达在中国的市场份额已降至0%”。市场研究机构TrendForce的报告中预计,2026年,英伟达与AMD在中国AI芯片市场的占有率或将下降至约10%,而中国AI芯片则有望占据约90%的市场份额。

在这个背景下,中国AI芯片迎来了巨大的市场机遇,那么GPU的金融资产化有出现在中国市场吗?

在英伟达看来,其算力资源能够成为可投资资产,基于以下三个判断:低Token成本和高收益、极长的产品生命周期,以及CUDA平台支撑的生态系统。

但在当前的中国市场中,似乎没有厂家可以同时达成。

“中国GPU短期内难以复制英伟达的算力融资模式,核心瓶颈在于生态——没有CUDA级别的开发者生态和跨厂商标准,算力无法成为金融机构认可的‘可投资资产’。”张孝荣提到,当前最大差距在软件生态,例如软件适配率、开发者规模以及工具链成熟度,而非单纯的制程或算力参数。

由于CUDA的平台支持,使得英伟达的GPU具备了超长服役的可能。黄仁勋在长文中特别提到,六年前发布的A100不但现在还在用,而且客户预计将支持这款产品的生命周期延长至十年。

但在中国厂商这边,旧卡的生态却很难说得上好。

一位中国GPU贸易商对第四波说,“中国的情况各有各的怪。例如华为的卡,一代一个想法,迭代的思路没那么明确。新卡会比上一代好特别多,新卡出来之后,综合成本更划算,大家就都用新卡了,老卡慢慢就不支持了。其他的厂商也各有各的问题,像摩尔线程和沐曦,可能他们的技术支持人员没那么多,等新卡出来之后,旧卡的延展性几乎都是靠客户自己研究。”

老卡的支持程度低,且单卡市场相对较小,也导致了中国显卡几乎没有任何的二级市场,同一位经销商总结称:“还是生态问题”。

(文中内容和观点仅供参考,不构成投资建议。投资有风险,入市需谨慎。)

编辑|张猛 邱慧

发布于:北京

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