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循环融资与显卡抵押:为什么AI繁荣正在唤醒2008年金融危机的记忆?

机制

商业银行不敢借钱给初创公司买显卡。 因为显卡贬值太快了,三年就变淘汰货。 那市场上这几千亿美元的芯片和机房,到底是谁在掏钱?

答案很有意思。 钱很大一部分来自卖芯片和卖算力的人自己。

你看这套循环是怎么跑起来的。 一家芯片巨头或者云厂商,给一家人工智能初创公司投了十亿美元。 钱打过去,附带一个条件: 初创公司必须把这笔钱,花在这家巨头的显卡或者云服务上。 初创公司拿到了急需的算力,巨头账上多了一笔十亿美元的营业额。

这个模式在硅谷有个专门的名字,叫循环融资。 国际清算银行做过一个统计: 生成式人工智能领域的外部投资里,有一大半其实是大科技公司自己在内部循环倒手。 微软投给 OpenAI 上百亿美元,OpenAI 每年把大笔资金回流给微软买云计算。 亚马逊给 Anthropic 投了四十亿美元,Anthropic 承诺把业务绑在亚马逊的云平台上。 英伟达更是直接给算力出租商 CoreWeave 投资,CoreWeave 转头拉来几万张显卡的采购订单。

钱从大厂的投资账本出去,转了一圈,变成销售收入回到了大厂的利润表。 在华尔街眼里,这笔钱的魔力就放大了。 一笔十亿美元的股权投资,在资产负债表上只是资产挪了个位置。 可一旦变成十亿美元的营收,乘以科技股三十倍甚至五十倍的市盈率,市值就能凭空膨胀几百亿。

很多人看完会说:这不就是当年的互联网泡沫吗? 还真不大一样。 两千年的互联网泡沫,大家玩的是股票和股权。 风投把散户的钱烧光了,大不了公司破产清算,银行和金融系统其实伤不到筋骨。 但最近连彭博社和华尔街的债券交易员,都在反复提另一个年份: 2008 年。

为什么会扯到 2008 年次贷危机? 因为这台机器已经不仅在烧股权,它开始大把借债了。

大厂的现金流再厚,也扛不住几千亿美元的资本开支。 一座现代化的算力中心,地皮、变电站、散热设备加上几万张英伟达芯片,开口就是上百亿。 现金不够怎么办? 华尔街的私市信贷进场了。 像黑石、阿波罗、Magnetar 这样的影子银行巨头,开始给云计算公司提供几十亿美元的抵押贷款。

这里最有意思的是抵押品。 2008 年大家抵押的是房子,坚信全美国的房价绝不会同时下跌。 现在这帮算力公司抵押的是什么? 英伟达的显卡。 CoreWeave 就直接拿仓库里密密麻麻的 H100 芯片当抵押物,从华尔街借走了几十亿美元。

可问题是,房子放三十年还在,显卡能撑几年? 一块两三万美元的顶级芯片,保质期满打满算也就三到四年。 新架构一旦出货,老一代显卡的租赁价格直接腰斩。 拿一种飞速贬值的电子硬件当抵押品去借长期债务,风险全押在同一件事上: 未来几年,必须有源源不断的客户租这些算力,而且租金不能降。

那现在谁在付租金呢? 还是那些靠融资活着的大模型初创公司。 它们的融资款,又主要来自那些需要卖芯片的科技巨头。

链条咬合得极紧,但也因此变得非常脆。 一旦哪一天终端的商业软件变现不及预期,初创公司烧不起租金, 算力云厂商就会发生债务违约, 华尔街手里那堆迅速过时的显卡瞬间砸在手里, 原本在财报里光鲜亮丽的算力收入,也跟着熄火。

这就是为什么金融圈的人看着眼熟。 不透明的底层债务、层层嵌套的交易对手,加上自产自销的账面繁荣。 当年次贷危机的多米诺骨牌,就是这么排起来的。

技术当然是真的,基础设施也确实需要提前铺设。 一百多年前美国修横贯大陆的铁路,二十多年前铺设跨洋光缆,都经历过惨烈的资金过热和破产潮。 但靠着自己给自己借钱、左手倒右手的循环,机器能空转一阵子,却不可能永远转下去。 最终的账单,只能等现实世界里那些真正付钱买单的普通人和普通企业,来决定到底谁能活下来。

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