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华尔街拆分50亿美元AI巨贷:投行为什么只保厂房不敢保显卡

机制

借 50 亿美元去买 AI 显卡,华尔街最精明的投行也开始害怕了。

摩根大通和高盛刚牵头做了一笔巨额贷款。 借钱的是一家叫 Volta 的算力基础设施初创公司。 整整 50 亿美元,为期 6 年。 这笔钱的去向很明确: 在挪威建大型数据中心,拉上比特小鹿合作,专门给大模型独角兽 Anthropic 供应算力。 但只要仔细看一眼这笔交易的账本,就会发现一个极有意思的细节。

两家华尔街顶级投行,把这 50 亿美元的债务切成了两半。 其中 13 亿美元,摩根大通和高盛拍着胸脯全额包销。 剩下的 37 亿美元,两家投行一分钱的底都不兜。 为什么? 因为那 37 亿美元,全是要拿去买显卡的,整整 36,000 块英伟达 GPU。

华尔街敢为 13 亿美元打包票,为什么不敢给这 36,000 块最抢手的显卡兜底? 而且这笔债务推到市场上,给投资人开出的收益率高达 11.2% 到 11.75%。 年化利息接近 11% 是个什么概念? 普通大公司去金融市场借钱,利息一般在 5% 左右。 利息开到 11% 以上,在华尔街基本就是高风险次级债的待遇了。

银行到底在防什么? 先看投行口中的包销是什么意思。 所谓包销,就是投行先拿自己的真金白银把债券或者贷款买下来,再去市场上分销给投资人。 卖得掉,投行赚一笔丰厚的中介费; 如果市场上没人敢买,投行就得自己把这笔巨额债务吞下去,挂在自己的资产负债表上。 投行吃过大亏。 2022 年银行团给马斯克收购推特兜底,结果碰上市场急冻,130 亿美元的债务硬生生砸在手里,账面亏损挂了好几年。

明白了这一点,再看这两笔钱的去向,差别就显出来了。 那 13 亿美元,对应的是数据中心租赁的信用证。 买地、厂房建设、变电站、电网接入合同。 这些是不动产。 物理设施的寿命少说有十五到三十年。 退一万步讲,就算租客黄了或者算力公司违约,厂房、电网和稀缺的电力指标还在那里,随时可以转手租给下一家大公司。 银行拿这些重资产当底牌,心里是有底的。

但那 37 亿美元买的是什么? 36,000 块英伟达芯片。 显卡可不是钢筋水泥。 在科技行业里,芯片是一件更新极快的消耗型电子硬件。 它的黄金生命周期只有两到三年。 两年前大家抢着加价买上一代显卡,等到新一代架构大规模出货,算力性能翻倍,老显卡的租金直接就腰斩甚至跳水。 如果两三年后,AI 算力需求不如预期,或者客户不打算续约了,谁来还这笔钱? 到了那个时候,银行手里捏着 36,000 块迅速贬值的二手芯片,能卖给谁? 谁会愿意掏几十亿美元,去接盘一堆折旧了的旧显卡?

更要命的是流动性。 这笔 50 亿美元的贷款没有信用评级。 在华尔街,平时承接这类杠杆贷款的最大买家是贷款担保证券基金。 但这些合规基金有硬性规定,只买有评级的正规资产。 没有评级,传统的大钱根本进不来。 能进场接盘的,只剩下那些胃口极大、要价极狠的私贷基金和另类投资机构。 想让这些机构拿真金白银去赌显卡不贬值? 行,拿出 11% 以上的年化回报来。

过去两年,大家看着科技巨头搞 AI,觉得钱仿佛永远花不完。 但微软、谷歌和亚马逊买显卡,花的是自己账上千亿美元的自有现金流。 而当 AI 基础设施的军备竞赛蔓延到算力初创公司,玩法彻底变了。 初创公司先拿下一份大模型的长期租约,再拿着这份租约跑到金融市场加杠杆借几十亿美元买芯片。 借 50 亿美元,每年光利息就得支出几个亿。 算力出租赚来的利润,跑得过 11% 的资金成本和每隔几年就清零一次的硬件折旧吗?

华尔街投行的算盘其实打得非常精: AI 热潮的中介佣金照收不误,挪威的数据中心也可以帮忙张罗; 但要让银行拿自己的资产负债表,去赌 36,000 块显卡三年后还能值多少钱? 他们把手收了回去。

引用 / CITATIONS

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