AI豪赌升温，华尔街围着GPU玩起金融工程
其中一个正在讨论的方案，是给AI云计算初创公司，也就是所谓“neocloud”，购买英伟达芯片时的贷款提供保险。 这些公司的玩法并不复杂：先借钱买GPU，再把GPU本身抵押给贷款机构。 问题在于，一旦公司经营失败、无法还钱，债权人就要把抵押的GPU拿去卖掉。如果二手GPU价格跌得太快，卖芯片的钱可能根本填不上贷款窟窿。 英伟达现在讨论的保险结构，就是试图解决这个问题。 如果借款公司违约，而抵押的英伟达芯片出售后不足以偿还贷款，保险机构可以承担其中一部分损失。这样一来，银行、私募信贷和其他投资机构可能更愿意继续给这些AI公司放钱。 这背后，是AI基础设施越来越庞大的融资需求。 英伟达此前已经提出，要帮助华尔街机构释放高达5000亿美元资金，用于支持AI基础设施建设。公司还为OpenAI相关数据中心项目提供了1050亿美元的租赁担保。 英伟达预计，到明年，其约四分之一的收入将来自那些获得公司资产负债表支持的AI实验室。 现在，保险公司又成为这套融资机器的新成员。 为了让保险机构愿意接手风险，英伟达已经向至少一家保险公司提供GPU折旧数据，以及未来算力价格的预期数据。 相关保险产品与航空业常见的“残值保险”有些类似。飞机价格昂贵，但使用寿命较长，因此可以围绕飞机未来价值设计融资、租赁和保险产品。英伟达CEO黄仁勋此前也提出，GPU应该被视为类似飞机这样的“可投资资产”。 不过，GPU能不能真的像飞机一样长期保值，仍然是这套金融结构最大的未知数之一。 一家研究机构估算，2022年推出的一套8卡H100系统目前价值约32万美元，与最初价格大致相当。但如果未来算力供应追上需求，这套设备一年后可能只剩约三分之二价值，六年后价值可能降至约3万美元。 这意味着，随着AI公司越来越依赖借钱购买芯片，GPU未来还能值多少钱，正在从一个技术问题变成金融问题。 而英伟达正在尝试做的，就是让银行、保险公司、对冲基金和资产管理机构共同承担这场AI基础设施豪赌的风险。(凤凰AI研究院) .凤.凰.A.I.研.究.院
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