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华尔街六巨头，为什么愿意替英伟达客户找钱？
摘要
GPU需求仍旺盛之际，英伟达却开始替客户操心“买芯片的钱从哪里来”的问题。8月10日，英伟达宣布联合六家华尔街大型金融机构，计划建立一批独立的算力融资平台，并在未来逐步动员超过5000亿美元的第三方资本。这场合作瞄准的正是GPU销售链条上的资金瓶颈——客户借不到钱，再膨胀的算力需求也难以转化为实际订单。只是为什么是现在？这套融资机器又将如何运转？一旦算力收入不足以偿还债务、GPU残值又低于预期，风险最终将由谁承担？01五年长约撑起GPU贷款，却把短期客户拒之门外要理解英伟达为何将华尔街引入GPU生态，需要先回到这项计划出现前的AI信贷市场。按照SemiAnalysis测算，到2029年，AI相关债务余额将超过7万亿美元，规模仅次于约13万亿美元的美国住房抵押贷款融资市场。庞大的债务需求背后，是AI基础设施不断膨胀的资本开支。SemiAnalysis预计，到2028年，AI年度资本开支（Capex）将远超2万亿美元；2024年至2029年，累计资本开支将达到约11.1万亿美元。这些支出既包括GPU、配套CPU、网络和存储等AI IT，也包括承载它们的数据中心。2024-2029年全球AI IT与数据中心资本开支，单位：万亿美元图源SemiAnalysis仅凭企业自身现金难以支撑如此大体量的建设规模，SemiAnalysis据此预计，信贷市场将成为这轮建设的主要资金来源。借款需求首先来自hyperscaler（超大规模云服务商，下称云巨头）和large/training-focused AI labs（训练前沿基础模型、能够签署3年以上大额算力合同的头部模型机构，下称头部模型厂商）不断扩大的算力需求。云巨头可以自建集群，头部模型厂商则可以向云巨头或Neocloud（区别于传统综合云厂商，专门提供GPU算力的新型云服务商）采购算力。然而，目前最容易获得融资的，是由云巨头直接承购或提供信用支持的长期算力合同，最常见期限为5年。合同通常采用照付不议（take-or-pay）条款，即承购方即使没有用完约定算力，也要按最低容量付费。一旦脱离这种“五年期、云巨头信用支持”的模板，贷款机构的放贷意愿就会大幅下降。这一点，贷款人CoreWeave或许深有体会。据《金融时报》报道，2026年3月，摩根士丹利和三菱日联金融集团（MUFG）协助CoreWeave完成85亿美元融资，支撑贷款的是云巨头合同，浮息利差（即贷款利率高出基准利率的部分）为2.25个百分点。两个月后，两家机构再次为CoreWeave安排最高31亿美元的贷款，但由于支撑贷款的是两家信用较弱的AI模型公司，尽管贷款规模不到前一笔的四成，融资利率反而翻倍至4.5个百分点。然而，云巨头不可能为数万亿美元的算力项目无限担保，这意味着贷款机构的目光必须向下探。但由于对AI集群总拥有成本、Token经济学和最终需求缺少理解，GPU租赁市场又缺少公开、统一的价格指数和活跃的衍生品，几年后的租金和GPU残值难以被准确估算。未来的不确定性，只会让贷款机构抢先抓住最容易验证的还款保障——大额、长期、照付不议的客户合同。而为了获得更低成本的贷款，Neocloud往往也只能优先签下此类订单。但AI初创公司和推理服务商需要的，恰恰是短期、灵活的算力。SemiAnalysis指出，头部模型厂商可以承诺3年甚至更久，推理服务商却不愿签署超过1年的合同，短期租户还可能被要求支付高额预付款。租期期限的错配，成为现有AI算力融资模式的又一局限。为填补重重信用缺口，SemiAnalysis在7月6日披露，英伟达已经开始为部分Neoclou