
FX168财经报社(北美)讯 英伟达(Nvidia,NVDA)的人工智能(AI)芯片正在推动一个全新的债务市场快速形成。然而,这一看似繁荣的现象背后隐藏着不可忽视的风险。知名做空者 Jim Chanos——曾准确预见安然公司(Enron)崩溃——正在对这种由 GPU 作为抵押品的贷款模式发出严正警告。
新兴的人工智能云计算公司试图与大型科技企业在 AI 领域竞争,它们大量借入资金以加速算力扩张。这些公司利用英伟达价值高达 5 万亿美元的 GPU 作为抵押,向金融机构申请巨额贷款,再将借到的资金用于采购更多英伟达芯片。随后,它们租用数据中心空间,将 GPU 大规模部署在服务器集群中,再将计算能力出租给科技公司,用于训练和运行人工智能模型。
这些企业如今被称为 “neoclouds”(新云服务商)。据《Information》7 月报道,其中四家公司已经通过 GPU 抵押累积超过 200 亿美元的债务,其中三家还获得了英伟达的直接投资。
然而,Chanos 指出,真正的问题在于这些公司仍然处于严重亏损状态,其业务远未形成自我造血能力。他表示:“像这些新云服务公司,以及许多 AI 初创企业,本质上仍是亏损公司。如果这种状况没有得到根本改善,它们最终将难以偿还贷款。”
这种融资模式属于资产抵押贷款(asset-based lending),允许亏损企业以其硬件资产作为担保获取资本。但代价是融资利率更高。对于规模远小于科技巨头的新云企业而言,这是一条能迅速扩张的少数可行路径;而对于英伟达而言,这也是其扩大客户生态、摆脱对科技巨头依赖的重要方式。
报道显示,英伟达参与投资的新云企业CoreWeave与其竞争对手Fluidstack均以 GPU 作为抵押,背负约 100 亿美元的债务;Lambda 的相关债务约 5 亿美元,而 Crusoe 为 4.25 亿美元。这些公司的财务状况却难言乐观:CoreWeave 在 2024 年亏损约 6,500 万美元,Fluidstack 同年亏损不足 100 万美元,Lambda 与 Crusoe 的财务数据尚未公开。
比新云企业亏损更令人担忧的是 GPU 本身的折旧风险。当前,大多数云服务商假定英伟达 GPU 的经济寿命为 6 年,亚马逊甚至已将其自研芯片的折旧期从 6 年缩短至 5 年。然而,英伟达平均每 18 个月就推出一代全新的 AI 芯片,大幅加速硬件迭代。
Chanos 指出,如果芯片的实际经济寿命远短于企业的会计假设,那么这些企业根本无法在折旧周期内产生足够现金流来偿还债务。更糟糕的是,芯片的二手价值可能会随着技术代际更新迅速下跌,从而导致抵押物价值低于贷款本金,形成实质性违约风险。
他指出:“我们所看到的许多新数据中心和新云公司,即便按 8 到 10 年的折旧期,也无法实现盈利。而当前资本成本仍然偏高,这意味着这些 AI 数据中心的投资回报率难以覆盖资金成本。”
Chanos 总结道:“如果英伟达芯片的实际经济寿命只有三年,那么这个融资模式的经济逻辑几乎全部站不住脚。”