記者黃仁杰／編譯
輝達執行長黃仁勳正試圖推動一項不同於晶片設計的「金融工程」。說服華爾街相信，AI GPU不只是會快速折舊的科技設備，而能像商用不動產、公路等基礎設施一樣，成為可以長期產生收益、甚至拿來支撐融資的資產。不過，這套規模超過5000億美元的AI基礎設施融資構想，也面臨一項關鍵風險，就是GPU未來究竟能保值多久，而中國AI晶片快速發展，可能進一步增加這項不確定性。
輝達本周宣布與BlackRock、Blackstone、Apollo、KKR、Brookfield及高盛等六家大型金融機構簽署合作備忘錄，希望建立AI運算基礎設施融資平台，長期動員超過5000億美元第三方資本，支援企業興建資料中心及部署AI運算設備。
這筆資金並非由輝達自行投入，而是希望引進保險資金、私人信貸及其他機構資本，讓信用評等較低或沒有足夠現金直接購買大量GPU的AI新創、Neocloud雲端業者及其他企業，也能透過融資取得運算設備。
整套模式的重要前提，是金融機構願意相信GPU本身具有長期價值。
黃仁勳認為，輝達AI運算平台具備生產力，可以持續創造收入，而且產品能在不同雲端服務商、AI模型及工作負載之間使用，因此具有類似基礎設施資產的特性。
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這和傳統的資產擔保融資概念相似。例如銀行願意貸款購買房地產、倉庫或船舶，是因為即使借款人違約，金融機構仍能收回資產並在二手市場出售，以降低損失。
但GPU最大的問題，就在於它究竟能不能像這些傳統資產一樣長期保值。
高階AI晶片通常會隨新一代產品推出而迅速降低相對效能。最新GPU最初可用來訓練最先進的大型AI模型，但經過數年後，往往逐漸轉往利潤較低的推論工作負載，產品用途及市場租金也可能隨之改變。
FedWatch Advisors創辦人Ben Emons表示，「折舊」正是這套融資模式最關鍵的風險。若輝達GPU實際貶值速度高於金融機構原先假設，其作為貸款抵押品的價值也會受到影響。
中國低價AI晶片可能成最大變數
Emons認為，進一步放大這項風險的最大潛在因素之一，就是中國AI晶片產能快速增加。
如果中國晶片製造商未來大量增加AI運算晶片供應，甚至透過價格競爭壓低全球運算硬體價格，就可能使既有GPU的市場價格快速下降。
在這種情況下，以GPU及資料中心設備作為基礎所承作的數千億美元私人信貸，其抵押資產價值可能比貸款本身更快下滑。
不過，這仍屬於分析師提出的風險情境，目前並沒有證據顯示中國AI晶片即將在全球市場發動大規模價格戰。
Emons估計，考量GPU折舊及借款人的信用風險，投資人可能不會像處理房地產融資一樣，只要求相對低的收益率，而可能將GPU視為高折舊設備，依不同資本順位要求約11%至17%的高收益報酬。
風險也不只來自GPU本身。
美國銀行證券分析指出，未來使用這類融資平台的部分企業，可能是無法輕易進入傳統債券市場的非投資等級公司，包括AI新創及Neocloud業者。
如果這些企業經營失敗，提供貸款的資產管理公司可能必須接手其GPU，再到二手市場出售。如果屆時AI晶片價格正在下跌，金融機構收回的資產價值就可能不足以填補貸款損失。
中國晶片短期仍難撼動輝達美國市場
不過，中國競爭帶來的風險短期內仍受到美國出口管制限制。
華為自2019年起即被美國商務部列入實體清單；美國商務部產業安全局（BIS）2025年也進一步發布指引，提醒企業使用部分中國先進運算晶片、包括特定華為Ascend產品，可能涉及美國出口管制風險。
美國對中國先進半導體及製造設備的出口限制也持續存在，包括高頻寬記憶體（HBM）及先進製程設備等關鍵項目。
因此現階段，輝達仍掌握美國AI加速器市場的主導地位，而市場對AI算力的需求也依然強勁。
其中一項支持黃仁勳論點的現象，就是舊款GPU租賃價格並未隨新產品推出而一路下降。
市場資料顯示，H100一年期租賃價格從2025年10月約每GPU每小時1.70美元，上升至2026年3月約2.35美元，漲幅接近40%，反映AI推論等需求仍在吸收較舊世代的運算能力。
輝達也認為，CUDA軟體生態系能透過持續最佳化，提高既有GPU執行新模型及工作負載的效率，讓晶片的實際經濟壽命可能比傳統會計折舊年限更長。
這也成為輝達5000億美元融資構想最重要的爭論核心。
如果舊世代GPU即使在新產品推出後，仍能透過AI推論等工作負載持續產生穩定收入，那麼AI算力確實可能逐漸發展成金融機構願意長期投資的基礎設施資產。
但如果中國晶片、客製化AI晶片或新一代GPU快速壓低既有設備價格，讓AI硬體的經濟壽命縮短，華爾街最終就必須重新評估這些GPU究竟能值多少錢，以及是否真的適合作為數千億美元融資背後的抵押資產。
來源：CNBC
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本篇文章授權來源：科技島
