智能商品化：好、坏、丑陋的AI循环交易

# 智能的商品化：好、坏与丑陋的循环AI交易 来源：https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/ 每隔几个月，尤其是本周，人工智能领域就会因循环融资和客户关系而受到批评。OpenAI从微软融资，然后将其花在微软服务器上；英伟达为CoreWeave的债务提供担保，而CoreWeave则购买英伟达的GPU。“泡沫就要破裂了！”分析师们惊呼。 分析师们指着1999年互联网泡沫时期那种循环投资的交易，认为这一切注定会重演[\[1\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-1)[\[2\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-2)。他们错了。 循环交易比单纯的“好”或“坏”更有趣。它们表明AI行业不仅在成熟，而且在将“AI”的概念转变为更少地作为一种技术产品，更多地作为一种商品。想象一下——智能像电力一样可得，而基础金融系统也相应地进行结构设计。 循环交易的演变指向了AI的**商品化**，计算能力正从一种购买产品（例如硬件或数据中心空间）的商业模式，转变为一种可替代性如此之强的东西，以至于你可以像购买电力、铜、天然气或其他商品一样购买它。 我们将探讨为什么循环交易在商品行业中特别重要，以及这对理解AI的发展轨迹意味着什么。首先，我们将介绍在**传统**商品市场中主要投资是如何进行的，以便更清晰地建立我们的类比。接下来，我们将介绍在AI中模仿这一过程的投资，展示这些投资如何可能是健康的。最后，我们将探讨一些例子，其中循环交易**并不**遵循这一类比，以及这些交易如何引入风险，这些风险有一天可能变成对公司本身、其投资者或整个行业的可怕意外。 ## 买卖商品：循环交易入门 复杂的商品基础设施，如矿山、炼油厂和港口，其开发成本如此之高，以至于银行向开发公司提供贷款可能会危及其自身的偿付能力。与多个客户或受益人，甚至可能包括政府在内的循环交易，通常是唯一能让铲子入土或船只下水的解决方案。 让我们看一个简化的例子。假设你想通过几口油井和一条管道来发展你所在地区的经济，但你负担不起。你与一家商品贸易公司合作，该公司通过保证以一定价格购买你所有的石油，使你的公司对银行或债券买家具有吸引力。这意味着你在可预见的未来有保证的收入，银行知道他们可以相信你会偿还贷款。贸易公司甚至可能为了稳妥起见而持有你公司的股权——这可能会鼓励更好的治理或监督。 通过你和石油贸易商之间的这种关系，你得到了石油、一笔大额银行贷款和一个有保障的客户……你得到了一个循环商品交易！ 这并不是一个牵强的例子；这是一种自20世纪60年代以来发展并演变的常见策略。日本商品贸易商和开发银行为商品开发所需的基础设施提供融资，承诺未来的购买和股权交易[\[3\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-3)。牙买加在20世纪80年代也这样做过[\[4\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-4)。 最近，美国政府开始促进循环交易，以刺激关键矿产部门，从而寻求供应链的韧性。去年，相对较新的磁铁制造和关键矿产企业MP Materials宣布与战争部建立为期10年的合作关系，后者承诺以不低于每公斤110美元的价格购买该公司所有的钕镨（即磁铁）[\[5\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-5)。此后，MP Materials与通用汽车之间也宣布了此类承购协议[\[6\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-6)，并且在电动汽车领域其实相当常见[\[7\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-7)。这些直接关系也激励了对商品生产商甚至底层矿山的股权持有，因为很明显这些生产商和矿山在未来几年将有收入。 具有大规模全球市场的可替代商品特别适合此类交易，因为确保成为客户的一方（即我们上例中的石油贸易公司）知道有一个可以进入的大市场。他们很可能有成功进行此类销售的历史，否则他们就不会拥有数十亿美元的资金和可以调用的良好声誉。 ## AI是可替代的且开发成本高昂 前沿生成式AI行业——无论是模型开发还是推理——在很大程度上依赖于英伟达。得益于英伟达底层基础设施的开发以及整个领域所有公司的标准化，GPU实际上成了一种可替代商品。三股力量正在使AI芯片和相关数据中心表现得像可替代商品： 1. 当今大多数计算来自英伟达GPU，因此对于超大规模云服务商、模型构建者和需要推理的人来说，使用相似芯片的两个数据中心几乎是相同的。 2. 模型开发和规模化推理需要庞大的数据中心，有时成本超过100亿美元。这些数据中心除非通过创造性融资交易或拥有巨额财富的公司（即超大规模云服务商）才能建设。 3. 除了GPU、内存和其他硬件，电力是另一个瓶颈。如果你无法获得大量可靠的电力，就无法建造一个造价达到11位数的数据中心。 因此，GPU、电力和数据中心实际上都是可替代的，存在大量积压订单和积压需求。如果你建了一个数据中心但无法用于自身业务，你很有可能将其卖给能用的人——他们甚至可能为短期可用性支付溢价。 SpaceX和Meta尽管试图构建顶级基础模型，但也在盈利地将其数据中心租给他人——这些数据中心目前正在运行，可用于前沿实验室的工作负载。资金充足的实验室愿意为此支付高昂溢价。SpaceX租出其Colossus 1和2数据中心，每月租金超过20亿美元[\[8\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-8)，相比之下其他小型云和数据中心价格明显更高[\[9\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-9)。 现在让我们回到有抱负的初创公司或新型云服务商。你刚刚起步，像我们之前的石油例子一样，已经在小型规模上证明了自己，但现在需要自己的数据中心或访问数千个GPU。你能做什么？ 这时英伟达和循环交易出现了——就像石油交易一样。 英伟达为你的初创公司提供资本和产品访问权，优先给你提供GPU，以便你能获得所需硬件。英伟达有1万亿美元的订单积压[\[10\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-10)，并且知道你如果失败了，它可以转售你的硬件或更好地利用它，因此它更进一步：它会成为你计算能力的保证买家，如果你无法利用这些计算能力……就像上面的SpaceX和Meta一样。这不是理论上的——SemiAnalysis提供了英伟达计算承购协议和定价的估计[\[11\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-11)。就像我们的石油例子一样，英伟达可能也想获得一些股权——如果你以后需要请求帮助，你会希望他们拥有股权。 这当然是一种循环交易，而且相对简单。它已经用于CoreWeave与英伟达的63亿美元交易[\[12\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-12)，以及较小的数据中心运营商如Firmus（5.05亿美元[\[13\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-13)）。 这有助于解释为什么我们看到这么多相互关联和循环的关系——OpenAI取消了与甲骨文的交易，所以Meta介入[\[14\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-14)；SpaceX将服务器租给谷歌，谷歌投资了Anthropic；等等。 华尔街获得了循环交易，而人类获得了通用人工智能……据称如此。 ## 当循环交易变得丑陋 英伟达辩称它在支持全球AI生态系统。不幸的是，这并不排除它过度扩张的可能性。63亿美元与CoreWeave的交易是一回事，但承诺高达7500亿美元[\[2\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-2)则是另一回事。 这种方法对初创公司和新型云服务商的成功还假设AI和数据中心继续保持可替代性和“可转售性”。如果标准或芯片组发生变化，或者技术使得在本地或小集群上运行模型变得更容易，那么商业模式可能会失败，英伟达的承购协议可能对生态系统没有多大帮助。 ## ……以及当它们变坏时 当循环交易被用来向投资者隐瞒投资、债务或其他义务的影响时，就会变得特别有害。 FT图表显示TeraWulf的32亿美元债券：Anthropic向Fluidstack支付计算费用，Fluidstack的租赁付款流入一个摩根士丹利的托管账户，用于服务TeraWulf的债券持有人，而谷歌在租户违约时提供租赁担保（https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/images/ft-google-backstop.png） 图1：谷歌对TeraWulf债券的担保，这些债券正在支持Fluidstack数据中心的建设，而这些数据中心由Anthropic租赁。\[\[原文\]](https://www.ft.com/content/e2a3ea85-e4f2-4344-ac70-8410333e8749) 图1（https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#fig-google-backstop）展示了FT[\[15\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-15)对最近TeraWulf债券交易的分解。在这种情况下，TeraWulf能够获得融资，因为谷歌提供了任何租赁违约的回补担保，以防Fluidstack无法支付TeraWulf，或Anthropic无法支付Fluidstack[\[16\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-16)。谷歌跳过了整个转售过程，直接承诺覆盖任何拖欠款项。这使TeraWulf获得了谷歌作为贷款担保人的好处，而贷款却不出现在谷歌的资产负债表上。 同样，Meta的273亿美元Hyperion数据中心债券销售是表外交易[\[17\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-17)，其最近的123亿美元由贝莱德营销的交易也是如此[\[18\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-18)。 许多金融专业人士认为，这些债券最终由超大规模云服务商令人印象深刻且持续增长的收入和利润担保，因此没什么可担心的。这些债券尽管被冠以循环交易之名，却能找到如此多的客户，原因是最终担保人（即超大规模云服务商）每年产生数十亿美元的利润，如果需要，可以轻松覆盖这些成本。 ……但这是**今天**的情况，而且是针对当前的债券交易。未来的债券交易会以同样的方式得到超大规模云服务商的支持吗？如果超大规模云服务商的收入趋势发生变化会怎样？如果银行开始将回补担保协议从超大规模云服务商扩展到“总体而言相当不错的”公司呢？如果回补担保未能执行会怎样？我们是否将看到超大规模云服务商担保的债券被捆绑、证券化和像2007年的抵押贷款支持证券那样转售？[\[19\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-19) ## 启示与结论 循环交易并不坏。事实上，它们对AI生态系统的发展至关重要，就像此类交易在关键矿产、石油、电动汽车和其他启动成本极高的资本密集型行业中所起的作用一样。 循环性有助于说明当今AI的商品化，以及这项技术未来可能更像电力或互联网连接，而不是人们购买或订阅的产品。 当循环交易得到过度扩张的贷款机构的支持，或者当过度扩张的贷款机构试图将这些交易移出资产负债表时，它们就会变得丑陋和糟糕——换句话说，风险极高。这个行业在未来几年可能会增长更多，因此关注标准降低或风险聚集至关重要。正如SemiAnalysis所写[\[11\]](https://www.emergingtrajectories.com/lh/commodification-and-circularity/#ref-11)： > AI债务融资将成为一个数万亿美元的信贷市场，到2029年未偿债务将超过7万亿美元，这由AI IT资本支出和AI数据中心资本支出需求共同推动……这将使其成为仅次于美国抵押贷款支持融资市场（略高于13万亿美元）的第二大资产支持债务市场。 在这个演变过程中，可能会沿途出现一些糟糕的交易。保持警惕很重要。