英伟达新的5000亿美元计划风险十足但颇为高明，尤其是对老化GPU而言

# 英伟达5000亿美元新计划风险高但很精明，尤其对老化的GPU而言 | TechCrunch Nvidia本周宣布（https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-ai-factory-compute/），Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR愿意承诺投入高达5000亿美元用于建设AI数据中心。这个令人瞠目的数字吸引了很多关注，但更大的新闻是Nvidia为老化GPU创建二级市场的努力。 为了说服这些知名金融公司，Nvidia已同意用自己的资金担保，确保在这些交易中用作抵押品的芯片能够保值。 许多人已经评论了这个计划是多么不寻常（https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-10/nvidia-to-team-with-wall-street-on-500-billion-package-ft-says）、聪明（https://x.com/8teAPi/status/2086983723913023836）和危险（https://stratechery.com/2026/nvidias-risky-business/）。它确实是所有这些。债券市场受到惊吓（https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-11/nvidia-credit-risk-eases-after-ceo-clarifies-500-billion-plan），以至于Nvidia CEO黄仁勋在X（https://x.com/JensenHuang/status/2086934705207959965）和商业电视（https://x.com/mrp/status/2086943944202715196/video/1）上出面更好地解释Nvidia的风险将如何受到限制。 但在为AI数据中心融资（并保持Nvidia收入持续流入）的财务操作之下，对初创企业和企业来说，或许还有更值得关注的事：黄仁勋希望确保二手AI硬件生态系统蓬勃发展，从而在Nvidia硬件老化时维持对其的需求。 具体来说，Nvidia承诺，如果用作抵押品的GPU未能如预期保值，公司将弥补最多25%的差额。因此，如果数据中心所有者贷款违约，贷方必须清算，但芯片无法达到账面应有的价格，Nvidia将出手补足。 对Nvidia来说，危险之处在于这会制造金融家所称的“反向风险”。也就是说，随着需求减弱，Nvidia的义务会增加。如果出现这种情况，其收入也可能受到挤压。 尽管如此，这一计划刻意不同于一些人所做的与朗讯科技（Lucent Technologies）的比较（https://www.wheresyoured.at/premium-the-haters-guide-to-nvidia-part-2/）。朗讯是一家电信设备供应商，在借钱给客户购买其产品后，随着互联网泡沫的兴起而崛起，也随之崩盘。 朗讯的比较笼罩着Nvidia，黄仁勋知道这一点，而且并非不公平。Nvidia确实已向购买其芯片的客户承诺了数十亿美元，包括前沿AI实验室OpenAI和Anthropic、像CoreWeave（使用Nvidia芯片作为抵押品的开创者）这样的新云服务商，以及Nebius、Firmus和Lambda。而且据彭博社计算，今年夏天它还在进行另外价值7500亿美元的循环交易（https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-27/nvidia-s-750-billion-deals-revive-fear-of-ai-circular-financing）。 “这是循环融资吗？”黄仁勋在X上写到这个新计划。“这一举措旨在解决这种担忧。我们正在将独立的长期机构资本引入AI基础设施市场。” 这确实如此。与朗讯不同，Nvidia仅仅通过同意在未来保护其芯片的一部分价值，就让别人承担了大部分资本和风险。 如果这个计划成功，Nvidia将为AI数据中心建设找到新的资金来源，因为许多传统方法已经开始失效。例如，一些超大规模云服务商已经背负了大量债务（如Oracle（https://www.cnbc.com/2026/07/24/bond-market-anxiety-ai-capex-spending.html）），发行了新一批股权（Google）（https://techcrunch.com/2026/06/03/alphabets-record-breaking-85b-raise-for-googles-ai-business-is-a-helluva-good-signal/），并烧掉了大量现金（Meta）（https://www.reuters.com/business/meta-narrows-annual-capex-forecast-ai-buildout-grows-2026-07-29/）。 形势变得如此棘手，以至于微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在最近的财报电话会议上推荐了《1873》这本书（https://www.penguinrandomhouse.com/books/306461/1873-by-liaquat-ahamed/）。这本书讲的是铁路时代的金融工程如何使美国经济崩溃。 风险在于，如今需求远超供给的AI热潮不会持续太久。与其说是处于早期阶段，倒不如想想：如果企业和消费者抑制AI使用呢？或者新技术出现，使现有基础设施更有效，和/或让今天所有AI基础设施过时呢？ 然后，就像汽车面前无数马鞭一样（借用丹尼·德维托饰演的劳伦斯·加菲尔德的话），需求枯竭，一切崩溃。 然而，黄仁勋通过推销AI作为长期“可投资基础设施”的愿景来论证这不会发生。这使他的AI服务器——他称之为“AI工厂”——类似于铁路或航空，而非PC那样快速贬值的资产。 “当需求变化时，工厂可以被另一个客户、另一朵云或另一个运营商使用。这个广泛的生态系统为NVIDIA计算提供了潜在用户和承购方的深度市场，有助于保护残值。”他承诺道。 在那个未来，Nvidia对老化架构的关心不亚于对新芯片的关心。也许初创企业、企业甚至研究人员将利用更多样化的硬件，每种硬件针对不同的AI需求进行调优，就像他们开始在选择前沿模型之余，也选用价格实惠的开放权重模型一样。 作为AI之王，Nvidia拥有权力和机会之窗来实现这一点。 *当您通过我们文章中的链接购买商品时，我们可能会赚取少量佣金（https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/）。这不会影响我们的编辑独立性。*