英伟达（Nvidia）花30年达1万亿美元估值，9个月后破2万亿，不到两年跨过5万亿，现以约5.4万亿美元成全球市值第一，明年销售近翻倍，2029年营收或达1万亿美元。老板黄仁勋（Jensen Huang）亦用金融工程促需求：8月中旬担保俄亥俄数据中心最高1050亿美元；一周前联六家华尔街公司撬动超5000亿美元人工智能投资；7月允补贴客户收入助融资。

英伟达花了30年达到1万亿美元估值。再花9个月就到了2万亿。又不到两年，突破5万亿。如今它是全球市值最高的公司，约5.4万亿美元。明年销售额预计几乎翻倍。一些分析师预测，到2029年其年收入将达1万亿美元。

但推动英伟达惊人增长的不仅是芯片制造。老板黄仁勋还借助金融工程来提振对其产品的需求。例如8月中旬，英伟达同意为俄亥俄州一座将大量使用其芯片的大型数据中心提供最高1050亿美元的担保。一周前，它宣布计划与六家华尔街大行合作，动员逾5000亿美元投入AI基础设施，方式是担保它卖给这些项目的设备价值。它可能承销某些投资成本的四分之一。7月，英伟达又用另一种方式帮客户为大型数据中心融资：承诺如果收入未达目标，就补足差额。

公司常向客户放贷，比如汽车厂商的金融部门。黄仁勋认为，英伟达只是在帮那些本来可能难以以合适价格借到足够资金、但完全可行的项目释放投资。但在批评者看来，这些交易带有1990年代末互联网泡沫的味道——当时思科、朗讯等电信设备商向购买其设备的电信运营商放贷数十亿美元。当电信服务需求不足时，一些运营商倒闭，思科和朗讯蒙受巨大损失。

正如Seaport Research Partners的杰伊·戈德堡所说，英伟达在“激发需求”和“创造需求”之间走钢丝。他认为英伟达尚未越线，但“已经相当接近”。其他人更怀疑，包括迈克尔·伯里——他靠做空引发2007-09年金融危机的抵押贷款支持证券发了财。他和别人在问：如果AI芯片需求增长慢于预期、供应增加、价格下跌，会怎样？这不仅会减少英伟达自己的利润，还可能让它在慷慨支持客户上的投入产生亏损。

巨型度假村的贷款人

这个问题很中肯，因为英伟达的财务承诺巨大且增长迅速。过去三年，它承诺向初创企业投资逾700亿美元，并向客户提供3000亿美元财务支持。有人开始称英伟达为“AI的中央银行”，因为它在为这个行业融资方面扮演着关键角色。正如黄仁勋所说，这确实会帮助行业增长——但也带来风险。

英伟达的金融工程，部分是对其最大客户变成竞争对手的回应。“超大规模云厂商”——亚马逊、谷歌、Meta、微软等科技巨头——约占英伟达收入的一半。今年它们预计投资约8000亿美元，主要用于AI基础设施。但大多数已开始设计自己的芯片，这让它们未来从英伟达的采购存疑。

对超大规模厂商来说，定制芯片便宜得多，成本是英伟达的五分之一到三分之一。它们还能更好地执行某些任务，因为可以针对自己的软件定制。更糟的是，从英伟达的角度看，几家科技巨头不只是为自己开发芯片，还在向他人推销。谷歌已向大型独立AI实验室Anthropic出售了一些专用处理器。亚马逊也预计其定制芯片业务将成为可观收入来源。彭博智库预测，定制芯片将逐步蚕食英伟达的销售，到本十年末占AI处理器市场约50%，高于今年的约40%。

超大规模厂商拥有投资级信用评级，借贷成本低。新崛起的“新云”有类似支出需求，但收入很少。它们的贷款自然贵得多。谷歌母公司Alphabet去年11月发行27.5亿美元50年期债券，年利率5.7%。最大的新云CoreWeave 7月借款26亿美元，利率几乎是它的两倍。

正是超大规模厂商和其他所有人之间的借贷成本差距，英伟达银行想要缩小。方式之一是入股那些本身将成为客户、或间接帮助推高英伟达芯片需求的初创企业。去年英伟达做了约90笔此类投资，几乎是两年前的两倍。今年又已达成60多笔。

定性宽松

其中一些支票旨在推广开放权重AI模型，用户可以免费下载并调整，不像Anthropic、OpenAI和谷歌的专有产品那样需要通过订阅访问、内部运作对外隐藏。8月，英伟达同意向开发AI编程模型的初创公司Poolside支付60亿美元授权其软件，再花10亿美元入股。它还同意以129亿美元收购托管开放权重模型的平台Hugging Face。这些投资意在通过催生大量独立于超大规模厂商的AI产品和公司，来推高对英伟达芯片的需求。

然而，英伟达越来越不只是投资有前景的AI公司，还更直接地帮它们为大型项目融资。7月初它宣布新策略：承诺将新云从新数据中心获得的收入补足到约定下限。这些承诺的具体条款因交易而异，通常持续六年。在此期间，英伟达承诺以固定价格购买“算力”。如果新云能以更高价格卖掉相关容量，英伟达分得差价。这种安全网让新云的未来收入更可预测，从而降低它们为建设新数据中心而承担的债务成本，进而刺激对英伟达处理器的需求。

澳大利亚新云Sharon AI预计利用约49亿美元的此类担保部署约4万块英伟达芯片。另一家新云Firmus计划购买多达17万块。咨询公司SemiAnalysis的分析师丹·尼什鲍尔认为，这类安排不必成为行业的永久特征，而是为贷款人“争取时间”，让它们对这类项目放贷更放心。

英伟达对大型AI实验室也采取创造性做法，这些实验室需要大量算力但在烧钱。它在俄亥俄州支持的大型数据中心由日本软银旗下SB Energy拥有，OpenAI将是租户。英伟达为土地和建筑的租约以及电力购买合同提供担保。作为回报，该项目将使用150万块英伟达处理器，预计在项目生命周期内进行多次“升级周期”。

就连从亚马逊和谷歌购买芯片的Anthropic也没能逃出这张网。通过一系列复杂协议，据报道它签署了350亿美元协议，从英伟达持股的新云Lambda租用云计算容量。Lambda又使用另一家新云Hut 8开发的设施，而后者的全部容量曾被英伟达租下，现在可能已大部分转租。

英伟达在探索创造性的方式，把更多外部资本引入这类项目。它与华尔街大行的5000亿美元合作将吸引主权财富基金、保险公司和养老基金等机构投资者。这些投资者将为独立载体提供融资，购买英伟达硬件、建设基础设施并出售算力。英伟达不会为这些交易预付任何现金，也不承担债务。但在某些情况下，它会提供“残值支持”，最高达交易总价的四分之一，以覆盖相关硬件在一定时期后的价值缺口。它还将提供技术支持，让贷款人更相信他们融资的设备会被善用。黄仁勋将其描述为使算力成为“一种可投资资产类别”的方式。

支撑这张义务网络的，是两个基本假设：英伟达芯片将保值，以及算力需求将继续快速增长。两者都没有保证。

先说芯片。黄仁勋说它们“可替代”且耐用，软件升级能在售出后多年增强其效用。他认为它们应被视为可作银行贷款和担保抵押品的资产。但AI芯片保值多久存在争议。伯里认为，大型云厂商通过按五六年而非两三年计提折旧，夸大了利润。

到目前为止，黄仁勋的论点占上风。旧芯片仍有需求。8月CoreWeave宣布一份涉及英伟达A100芯片的合同，延续到2029年。A100于2020年推出，英伟达此后推出了多款更新型号。也有证据表明旧芯片保值。SemiAnalysis估计，租用AI行业主力H100的一年期合同每小时约2.80美元，仅比2023年初该芯片推出时低约十分之一。

然而，这类芯片的寿命和价值可能只是稀缺性的产物。当算力受限时，公司别无选择，只能让旧芯片继续运转。许多公司用这类芯片做推理，即AI模型回答查询，这比训练模型的要求低得多，训练用最新硬件。

英伟达自己每年发布新款芯片，明确意图是取代前代。这让它处于奇怪境地：既主张旧芯片应保值，又主张新芯片应取代它们。找到平衡很难。

任性的指引

随着供应增加，算力价格应该下降。超大规模厂商甚至OpenAI这样的实验室都在推出专用推理芯片，因为推理支出已超过训练支出。英伟达拥有令人羡慕的约75%毛利率，而规模较小的竞争对手AMD约为55%。被芯片设计公司高通收购的一家AI硬件公司创始人蒂姆·戴维斯认为，随着选择增多，芯片制造的经济性将“开始压缩”。

芯片价格的最大风险是需求本身。只要AI支出持续繁荣，英伟达就能卖出芯片，客户填满数据中心，各种担保很少被触发。但如果需求不像市场预期的那样旺盛，新云和其他AI供应商可能难以卖出容量或盈利。这反过来可能触发英伟达的担保，迫使它购买未使用的算力、弥补价格缺口或支付不需要的电力。同样的放缓也会打击英伟达的销售，从而减少履行这些义务的现金流。这种情景并不取决于需求崩溃；仅仅是增长令人失望，就可能带来麻烦。

英伟达可能得掏出多少？它承诺了约250亿美元的未来股权投资。它有约330亿美元债务。它对客户的潜在负债约3000亿美元，但只在低迷时才会发生，因此不出现在资产负债表上。这包括支持OpenAI数据中心的1050亿美元担保；通过华尔街合作最多1250亿美元；以及约670亿美元的其他担保。

英伟达几乎肯定不会最终支付接近全额担保。它的承诺分布在多年，不会同时到期。例如，它为OpenAI数据中心提出的担保为期20年，从2028年开始。如果OpenAI停止支付租金，英伟达可以找另一个租户，大大减少敞口。

此外，英伟达自身财务足够强健，能承受这些负债。摩根士丹利估计，随着担保生效，英伟达的“全部”债务将从明年初的530亿美元升至2029年初的2000亿美元。但这被目前价值990亿美元的现金和流动证券，以及今年将产生约2000亿美元现金的业务所抵消。按目前情况，只有一场灾难性的低迷导致所有担保到期且利润几乎蒸发，才会危及公司。

但如果英伟达的承诺继续增长，情况可能改变。CreditSights的安迪·李担心它会一直“踩油门”，直到“什么东西断掉”。SemiAnalysis估计，新云担保计划覆盖的每100兆瓦数据中心容量，英伟达就承担约59亿美元担保。如果增加更多此类担保，SemiAnalysis认为仅这一项举措的敞口到2028年底就可能达到1750亿美元。

用越来越复杂的金融工具来润滑客户需求的不只是英伟达。AMD提出向OpenAI和Meta出售自身大笔股份，以换取购买其芯片的巨额合同。4月，谷歌组建了一个企业财团，帮助为Anthropic购买350亿美元芯片融资。代谷歌开发芯片的博通同意，如果Anthropic未能付款，就弥补缺口。

在锁定销售和贷款的竞赛中，存在一种危险：那些本来可能难以找到融资的投机项目会被建成。如果行业回报不及预期，或比这些复杂交易假设的来得更慢，结果将是大量昂贵而闲置的芯片。没有哪家公司比英伟达更深度地卷入这张网。黄仁勋相信AI基础设施建设“正全速前进”。但英伟达的投资者应该意识到，他们为这场繁荣融资越多，就得承受越多的任何萧条。■

「英伟达是不是一家央行」是这场讨论的引子：多数人承认它的资金投放规模已经到了货币当局的量级，但几乎没人真的接受这个类比，分歧集中在它是比央行更糟，还是正在制造一场迟早要还的资本错配。

认为它比央行还糟，因为既不能扩供给也不能定利率

• 央行可以单调地扩大供给、也能影响利率，而英伟达两样都做不到，所以这个比喻不是在抬高它，反而低估了它的被动。（较多人） > 现实中它们比央行还糟，因为央行能单调地扩张供给，它们做不到，也谈不上控制利率。（@epsteingpt）
• 顺着这个类比，有人追问在这套结构里台积电扮演什么角色，但没得到实质回答。（少数人）

认为它确实在凭空创造货币，但尚未接上信贷链条

• 市值和美联储资产负债表相比只是好玩，真正该比的是 5000 多亿美元的投资与承诺，规模明显超过美联储同期的任何宽松动作；好消息是目前没有证据显示它用股票质押、也没把股权价值与这些承诺绑定，所以只要现金流还在，股价崩盘不一定会通过投资端引爆信贷危机。（高赞） > 真正该做的比较是：英伟达 5000 多亿美元的投资与承诺，明显多于美联储同期任何宽松。（@JumpCrisscross）

认为资本周期终会下行，过度投资撑不住

• 融资是临时的，私人信贷迟早要回报，这些投资必须开始产生利润；AI 的过度投资会带来资本周期的下行，而市场调整来临时，银行和放贷方会先倒下。（较多人） > 这些投资终归要开始产生利润，英伟达安排的融资是暂时的，私人信贷也总有要回报的一天。（@anthonybourdain）
• 有人直接拿 1929 年崩盘前的种种预警信号做对照，反问还要看到多少个类似的顶部信号才肯离场，情绪偏悲观但指名了历史参照。（少数人）

认为它更像伊斯兰银行，崩盘之后才是真正创新的开始

• 它不收利息，而是共担利润与风险。如果 AI 泡沫破裂、AI 公司和新兴云厂成批破产，随后又出现延迟起飞式的大反弹，英伟达会通过兜底交易和清算拿到海量算力和倒闭公司的资产；届时应届小团队可以用接近电价的价格买到算力，真正的创新往往发生在那一阶段，而炒作顶点更多是抢钱和买下对手再关掉。（少数人） > 它不收取利息，而是分享利润、共担风险。（@u1hcw9nx）

担心游戏业务被边缘化，会连带拖垮一批厂商

• 问题不是会不会退出游戏市场，而是什么时候，这块业务现在几乎像是附带的了，今年夏天财报里连独立游戏营收都不再单独列示；而 AMD 和英特尔没有能力接盘。（少数人） > 问题不是会不会，而是什么时候，游戏业务现在几乎像是附带的了。（@thrownawaysz）

认为更早爆的可能是日元套息交易

• 日本经济和日元套息交易是紧随其后的风险。中东冲突推高油价、压低产出，可能传导为日本国债收益率上行，从而迫使日元干预持续把汇率压在 160 以下，而那似乎是套息交易的心理关口。（少数人） > 日元干预得继续把它压在 160 以下，那似乎是套息交易的心理关口。（@treebeard901）

认为私人组织正在变得像政府

• 当私人结构强大到一定程度，就会开始像公共机构，社会契约式的讨论会自然延伸到公司治理上；我们谈社会与组织时用的那些概念本就不专属于政府，未来关于公司内部权力如何组织的讨论大概会越来越多。（少数人） > 我们讨论社会与组织时用到的那些概念并不专属于政府，它们关乎普遍的人性。（@manlymuppet）

有价值的补充

• 硬件看英伟达，软件看谷歌；AI 的本质是数据，而数据在谷歌手里。（@ama4efaria）
• 这篇讨论与 Anthropic 同日发出的「必须控制前沿节奏」公开信形成有趣对照，一边在讲资本无限扩张，一边在讲主动减速。（@gz5）
• 社区情绪的一个缩影：有人建议每天早上给 1GB 显存定个盘，搞一个显存版 LIBOR。（@pwillia7）