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英伟达不愁卖,为何还要联合六家金融巨头筹集5000亿美元?

08/13 21:49
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英伟达想让“算力信贷飞轮”转起来

8月10日,英伟达宣布与阿波罗全球管理、贝莱德、黑石、博枫资产管理、高盛和KKR合作,准备建立多个相互独立的算力融资平台。这些平台计划向第三方投资者筹集资金,为AI基础设施建设提供融资,长期筹资目标超过5000亿美元。

目前,各方只签署了谅解备忘录。具体由谁出钱、各个平台能筹到多少、钱怎么投、什么时候开始,都还没有确定。

英伟达需要这些金融机构,是因为不少AI基础设施项目正卡在资金上。有些客户已经有了建设计划,却未必能一次筹齐开工所需的资金。

01GPU卖得动,数据中心未必建得成

建一座AI数据中心,要烧的钱远不止买GPU这一项。网络设备、电力配套、散热系统、土地、施工,样样都是大投入;建成之后,回本周期往往也要拉上好几年。

微软、亚马逊、谷歌这样的大公司,现金流充裕、融资渠道多,尚且扛得吃力——AI资本开支一年比一年高,谁的钱包都不是无底的。至于AI实验室、新兴云服务商,以及那些急需大规模算力的企业,处境就更紧了。它们可能已经找到了客户、签了算力合同,却迟迟凑不齐把机房盖起来的长期资金。

企业层面已经够紧张,国家级AI项目还在把资金缺口进一步放大。越来越多的国家要把核心数据、模型和算力留在境内,这类项目往往有政府参与,也可能由本土电信运营商或云服务商负责建设,投资体量大,建设和融资周期也很长。

举个例子。7月24日,英伟达、韩国互联网公司NAVER和博枫资产管理联合宣布,计划到2028年把NAVER世宗数据中心的AI基础设施从55兆瓦扩容到200兆瓦,远期目标是1吉瓦。英伟达拟向NAVER投资10亿美元,博枫则签了一份上限90亿美元的非约束性融资条款。

NAVER项目很直观地说明,建设大规模AI基础设施需要多少长期资金。算力需求再旺,融资如果跟不上,机房、电力和设备也很难按计划落地,一部分潜在需求就难以转化为实际采购和部署。

那英伟达自己掏钱行不行?英伟达当然可以拿出一部分资金支持客户,但整个行业的资金缺口,它一家公司掏不起。更要命的是,这会带来一层说不清的嫌疑——英伟达把钱给客户,客户转头拿这笔钱买英伟达的卡,投资者很难不怀疑这是不是类似循环交易。

把项目筛选和融资交给金融机构,可以减少这类疑虑。客户信用够不够、合同靠不靠谱、数据中心未来能不能跑出足够的现金流,都由出资方独立判断。英伟达则可以借助外部资金扩大市场,不必把主要资金投入和长期风险都压在自己的资产负债表上。

02六家金融巨头同时入场

看中的是“算力融资”这项新生意

这项方案为何要同时联合六家大型金融机构?现实原因在于,AI基础设施需要的资金极其庞大,不同项目采用的融资方式也不一样。有的项目需要长期贷款,有的适合险资和基础设施基金,有的还需要搭配股权或混合型资金。六家金融机构的业务虽有重叠,但它们能够连接的资金来源、风险偏好和擅长的交易结构各有侧重。多个独立平台同时运作,可以覆盖不同项目的融资需求。

还有,这些金融机构在部分业务上本是竞争对手,为何愿意坐下来共同参与这项计划?对每家机构而言,参与这项计划意味着可以接触更多AI基础设施投资机会,同时较早入场也有实际的数据优势。

比如,算力租金能否保持稳定、GPU的经济使用年限有多长、项目方违约后设备能变现多少,都需要通过真实项目来验证。哪家机构经手的项目更多,就能更早积累算力收入、设备利用率和残值等数据,在判断融资额度、利率和担保要求时也更有把握。

当然,六家机构现在坐到了一张桌子上,到了具体项目上,该竞争还是要竞争。按照官方公布的方案,这项计划将建立多个独立平台,不要求六家机构共同出资或共同承销,所以业务存在重叠的机构仍会各自争取项目。

03英伟达想让“算力信贷飞轮”转起来

英伟达推动这项计划,最直接的好处是,更多项目拿到资金,就可能有更多AI数据中心开工建设、投入运营。英伟达也就有机会卖出更多硬件,让更多客户使用它的软件。

如果这项计划进展顺利,以英伟达产品作抵押的贷款可能会逐渐增多。路透社Breakingviews称,相关贷款预计将以英伟达产品作为抵押资产,范围还可能包括GPU以外的机架级设备。高盛也在英伟达的官方公告中明确表示,希望围绕英伟达算力建立一个信贷市场。

这类贷款能不能做大,除了要看项目方的信用和现金流,还要看抵押设备在项目方违约后能收回多少价值。按照英伟达的说法,其计算平台可以用于不同的模型和工作负载,也能在不同客户和运营商之间转移。CUDA持续更新也有助于延长设备的经济使用寿命。如果这些特点确实能让设备更容易重新部署和转手,金融机构也会更容易估算它的残值。

但英伟达没有把风险全部交给金融机构。黄仁勋表示,公司可以选择为潜在交易提供最高1250亿美元的支持,约相当于5000亿美元长期目标的四分之一。路透社Breakingviews随后称,视具体项目而定,英伟达可能按照设备残值,为最高25%的抵押资产价值提供担保。这种支持可能减轻金融机构对设备跌价的担忧,提高部分项目获得融资的可能性。

如果这套模式跑通,就可能形成一个正向循环。使用英伟达产品的客户和运营商越多,项目方违约后,设备的潜在接手方也就越多;随着残值、违约率和设备利用率等数据不断积累,金融机构也更容易确定贷款额度和利率;融资条件一旦改善,又可能吸引更多项目采用英伟达产品,进一步扩大设备的使用者范围。

如果这个循环真正转起来,客户在选择计算平台时,除了看性能、软件和总体拥有成本,也会把融资成本算进去。如果采用英伟达产品的项目能够获得更好的融资条件,这也会成为客户选择英伟达的一个现实理由。

但这个设想能不能成立,最终要看第一批数据中心能不能按时建成,能不能保持足够高的利用率,能不能产生稳定现金流并按期还款。这些问题的答案将决定更多长期资金是否愿意持续进场。

THE END

英伟达

英伟达

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。

NVIDIA(中国大陆译名:英伟达,港台译名:辉达),成立于1993年,是一家美国跨国科技公司,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务,随着公司技术与业务发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件,为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持。美国GPU及AI计算巨头,传感器技术应用于自动驾驶及机器人领域。收起

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