新华财经上海8月11日电（葛佳明） 当地时间8月10日，英伟达宣布与阿波罗、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛及KKR六家顶级金融机构签署谅解备忘录，拟设立独立算力融资平台，逐步为AI基础设施建设动员超过5000亿美元第三方资本。

　　按照规划，六家机构将设立专项资本池，以具有竞争力的利率，为英伟达生态内的AI实验室、企业及云服务商提供融资，支持其采购硬件、建设基于DSX架构的“AI工厂”。

　　“我们最初专注于芯片研发，如今正助力打造一类全新的、具有生产力的可投资基础设施——AI工厂。”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，在AI时代，“算力即收入”。英伟达希望凭借CUDA生态、广泛的客户基础和算力资产的可持续使用价值，把AI计算从一项高成本技术投入，进一步转化为可融资、可投资的基础设施资产。

　　英伟达从芯片供应商转向资本组织者

　　在参与合作的金融机构看来，AI算力正在从一种技术产品，转变为可以被全球资本长期持有的基础设施资产。阿波罗总裁吉姆·泽尔特表示，现代算力已经成为“稀缺且关键的资产类别”，不仅具有吸引力的投资属性，也有望推动长期经济增长和生产率提升。高盛董事长兼首席执行官戴维·所罗门则提出，金融机构可以围绕英伟达算力建立新的信贷市场。

　　业内人士表示，这一融资架构的核心是将AI数据中心和GPU集群类比为商业地产、通信塔、能源管道和收费公路：前期投入规模庞大，但如果能够维持稳定使用率，便可以通过长期租赁和服务收入产生现金流，进而成为可估值、可融资的基础设施资产。

　　AI数据中心的投资也远不止购买GPU，还涉及土地、电力、冷却、网络以及长期运营。贝莱德董事长兼首席执行官拉里·芬克表示，AI基础设施建设需要“空前规模的投资”，同时需要专业能力把资本真正转化为支撑未来增长的基础设施。

　　英伟达联合大型资产管理机构搭建融资平台，正是要打通从资本到项目交付的链条。借助第三方资金，AI实验室、云服务商、企业和主权机构可以减少对自有现金的占用，以更低的资金门槛采购芯片、建设数据中心。

　　这也意味着英伟达正在从设备供应商转向AI基础设施生态的资本组织者。客户一旦通过相关平台获得融资，其数据中心在芯片、软件和运营标准上可能更加依赖英伟达体系。融资平台不仅能够释放新的采购需求，也可能增强英伟达对产业标准和客户生态的影响力，进一步抬高竞争对手进入市场的门槛。

　　从行业投资规模看，5000亿美元虽然庞大，却未必脱离AI基础设施的整体增长趋势。摩根士丹利预计，大型云计算企业在2026年至2028年间的AI基础设施支出可能达到3.5万亿美元，整个产业的长期建设规模可能超过8万亿美元。高盛则预计，到2030年，全球在芯片、电力和数据中心等AI基础设施上的投资规模可能达到1.64万亿美元。

　　英伟达是否存在循环融资与信用风险

　　5000亿美元计划公布后，市场的主要疑问迅速指向“循环融资”。

　　对此，伯恩斯坦分析师表示，所谓“循环融资”，是指英伟达向客户投资、提供担保或协助融资，客户再利用相关资金购买英伟达芯片。资金最终重新回到英伟达，由此可能形成一条“英伟达支持融资—客户采购芯片—资金回到英伟达”的闭环。

　　“循环融资”的争议并非没有先例。2025年，英伟达曾提出向OpenAI投资最高1000亿美元，支持其建设主要采用英伟达芯片的AI基础设施。在英伟达此前与OpenAI合作时，伯恩斯坦研究公司（Bernstein Research）分析师斯泰西·拉斯贡（Stacy Rasgon）就表示，这类交易会明显加剧市场对循环融资的担忧。随着英伟达同时扮演芯片供应商、产业投资者和潜在信用支持者角色，客户融资与公司收入之间的界限也会越来越模糊。

　　投资银行与研究机构D.A.Davidson分析师吉尔·卢里亚（Gil Luria）表示，英伟达为客户的数据中心融资提供支持，既说明AI基础设施需求依然旺盛，也反映出整个行业正在承受巨大的资金压力。换句话说，客户需要英伟达帮助融资，对于行业本身而言就是一个需要关注的信号。

　　值得注意的是，在电信设备、航空和重型机械等资本密集型行业，供应商经常帮助客户获得融资。只要客户能够持续产生现金流，供应商融资可以扩大市场并提高产业投资效率。

　　然而，对英伟达而言，本次争议的关键或许在于其最终会不会为这些项目“兜底”。

　　标普全球表示，如果英伟达只是提供技术标准、客户资源和项目支持，主要投资风险由第三方资本承担，那么对公司资产负债表的影响相对有限。但如果英伟达还要提供债务担保、回购承诺或最低收益保障，情况就完全不同了。一旦客户经营不善，英伟达承担的便不只是芯片卖不出去的风险，还可能包括客户违约和项目资产减值。

　　英伟达五年期信用违约掉期（CDS）利差一度升至约77个基点，单日涨幅创两周以来最大。CDS走阔意味着信用市场开始要求更高的风险补偿，对公司可能承担的担保责任和信用敞口进行重新定价。市场的关注点已经发生变化。投资者不仅关心融资平台能够带来多少芯片需求，也开始追问，在帮助客户扩大投资的同时，英伟达自身究竟需要承担多少风险。

　　风险会不会兑现，关键看三大要素

　　5000亿美元目前仅为一个目标数字。判断这套模式最终会释放真实需求，还是放大行业风险，关键要看三个要素：英伟达需要承担多少责任、项目能否稳定产生现金流，以及GPU的价值能否覆盖尚未偿还的债务。

　　Global X 投资策略师比利·梁（Billy Leung）认为，英伟达为客户的数据中心融资提供更多支持，既可以被视为AI建设需求旺盛的信号，也暴露出行业面临的资金压力。换言之，英伟达支持得越多，越需要追问客户是否具备独立融资和偿债能力。

　　标普全球指出，供应商融资、债务兜底和资产残值担保即使没有直接计入企业负债，也可能构成实质性的债务风险。当企业为信用较弱的客户提供担保时，评级机构可能将相关金额计入调整后债务。

　　因此，最终协议落地后，市场首先需要观察英伟达的责任边界。如果公司只是投入有限股权，潜在损失相对容易估算；如果还要为客户债务、长期租约或设备残值提供担保，其信用敞口就可能明显扩大。英伟达财报中的投资承诺、担保余额、或有负债和表外安排，将成为最直接的判断依据。

　　其次，项目能否按期投产，并依靠自身收入偿还债务也正成为市场关注的焦点。AI数据中心通常会在建设前签订长期算力合同，但订单并不等于收入。项目还要经历土地审批、电网接入、设备安装和客户验收，任何环节发生延误，都可能导致收入推迟，而利息与建设成本仍会继续累积。

　　多位分析师此前曾表示，即使企业已经签订大量多年期合同，能否将订单转化为收入，仍取决于数据中心能否按时交付，以及电力、GPU和外部融资能否及时到位。KKR两位联席首席执行官也坦言，建设数字基础设施最困难的不是提出目标，而是把项目真正交付出来。

　　标普全球则将利用率下降、利润率收窄和数据中心容量消化速度放缓，列为判断行业是否出现过度建设的重要预警信号。

　　彭博行业研究分析师曼迪普·辛格（Mandeep Singh）认为，英伟达所需要的是AI基础设施建设持续推进，如果行业投资节奏哪怕暂停半年，也可能对公司产生明显冲击。这意味着，英伟达面临的不只是长期需求是否存在的问题，还包括客户资本开支能否始终保持当前速度。

　　第三则是GPU的贬值趋势。标普在报告中表示，数据中心同时具有房地产、传统基础设施和科技资产三重属性。土地和建筑物可以使用数十年，但GPU的经济寿命短得多，可能在几年内就被新一代产品拉开性能和成本差距。

　　如果新芯片显著降低单位算力成本，旧GPU的租赁价格、利用率和抵押价值可能同步下降。项目方仍在偿还旧设备的贷款，却不得不再次融资采购新设备，容易形成持续的资本压力。摩根士丹利投资管理直言，持续上升的资本开支正在压缩科技企业的自由现金流并推高杠杆。在市场看到更清晰的商业回报和更稳定的信用指标之前，AI投资周期短期内仍会对企业信用形成压力。