AI尽头，也是放贷？英伟达联手华尔街六大巨头，要撬动5000亿美元投向AI基础设施

AI产业正在进入一个新的阶段。

过去几年，市场讨论最多的是芯片、模型、数据中心和算力，但随着AI基础设施投入越来越大，一个新的瓶颈开始出现：

8月10日，英伟达宣布与高盛、贝莱德、黑石、阿波罗、博枫和KKR六家金融机构合作，筹建新的AI融资平台，目标是撬动超过5000亿美元第三方资本，投向AI基础设施。

简单来说，上游卖芯片的英伟达，现在开始帮助下游客户解决融资问题。

那些需要大规模采购GPU、建设数据中心和AI基础设施的企业，未来可以通过这一平台获得资金。

黄仁勋对参与合作的六家机构评价非常直接：

AI开始缺钱了

过去几年，英伟达成为AI浪潮最大的受益者之一。

2023财年，英伟达营收为269.7亿美元；2024财年翻倍至609亿美元；2025财年再次翻倍，达到1305亿美元；2026财年则进一步升至2159亿美元。

利润增长更快。

同期年度净利润从43.7亿美元增加至298亿美元、729亿美元，2026财年达到1201亿美元。

2023年至2026年8月，英伟达股价上涨约十倍，黄仁勋个人财富也从约200亿美元增长到1855亿美元。

但英伟达高速增长的背后，是整个科技行业持续加码AI基础设施。

谷歌、亚马逊、微软和Meta四家公司，从2023年至2026年6月底，累计资本支出已经达到约1.1万亿美元。

这些公司本身也是英伟达最重要的一批客户。

其中，大举投入AI、Gemini和数据中心建设的谷歌，到2026年第二季度已经出现自由现金流转负的情况，也就是单靠经营产生的现金，已经无法覆盖当季资本支出。

AI基础设施越建越大，需要的钱也越来越多。

英伟达开始帮客户“借钱买芯片”

这也是英伟达此次与六家华尔街机构合作的重要背景。

按照计划，这些机构将建立专门服务AI算力和基础设施的融资平台，以具有吸引力的利率，为英伟达客户建立规模可观的专项资金池。

换句话说：

如果这套模式顺利运行，英伟达可以继续销售更多GPU，客户可以降低一次性资本压力，而提供资金的金融机构则可以获得利息和其他金融收益。

高盛CEO苏德巍将其形容为：

而贝莱德创始人Larry Fink甚至将这一机会与上世纪70年代刚刚兴起的MBS市场相比。

他说，这让他想起自己刚进入抵押贷款证券市场时的情景。

华尔街想把AI变成一种新的“资产类别”

英伟达的野心显然不只是帮助几家客户获得贷款。

按照其设想，算力和AI基础设施未来可以成为一种“可供全球资本投资的资产类别”。

这种模式其实并不陌生。

过去，美国银行发放房贷，但银行自身能够提供的资金有限。

于是金融机构将大量房贷打包，根据未来借款人的还款现金流发行MBS，再把这些证券卖给保险公司、养老金、基金和全球投资者。

房地产由此获得了一台能够持续吸收全球资本的融资机器。

而今天，AI基础设施面临的问题类似。

数据中心、GPU、电力、网络和其他算力设施都需要巨额资本，仅仅依靠科技公司的现金流和资产负债表，越来越难支撑整个行业持续扩张。

于是华尔街开始尝试把AI基础设施融资进一步金融化。

AI会不会迎来自己的“MBS时刻”？

MBS真正实现的，是把一笔原本不容易流通的贷款，变成能够在资本市场交易的金融资产。

房屋作为抵押品，借款人的长期还款现金流支撑证券价值，再由保险公司、养老金、主权基金等大型资本接手。

AI基础设施同样可以采用类似逻辑。

数据中心、GPU和其他基础设施形成资产，项目产生未来现金流，融资机构再围绕这些资产和现金流进行贷款、证券化及其他金融安排。

此外，通过独立主体SPV承接部分融资，还可以让部分债务留在上市公司自身资产负债表之外。

实际上，在AI资本支出高速增长的背景下，谷歌、亚马逊、微软、Meta和甲骨文等科技巨头，已经将部分数据中心融资安排放在资产负债表之外。

但问题也和MBS时代一样：

房地产MBS最终依靠借款人的偿债能力。

AI基础设施最终则需要依靠未来AI业务产生足够的收入和利润。

5000亿美元，只是开始

此次合作提出的融资规模已经非常大。

六家机构的初始目标，是合计撬动超过5000亿美元资金。

但莱德创始人Larry Fink认为，这只是开始。

他表示：

如果这一判断成为现实，AI基础设施将从科技行业的一场资本支出竞赛，进一步演变成全球金融市场中的大型资产类别。

华尔街银行、私募基金、资管机构、保险公司、养老金甚至主权基金，都可能成为AI融资链条中的资金提供者。

这也意味着，AI行业未来的发展不仅要看模型和芯片，也越来越需要看信贷市场。

如果AI回报不足，风险也会沿融资链条传递

资本进入越多，金融风险也会随之扩大。

2008年前，美国房地产市场同样建立在一个看似能够持续运行的逻辑上：

房价上涨、更多房贷发放、贷款被打包成MBS、投资者继续购买。

但当房价开始下跌、次级贷款违约增加，以这些贷款为底层资产的MBS价格迅速下跌，银行和其他金融机构遭受巨额损失，最终演变成全球金融危机。

AI基础设施同样存在一个最关键的问题：

如果AI商业化持续发展，企业获得足够回报，贷款能够正常偿还，这套融资模式可以推动整个产业进一步扩张。

但如果未来AI产生的现金流明显低于市场预期，风险也可能沿着贷款、基金和证券化结构传递给更多金融机构和投资者。

高盛CEO苏德巍对此也说得很直接：

华尔街已经闻到了AI融资的钱味

对于金融机构来说，AI产业需要数万亿美元资本，本身就是一门巨大的新生意。

银行可以提供贷款，资产管理机构可以募集基金，私募资本可以投资数据中心，未来还可能围绕这些资产产生更多信贷、证券化和衍生品交易。

AI产生的不只是GPU需求。

黄仁勋过去主要向全球企业推销GPU。

现在，他开始把华尔街一起拉入这场AI建设浪潮。

如果未来数据中心和算力真正成为全球资本可以长期持有和交易的资产，那么英伟达的角色也将发生变化——它不只是芯片供应商，还在帮助客户解决购买芯片所需要的钱。

从这个角度来看，AI产业走到今天，下一场竞争可能已经不只是：

还包括：