AI晶片霸主輝達（Nvidia）宣布攜手貝萊德（BlackRock）、黑石集團（Blackstone）、阿波羅全球管理（Apollo Global Management）、布魯克菲爾德（Brookfield）、高盛（Goldman Sachs）及KKR等6大金融巨頭，計畫動員超過5000億美元（約新台幣15.9兆元）第三方資金投入AI基礎建設，並首度嘗試將GPU算力包裝成類似房地產、電網般可抵押、可融資的長期資產。不過這也讓部分市場人士嗅到熟悉味道，擔憂當年次級房貸被層層包裝成金融商品、最終引爆2008年金融海嘯的劇本，是否可能以另一種形式重演。
輝達與6家大型資產管理、私募股權及金融機構簽署合作備忘錄，希望建立全新的AI基礎建設融資市場，協助客戶取得資金興建資料中心、電力設施及採購更多AI晶片。
這項計畫最大的不同，在於華爾街準備重新定義「GPU」的金融價值。過去伺服器與晶片通常被視為會快速折舊的科技設備，如今輝達希望將GPU產生的算力，轉變成可以持續創造現金流、作為融資擔保品的資產。
黃仁勳：晶片首度成為「可投資資產」
輝達執行長黃仁勳接受CNBC訪問時表示，這可能是科技晶片第一次真正成為一種「可投資的資產類別」。
黃仁勳強調，這些設備如今都是能夠創造營收的生產性資產，不僅使用壽命長，也具有靈活、可替換等特性。隨著AI快速發展，電腦本身已經成為基礎建設的一部分，就像電力及網際網路一樣，因此也必須用基礎建設的角度重新看待。
換句話說，華爾街希望未來金融機構評估AI資料中心時，可以像銀行審核房貸、投資機構評估高速公路或電廠一樣，根據GPU設備、算力需求及未來現金流提供長期融資。
這也意味著，未來AI軍備競賽需要的龐大資金，可能不必完全由微軟、Meta、Google等科技巨頭自己負擔，而能進一步導入保險資金、機構信貸及私募資本。
為降低投資人的疑慮，輝達甚至可能針對符合條件的貸款，提供最高約25%的設備「剩餘價值支持」，藉此吸收部分GPU折舊帶來的下行風險，提高外部資金進場意願。
AI算力也要「證券化」？華爾街盯上新商機
更受到市場注意的是，這些AI基礎建設融資未來還可能進一步被「證券化」。
《紐約時報》報導，參與計畫的金融機構高層已談及「收益型產品」甚至證券化的可能性，例如發行以AI資料中心收入支撐的債券，再依照風險高低分成不同層級。未來甚至可能讓一般投資人，也有機會投資以資料中心及AI算力作為擔保的債務產品。
貝萊德執行長芬克（Larry Fink）更把這波浪潮與1970年代抵押貸款擔保證券（MBS）的誕生相提並論。
曾參與推動房貸證券化市場發展的芬克形容，現在「只是開端」，並認為AI算力融資可能成為「金融工程的下一個未來」。
「當年次級房貸是不是也這樣？」分析師示警
不過，正是「MBS」這個比喻，讓部分經歷過2007至2008年全球金融危機的投資人提高警覺。
當年華爾街將大量住宅房貸打包、證券化，再切割成不同風險層級出售給全球投資人。這項金融創新一度創造龐大市場，卻也讓次級房貸風險透過複雜金融商品擴散至整個金融體系，最終成為全球金融危機的重要導火線之一。
IG市場分析師席克摩（Tony Sycamore）便提出疑問：「當年次級房貸剛開始變成主流產品時，是不是就是這樣的感覺？而那種創新最終成為觸動全球金融危機（GFC）的推手。」
市場最擔心的核心問題，在於「房子」與「GPU」終究有本質上的差異。
房地產通常具有相對長的經濟使用年限，但AI晶片正處於快速世代交替階段。隨著輝達不斷推出性能更強的新一代GPU，今天價值不菲的AI晶片，幾年後究竟還能值多少錢，仍存在巨大不確定性。
亞馬遜近期甚至因AI技術快速發展，將部分伺服器設備預估使用年限由6年縮短至5年，也凸顯科技硬體折舊速度可能比金融機構原先假設更快。
一旦新一代GPU在相關貸款到期前就讓舊設備迅速貶值，作為抵押品的算力價值便可能下降。如果資料中心實際使用率或AI需求又不如預期，背後支撐債務的現金流也可能同步受到衝擊。
市場對這項金融創新的態度也相對謹慎。輝達宣布合作計畫當天，股價反而下跌約2.9%，市值蒸發約600億美元。
我是廣告 請繼續往下閱讀
這項計畫最大的不同，在於華爾街準備重新定義「GPU」的金融價值。過去伺服器與晶片通常被視為會快速折舊的科技設備，如今輝達希望將GPU產生的算力，轉變成可以持續創造現金流、作為融資擔保品的資產。
黃仁勳：晶片首度成為「可投資資產」
輝達執行長黃仁勳接受CNBC訪問時表示，這可能是科技晶片第一次真正成為一種「可投資的資產類別」。
黃仁勳強調，這些設備如今都是能夠創造營收的生產性資產，不僅使用壽命長，也具有靈活、可替換等特性。隨著AI快速發展，電腦本身已經成為基礎建設的一部分，就像電力及網際網路一樣，因此也必須用基礎建設的角度重新看待。
換句話說，華爾街希望未來金融機構評估AI資料中心時，可以像銀行審核房貸、投資機構評估高速公路或電廠一樣，根據GPU設備、算力需求及未來現金流提供長期融資。
這也意味著，未來AI軍備競賽需要的龐大資金，可能不必完全由微軟、Meta、Google等科技巨頭自己負擔，而能進一步導入保險資金、機構信貸及私募資本。
為降低投資人的疑慮，輝達甚至可能針對符合條件的貸款，提供最高約25%的設備「剩餘價值支持」，藉此吸收部分GPU折舊帶來的下行風險，提高外部資金進場意願。
AI算力也要「證券化」？華爾街盯上新商機
更受到市場注意的是，這些AI基礎建設融資未來還可能進一步被「證券化」。
《紐約時報》報導，參與計畫的金融機構高層已談及「收益型產品」甚至證券化的可能性，例如發行以AI資料中心收入支撐的債券，再依照風險高低分成不同層級。未來甚至可能讓一般投資人，也有機會投資以資料中心及AI算力作為擔保的債務產品。
貝萊德執行長芬克（Larry Fink）更把這波浪潮與1970年代抵押貸款擔保證券（MBS）的誕生相提並論。
曾參與推動房貸證券化市場發展的芬克形容，現在「只是開端」，並認為AI算力融資可能成為「金融工程的下一個未來」。
「當年次級房貸是不是也這樣？」分析師示警
不過，正是「MBS」這個比喻，讓部分經歷過2007至2008年全球金融危機的投資人提高警覺。
當年華爾街將大量住宅房貸打包、證券化，再切割成不同風險層級出售給全球投資人。這項金融創新一度創造龐大市場，卻也讓次級房貸風險透過複雜金融商品擴散至整個金融體系，最終成為全球金融危機的重要導火線之一。
IG市場分析師席克摩（Tony Sycamore）便提出疑問：「當年次級房貸剛開始變成主流產品時，是不是就是這樣的感覺？而那種創新最終成為觸動全球金融危機（GFC）的推手。」
市場最擔心的核心問題，在於「房子」與「GPU」終究有本質上的差異。
房地產通常具有相對長的經濟使用年限，但AI晶片正處於快速世代交替階段。隨著輝達不斷推出性能更強的新一代GPU，今天價值不菲的AI晶片，幾年後究竟還能值多少錢，仍存在巨大不確定性。
亞馬遜近期甚至因AI技術快速發展，將部分伺服器設備預估使用年限由6年縮短至5年，也凸顯科技硬體折舊速度可能比金融機構原先假設更快。
一旦新一代GPU在相關貸款到期前就讓舊設備迅速貶值，作為抵押品的算力價值便可能下降。如果資料中心實際使用率或AI需求又不如預期，背後支撐債務的現金流也可能同步受到衝擊。
市場對這項金融創新的態度也相對謹慎。輝達宣布合作計畫當天，股價反而下跌約2.9%，市值蒸發約600億美元。
