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文 ‧ 洪寶山

從2023年至今,主要的科技公司投入AI基礎設施的金額預估達到三千至五千億美元,而不同於摩爾定律的18-24個月的翻倍成長,在AI的世界裡,幾個月到半年就是一個世代,以至於科技巨頭對於算力的追逐仍看不到盡頭,尤其是從黃仁勳的角度。

輝達爭取主權AI合約

輝達最近大動作投資英特爾、OpenAI、英國AI生態投資、沙烏地阿拉伯的HUMAIN AI工廠,這些案子折射出輝達現在的核心策略,從硬體供應商轉為基礎設施「平台商+資本方」和OpenAI開建部署GW系統、在Intel投資、國家級AI工廠合作,都顯示輝達在硬體之外,想掌握資本與平台價值,勇於把資本投入到OpenAI、Intel入股案、英國AI生態投資。

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這表示輝達自己也在下注它所供應的下游生態。加上全球布局爭取主權AI合約如沙烏地阿拉伯、英國、德國、日本等地部署AI基礎設施,輝達此舉是在拉盟友、建立競爭門檻,穩固AI壟斷的地位。

輝達打造GPU抵押融資生態

輝達發現:「如果我能讓別人更容易買我的GPU,那我就能賣出更多GPU。」也就是輝達早就變成整個AI金融生態的核心發電機。輝達希望市場有更多人能買得起GPU,又不想當放款人,所以,輝達開始協助創造一種「GPU抵押融資生態」,例如合作夥伴CoreWeave,輝達賣給CoreWeave大量GPU,CoreWeave拿這些GPU做雲端算力租給OpenAI、Runway、Stability等AI公司。然後CoreWeave再用這些GPU的租金收益預期,去跟摩根士丹利等金融機構借錢。借到錢,再買更多輝達的GPU。結果,輝達賣得更多、CoreWeave快速擴張、銀行有抵押物(GPU)作擔保,整個AI算力市場因此被「金融槓桿化」。這套玩法跟2000年代的「房貸證券化」有點神似,只是主角變成了GPU。

在1997-2006年房貸證券化年代,房子拿去抵押貸款,投資銀行包裝成資產證券(MBS),房價上漲推升抵押價值,最終泡沫風險留給金融機構。簡單說,現在(2024-2025年)相當於房貸泡沫的「2004-2005年」階段,就是把「GPU」變成「金融商品」來加速AI投資的週期。

三大危機出現 AI資金鏈會崩

這就像以前的「房價永遠漲」信念,只是換成「AI永遠需要GPU」。潛在風險是什麼?如果AI熱潮退燒、租金下降,抵押價值就崩。越來越多資金靠貸款而非營收滾動。一旦租賃收益不如預期,AI需求冷卻+債務槓桿過高+GPU折舊太快,將導致AI資金鏈崩,整個「算力產業鏈」會跟著重估。

不論是2008年的房市,還是今天的「AI金融化」,泡沫破裂時真正死的,不是虧損的公司,而是現金流斷掉的公司。最容易現金流斷鏈的公司型態:GPU抵押融資型基金、高槓桿資料中心開發商、算力中介平台、二級租賃商,這些企業幾乎都跟CoreWeave類似,表面營收爆炸,但現金流是過路財神。

AI泡沫化這些企業相對安全

哪些企業反而相對安全?晶片製造供應鏈,擁有自有雲+現金流強勁的巨頭,無負債、純研發AI公司。泡沫破裂時,負債越多、折舊越重、租金依賴越高的公司最先死。換句話說,算力出租端會爆、晶片製造端會撐。

不同於2008年金融泡沫帶給世人龐大的債務,AI泡沫屬於產業泡沫,將來可能會有過度建設的產能過剩,但AI科技提高了生產效率,有正面貢獻的一面,類似2000年的網路泡沫破滅後,網路技術後來創造電商經濟造福人類,AI的自動化也是,當時間消化了AI泡沫過剩的產能之後,AI帶給人類的會是更便捷的服務,不只是呆債。

圖片來源:freepik

 

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