AI永動機

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。

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。

來源：《理財周刊》1312 期
更多精彩內容請至 《理財周刊》