智能的商品化：好、坏、丑的AI循环交易

近年来，AI行业屡受诟病，因其融资和客户关系中充斥着“循环”现象：OpenAI从微软融资，随后将资金投入微软的服务器；Nvidia为CoreWeave提供债务支持，CoreWeave则购买Nvidia的GPU。分析师们高呼“泡沫即将破裂”，并将此与1999年的互联网循环投资相比。然而，本文作者认为，这种看法有失偏颇。

循环交易比简单的“好”或“坏”更为复杂。它们表明，AI行业不仅在成熟，更是在将“AI”本身重塑为一种商品，而非单纯的技术产品。想象一下，智能像电力一样即取即用，而金融体系也随之调整。这种演变指向AI的商品化：计算能力正从购买产品（如硬件或数据中心空间）的商业模式，转向像购买电力、铜、天然气那样具有可互换性的商品。

大宗商品市场的循环融资

在传统大宗商品领域，矿山、炼油厂和港口等复杂基础设施的开发成本极高，单一银行可能因贷款而面临偿债风险。因此，涉及多方客户甚至政府的循环交易往往是唯一可行的解决方案。例如，一家石油开发公司与贸易商签订协议，贸易商承诺以固定价格购买全部石油，从而保障收入，使银行愿意提供贷款。贸易商还可能持股以加强治理。这种策略自1960年代以来被广泛使用，日本贸易公司和发展银行曾以此资助基础设施。

美国政府在推动关键矿产供应链时也采用了类似手段。例如，MP Materials与战争部签署十年协议，以不低于每公斤110美元的价格购买其钕镨磁铁。此类“承购协议”在电动汽车领域也很常见。这些直接关系激励了对生产商和矿山的股权投资，因为未来收入明确。

AI的循环交易

前沿生成式AI行业高度依赖Nvidia。GPU因Nvidia的标准化而成为可互换商品。三大因素促使AI芯片和数据中心像商品一样运作：多数计算来自Nvidia GPU，不同数据中心使用相同芯片时几乎无差别；大规模模型开发和推理需要耗资超百亿美元的数据中心，只有通过创造性融资或巨头才能实现；除GPU外，电力和硬件也是瓶颈。

因此，GPU、电力和数据中心本质上是可互换的，且需求旺盛。若自己用不上，很容易转售给他人。SpaceX和Meta就在出租自己的数据中心，每月租金超过20亿美元。

对于初创公司或新型云服务商而言，它们像石油公司一样面临资金难题。Nvidia此时扮演了类似石油贸易商的角色：提供资本和产品优先权，并承诺在客户无法利用算力时作为保证买家。SemiAnalysis估计了Nvidia的算力承购协议和定价。此类交易在CoreWeave的63亿美元融资和Firmus的5.05亿美元交易中均有体现。

丑陋与危险的一面

尽管循环交易有助于生态发展，但过度扩张可能带来风险。Nvidia声称支持全球AI生态，但若承诺高达7500亿美元，风险不容忽视。此外，若AI技术标准改变或本地模型流行，算力的可转让性可能下降，承购协议的价值也将贬值。

更恶劣的是，循环交易被用于隐藏债务。例如，Google为TeraWulf的债券提供担保，使后者能融资建设Fluidstack数据中心，而债务却不在Google表内。Meta的273亿美元Hyperion数据中心债券同样为表外融资。这些债券的最终担保人是盈利丰厚的超大规模企业，因而深受投资者欢迎。但问题是，如果未来担保方收入下滑或标准降低，风险可能积聚。有分析预测，到2029年AI债务融资市场将超过7万亿美元，成为仅次于美国抵押贷款支持证券的第二大资产支持债务市场。

结论

循环交易并非坏事，反而在资本密集型行业中至关重要。它们揭示了AI的商品化趋势：未来AI可能像电力或网络连接一样普遍。然而，当借贷标准下降或风险被转移到表外时，这些交易便会变得丑陋而危险。投资者需警惕风险积累，保持清醒。