智能的商品化：好、壞、醜的AI循環交易

近年來，AI行業屢受詬病，因其融資和客户關係中充斥着“循環”現象：OpenAI從微軟融資，隨後將資金投入微軟的服務器；Nvidia為CoreWeave提供債務支持，CoreWeave則購買Nvidia的GPU。分析師們高呼“泡沫即將破裂”，並將此與1999年的互聯網循環投資相比。然而，本文作者認為，這種看法有失偏頗。

循環交易比簡單的“好”或“壞”更為複雜。它們表明，AI行業不僅在成熟，更是在將“AI”本身重塑為一種商品，而非單純的技術產品。想象一下，智能像電力一樣即取即用，而金融體系也隨之調整。這種演變指向AI的商品化：計算能力正從購買產品（如硬件或數據中心空間）的商業模式，轉向像購買電力、銅、天然氣那樣具有可互換性的商品。

大宗商品市場的循環融資

在傳統大宗商品領域，礦山、煉油廠和港口等複雜基礎設施的開發成本極高，單一銀行可能因貸款而面臨償債風險。因此，涉及多方客户甚至政府的循環交易往往是唯一可行的解決方案。例如，一家石油開發公司與貿易商簽訂協議，貿易商承諾以固定價格購買全部石油，從而保障收入，使銀行願意提供貸款。貿易商還可能持股以加強治理。這種策略自1960年代以來被廣泛使用，日本貿易公司和發展銀行曾以此資助基礎設施。

美國政府在推動關鍵礦產供應鏈時也採用了類似手段。例如，MP Materials與戰爭部簽署十年協議，以不低於每公斤110美元的價格購買其釹鐠磁鐵。此類“承購協議”在電動汽車領域也很常見。這些直接關係激勵了對生產商和礦山的股權投資，因為未來收入明確。

AI的循環交易

前沿生成式AI行業高度依賴Nvidia。GPU因Nvidia的標準化而成為可互換商品。三大因素促使AI芯片和數據中心像商品一樣運作：多數計算來自Nvidia GPU，不同數據中心使用相同芯片時幾乎無差別；大規模模型開發和推理需要耗資超百億美元的數據中心，只有通過創造性融資或巨頭才能實現；除GPU外，電力和硬件也是瓶頸。

因此，GPU、電力和數據中心本質上是可互換的，且需求旺盛。若自己用不上，很容易轉售給他人。SpaceX和Meta就在出租自己的數據中心，每月租金超過20億美元。

對於初創公司或新型雲服務商而言，它們像石油公司一樣面臨資金難題。Nvidia此時扮演了類似石油貿易商的角色：提供資本和產品優先權，並承諾在客户無法利用算力時作為保證買家。SemiAnalysis估計了Nvidia的算力承購協議和定價。此類交易在CoreWeave的63億美元融資和Firmus的5.05億美元交易中均有體現。

醜陋與危險的一面

儘管循環交易有助於生態發展，但過度擴張可能帶來風險。Nvidia聲稱支持全球AI生態，但若承諾高達7500億美元，風險不容忽視。此外，若AI技術標準改變或本地模型流行，算力的可轉讓性可能下降，承購協議的價值也將貶值。

更惡劣的是，循環交易被用於隱藏債務。例如，Google為TeraWulf的債券提供擔保，使後者能融資建設Fluidstack數據中心，而債務卻不在Google表內。Meta的273億美元Hyperion數據中心債券同樣為表外融資。這些債券的最終擔保人是盈利豐厚的超大規模企業，因而深受投資者歡迎。但問題是，如果未來擔保方收入下滑或標準降低，風險可能積聚。有分析預測，到2029年AI債務融資市場將超過7萬億美元，成為僅次於美國抵押貸款支持證券的第二大資產支持債務市場。

結論

循環交易並非壞事，反而在資本密集型行業中至關重要。它們揭示了AI的商品化趨勢：未來AI可能像電力或網絡連接一樣普遍。然而，當借貸標準下降或風險被轉移到表外時，這些交易便會變得醜陋而危險。投資者需警惕風險積累，保持清醒。