輝達GPU債務擔保釋放AI專案三位一體：資本、承購

2026年7月6日

目前，大多數AI基礎設施建設主要由超大規模雲服務商（如谷歌、亞馬遜、Meta、微軟、甲骨文）透過現金流資助。但過去一年，形勢開始轉變，甲骨文、Meta乃至谷歌都開始轉向債務融資。輝達收入飆升，儘管AI建設已進行三年，但市場對輝達今年下半年出貨量和收入的預估仍遠低於我們透過供應鏈追蹤（加速器模型）得出的資料。

AI債務融資將成為一個數萬億美元的信貸市場，到2029年未償債務將超過7萬億美元，由AI IT資本支出和AI資料中心資本支出需求驅動，覆蓋新雲服務商、資料中心建設者乃至超大規模雲服務商。這將是美國第二大資產支援債務市場，僅次於規模超過13萬億美元的抵押貸款支援融資市場。

2028年，年度AI資本支出（包括GPU、網路、儲存、附屬CPU計算以及容納AI計算的資料中心）將遠超過2萬億美元。2024年至2029年累計AI資本支出將達到約11.1萬億美元，信貸市場將是這一建設的主要資金來源。

至今借款需求的激增源於AI實驗室和超大規模雲服務商需求的快速增長，而支援這些需求的AI叢集建設得益於超大規模雲服務商背書的長期照付不議計算合同，最常見的承購期為5年。儘管本文主要關注AI IT資本支出（即GPU及相關資本支出，如儲存、網路和CPU）的融資，但資料中心資本支出融資的增長也需要大量支援。更多細節可參見我們的AI TCO模型和AI資料中心模型。

執行任何AI計算建設都需要組裝我們稱之為“AI專案三位一體”的三個要素：資本、承購和資料中心。

資本：目前，貸款人要求在提供債務融資前必須有承購合同或投資級超大規模雲服務商的擔保。

承購：要獲得承購，首先需要股權資本以證明有能力支付所需IT裝置的定金，但要籌集股權——又需要證明已有承購方和貸款人！

資料中心：最後，有抱負的新雲服務商必須擁有可靠的承購方和貸款承諾，以說服資料中心運營商出租託管空間，或者自行建設資料中心。

但這並非不可能的三位一體，許多新雲服務商已成功執行叢集建設。交易不斷發生，這得益於巧妙的結構設計（如三位一體中的一個或多個環節）、資本提供者（如私募股權公司）的密切贊助或牽線搭橋，以及各方承擔的一些傳統風險。

我們對未來幾年GPU出貨量和資料中心資本支出的預測表明，未償AI債務融資需求將迅速超過所有其他美國資產支援市場。

但將這一債務市場從2024年和2025年的數千億美元增長到2029年的約7.1萬億美元並非易事——債務市場要達到這一規模，且計算市場不僅要服務超大規模雲服務商和大型AI實驗室，還需克服若干重大障礙：

超大規模雲服務商的擔保不是無限的：超大規模雲服務商的資產負債表無法為數萬億美元的計算提供擔保，但除了5年超大規模擔保計算交易的四個角落外，貸款意願幾乎完全消失。如果貸款市場不超越這一模板，一旦超大規模雲服務商耗盡其擔保能力，將沒有進一步的專案可貸。

貸款人仍處於學習曲線中：私人信貸和私募股權在向第一批大型新雲服務商提供貸款方面領先，但隨著利差隨時間壓縮，資本需求增加，需要更廣泛的貸款人參與，然而大多數銀行對AI叢集總擁有成本、AI計算市場以及代幣經濟學和終端需求的理解仍處於初級階段，仍躲在投資級承購或擔保的盾牌後面。

資本提供者缺乏定價和管理風險的工具：除了我們自己的SemiAnalysis GPU租賃定價指數外，幾乎沒有構建良好的GPU租賃價格指數。GPU租賃交易都是雙邊進行的，一般不公開，也沒有活躍的衍生品市場提供定價訊號或GPU殘值的良好參考。

當前新雲服務商市場結構還有其它問題。最緊迫的問題是，除了超大規模雲服務商和大型AI實驗室外，其他租戶對計算資源的廣泛訪問受限，以及短期租賃供應有限，因為大多數貸款都是針對5年擔保模板。

例如，風險投資支援的AI初創公司和推理提供商可能現金充裕，但他們希望簽訂短期合同的大規模叢集，以便快速進入下一輪融資並重新載入計算資源。由於大多數新雲服務商迄今傾向於堅持大型5年承購，這些初創公司被迫接受比他們期望更大的預付款或更長的合同，租用比他們需要的更少的GPU，最終使用他們更偏好的不同GPU，並且常常不得不接受遠在未來的開始日期。

特別是推理提供商，與訓練為主的AI實驗室相比，對合同時間非常敏感。雖然AI實驗室能夠承諾更長的週期（如3年及以上），但推理提供商完全不願意簽訂超過1年的合同，寧願放棄計算訪問權也不願承擔任何延長期限的風險。

對於其他人的短期租賃，目前仍是賣方市場。截至目前，我們只知道少數幾家新雲服務商仍在提供1年租賃，而且他們設定的租賃條件苛刻——有時要求預付款高達合同總價值的100%。新雲服務商對其GPU的需求如此之大，以至於他們能夠解決足以完全資助叢集資本支出的預付款金額，這意味著理論上的無限內部收益率，因為他們可以在不付出任何現金的情況下建立叢集！

輝達擔保計劃登場

2025年，我們廣泛撰寫了資料中心容量如何成為AI計算增長的瓶頸。到2026年初，資料中心供應狀況顯著改善，但很明顯晶片生產現在成為限制性約束。現在——年中——很明顯，融資將成為廣泛普及大規模計算的最重大障礙之一。

這就是為什麼輝達介入並開始自行擔保GPU租賃承購。在擔保計劃中，輝達向新雲服務商提供照付不議承諾——對基礎GPU容量的最低收入保證。作為交換，輝達也分享新雲服務商超過擔保水平的收入的一部分。

新雲服務商當然可以自由地向他們認為商業上合理的任何其他客戶以任何期限出租，而且意圖正是讓新雲服務商永遠不必實際呼叫擔保。

輝達的擔保計劃有幾個關鍵目標：

拓寬計算可用性：這一目標有兩個維度，一是將計算市場開放到遠不止少數幾家大型超大規模雲服務商和AI實驗室，二是確保不同合同期限（尤其是少於1年的短期合同）的租賃合同可用，而不僅僅是5年期限。

支援GPU融資市場發展：透過為貸款人贏得學習曲線上升和採用工具定價和管理風險的時間，使他們更容易為擁有多樣化客戶群和租賃合同期限的新雲服務商提供資金。

發展新雲服務商：提供早期支援，使新雲服務商能夠快速增長、建立業績記錄並證明其商業模式和客戶群的可行性，從而成為能夠以有吸引力的條件獲得銀行貸款以及更輕鬆地承擔資料中心義務的平臺。這拓寬了買家基礎，超越了少數幾家可能用自己的定製矽解決方案與輝達系統競爭的超大規模雲服務商。

有了這一擔保，新雲服務商可以更輕鬆地組裝AI專案三位一體：

資本：貸款人看到輝達的擔保及其AA/Aa2投資級信用評級，並願意提供與擔保期限相匹配的貸款。有了可行的市場推廣計劃和輝達擔保，可以籌集股權以支付定金，確保裝置以及開始開發叢集所需的各種付款。

承購：有了擔保和叢集資金，新雲服務商隨後可以挖掘之前未滿足的承購需求，而不只是典型的5年AI實驗室或超大規模承購。

資料中心：然而，即使有擔保到位，獲得三位一體的最後一部分——資料中心容量——仍然具有挑戰性，除非有創造性的資料中心租賃結構或自行建設資料中心。在這裡，輝達甚至更深入，因為它已開始擔保資料中心租約。

擔保計劃帶來的增量收入將十分可觀，但輝達從這些擔保中獲得的收益遠不止這些額外收入。他們的目標恰恰是徹底重塑GPU市場結構本身。我們已經討論過，如果5年超大規模擔保承購是唯一可行的交易結構，那麼他們可以銷售的總市場規模將很快遇到瓶頸。

2026年1月，我們首先向機構訂閱者討論了輝達如何成為AI的中央銀行。中央銀行的存在是為了在銀行系統中的其他人不願介入時提供流動性，支援經濟活動直到其他人準備好接手。

新雲服務生態系統中的大多數參與者無法為大型GPU建設籌集足夠的債務，除非直接租賃給大型超大規模雲服務商。輝達不希望市場侷限於同一小部分集中買家。小買家想要GPU，能夠支付，但他們無法向為建設專案提供資金的債權人提供信用評級。在2026年年中，輝達明確表明它已準備好作為中央銀行提供這種支援。

輝達擔保的結構

輝達的擔保計劃通常為期六年，在這六年中，輝達準備按預先約定的價格水平購買計算能力，這些價格水平隨時間變化。每個新雲服務商預計將單獨談判擔保條款，我們可以預期不同新雲服務商最終可能有不同的收入分享和擔保時間表。下表是一個說明基本條款的示例——我們提出我們認為處於擔保範圍較低端的擔保定價曲線——在這種情況下，六年期間平均為2.36美元，但我們預計大多數新雲服務商將談判獲得更高的擔保。

讓我們先考慮幾種不同場景下新雲服務商在擔保計劃下的經濟狀況。在第一種場景中，新雲服務商專注於租期為1年或更短的客戶群，因此我們模擬GB300的1年租賃價格從6.75美元/小時開始，隨後每年遞減……

（文章因AI成本控制截斷）