英伟达与华尔街金融巨头携手推出算力融资平台计划，将全球AI (人工智能)基建推向新的资产化阶段。

近日，英伟达宣布与贝莱德、黑石、高盛等6家顶级金融机构达成战略合作，建立独立融资平台。该平台计划在未来几年内动员超过5000亿美元的第三方外部资本，专门支持超大规模云计算公司、前沿AI实验室及各类企业建设数据中心并采购英伟达硬件。

这一创举标志着技术芯片首次被推向传统基础设施的融资框架。英伟达CEO黄仁勋解释道，由于英伟达的硬件被广泛采用且可在不同客户间无缝迁移，贷款方可以可靠地将算力作为一种资产来进行承销。

然而，这项雄心勃勃的资本计划并未立刻获得市场的欢呼。消息公布后，英伟达股价应声下跌。

针对外界“循环融资”的质疑，黄仁勋迅速作出回应称，英伟达在相关合作中仅提供“最高达项目规模25%”的融资支持，主导决策权与独立尽调均由金融机构承担：“我们的作用是帮助解锁庞大的独立资本池，同时保持自律的风险敞口。”

困扰华尔街已久的AI债务堆叠焦虑

在这场巨额金融工程落地的背后，是AI浪潮下不断膨胀的资金需求。摩根士丹利估计，2026年至2028年间，超大规模云厂商在AI基础设施上的投入将高达3.5万亿美元，长期看总规模甚至超过8万亿美元。

面对这样的天文数字，华尔街的担忧并未因新型融资平台的出现而平息。这种焦虑的核心，首先源于对芯片作为“基础设施抵押品”这一底层逻辑的质疑。

金融咨询公司deVere Group创始人兼CEO Nigel Green指出：“此前，芯片从未被视为一种可融资的长期资产，因为芯片贬值速度极快，一旦出现新一代产品就会立刻失去价值。将其转化为可供机构抵押贷款的资产，前提是该标的资产在随着时间推移后能够真正保持其价值。”

投资咨询公司Cresset Capital合伙创始人Jack Ablin更是直言：“如果你是一个以算力为抵押品的债务投资者，从历史上看，这类资产的保质期就像生菜一样短暂。”

华尔街顶级空头迈克尔·伯里(Michael Burry)与吉姆·查诺斯(Jim Chanos)则更进一步，将矛头直指该计划背后的金融杠杆与结构化设计。

伯里认为，在牛市后期，为了延续势头而进行不自然的信用结构化，才是真正令人担忧的地方；查诺斯甚至将该计划直接类比为推动了2008年次贷危机的金融工程操作。

英国投资平台AJ Bell金融分析主管Danni Hewson补充道，这种融资模式本质上是在“债上加债”。市场最大的疑虑在于，海量资金砸入后究竟能否换来可持续的回报，还是会演变成无法产生效益的“白象工程”(即耗资巨额却无实际收益的项目)。

面对上述分析师与空头的悲观态度，华尔街多数主流机构与英伟达管理层选择保持乐观，试图从商业闭环与技术生态的角度打破质疑。

摩根士丹利在研报中分析，英伟达提供不超过25%的残值支持机制，主导权在于第三方独立资本，该模式在理论上能有效缓解循环融资疑虑，并为英伟达开辟近100%毛利率的年金式收入分成通道，预计在2029财年带来超百亿美元的分成收入。

黄仁勋也回应称，前代A100等芯片在发布多年后依然被客户广泛预订，证明了软件升级(如 CUDA)能够延续硬件的经济寿命，算力资产具备持久的盈利能力。

循环融资的重估与应用端的“时间断层”

上海财经大学特聘教授胡延平对澎湃新闻表示，市场的激烈波动恰恰反映出，投资者对这种资本撬动模式的长期可持续性、以及巨额融资背后潜在信用风险的担忧正在上升。尽管循环融资是资本市场的常见操作，但在庞大的债务与不确定的商业变现面前，各界对风险的警惕性已然提到了最高点。

胡延平分析认为，英伟达的资本运作模式客观上解决了AI基础设施领域的融资结构性难题，缩小了算力的供需剪刀差。然而，这种基于未来营收扩张和上市预期操作的模式，降低了买方举债门槛，也放大了市场需求与潜在风险。

而从投资界的角度出发，上海凯钜融数字科技有限公司CEO兼硬科技战略研究员陈思羽对澎湃新闻表示，按照项目融资常态来看，企业承担25%、外部杠杆承担75%属于标准且健康的融资结构。

陈思羽指出：“若按5000亿美元的总撬动资金计算，英伟达承担最多25%的残值支持，对应的最大风险敞口约为1250亿美元。对比英伟达当前的自由现金流与盈利能力，这一数字完全在其财务承受范围之内。”

关于芯片快速贬值与算力过剩问题，胡延平认为，尽管Blackwell、Rubin等新一代架构加速迭代会造成旧代算力资产(如A100、H100等)大幅减值，但鉴于目前全球算力仍处于供不应求状态，旧卡淘汰速度被拉长，折旧损失尚在可控范围内。

胡延平进一步指出，AI工厂是能持续产生回报的“活产能”。未来的核心风险并非短期硬件折旧，而在于AI大模型企业后续的营收增长能否真正符合预期。

针对外界将该计划与2008年次贷危机相提并论的激进观点，陈思羽指出，这一类比并不成立：“次贷危机是将贷款发放给毫无偿付能力的借款人并通过金融工具无责任散播风险；而英伟达不仅自身承担了25%的真金白银风险，且拥有极强的账面实力与产业根基，这本质上是主体明确、风险自担的顺势布局。”

在陈思羽看来，产业当前面临的真正考验并非金融系统性风险，而是类似于2000年互联网泡沫(Dot-com Bubble)的“时间断层”问题，即资本推动的产业风向与终端市场的普及速度之间存在时差。

陈思羽解释，当时，互联网泡沫的破裂并非因为需求不存在，而是资本将布局推得太早，导致终端现金流没能跟上。如今，AI下游应用确实存在真实需求，但终端市场能否被快速教育、能否立刻买单并迅速反馈盈利，仍是值得关注的变量。

陈思羽总结道：“在硬科技与高科技产业领域，短期的资本喧嚣和虚高估值可能会掩盖一部分现实，但从长期来看，被遮掩的真实需求和合理估值最终都会浮出水面。”