輝達（Nvidia）本週宣布，Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 等公司願意承諾投入高達 5000 億美元，用於興建 AI 資料中心。這個令人瞠目結舌的數字吸引了大部分的目光，但更重要的故事是輝達正努力為老舊的 GPU 創造一個次級市場。

為了說服這些知名金融公司，輝達同意以自有資金擔保，確保在這些交易中作為抵押品的輝達晶片能夠維持其價值。

許多人評論這個計畫有多麼不尋常、聰明且危險。它確實是所有這些特質的結合。債券市場對此感到極度不安，以至於輝達執行長黃仁勳親自在 X（前身為 Twitter）和商業電視上進行說明，以更好地解釋輝達的風險將如何受到限制。

然而，在為 AI 資料中心籌集資金（並為輝達維持營收）的金融操作之下，或許對新創公司和企業來說，有一個更令人感興趣的方面：黃仁勳希望確保一個二手 AI 硬體生態系統蓬勃發展，幫助維持輝達硬體在其生命週期中後期的需求。

具體來說，輝達承諾，如果作為抵押品的 GPU 未能如預期維持其價值，公司將補足最高 25% 的差額。也就是說，如果資料中心所有者違約，而貸方必須清算資產，但這些晶片無法達到帳面價值，輝達將會介入。

對輝達而言，危險之處在於這創造了金融界所謂的「反向風險」（wrong way risk）。也就是說，隨著需求減弱，輝達的義務將會增加。如果發生這種情況，其營收很可能會受到擠壓。

儘管如此，這個計畫刻意與一些人提出的與朗訊科技（Lucent Technologies）的比較不同。朗訊是電信設備供應商，在網路泡沫時期隨著該泡沫一同興起又崩潰，當時它向客戶提供貸款購買其產品。

黃仁勳知道，朗訊的比較就像一抹陰影籠罩著輝達，而且這種比較並非不公平。輝達確實已承諾數十億美元給購買其晶片的客戶，包括邊緣 AI 實驗室 OpenAI 和 Anthropic，以及像 CoreWeave（最早使用輝達晶片作為抵押品的雲端服務商）這樣的雲端服務商，還有 Nebius、Firmus 和 Lambda。根據彭博社的計算，輝達今年夏天還在處理價值 7500 億美元的循環交易。

「這是循環融資嗎？」黃仁勳在 X 上就新計畫寫道。「這項計畫旨在解決這個疑慮。我們正將獨立的、長期的機構資本引入 AI 基礎設施市場。」

這是真的。與朗訊不同的是，輝達讓其他人承擔了大部分的資本和風險，僅僅是同意在未來保護其部分晶片的價值。

如果這項計畫成功，輝達將為 AI 資料中心的建設找到新的資金來源，因為許多傳統方法已經開始顯得捉襟見肘。例如，一些超大規模雲端服務商（hyperscalers）已經承擔了大量債務（如 Oracle），發行了新的股權（Google），並燒掉了大量現金（Meta）。

情況變得如此棘手，以至於微軟執行長 Satya Nadella 在最近的財報電話會議上推薦了書籍《1873》，該書講述了導致美國經濟崩潰的鐵路時代金融工程。

風險在於，當前需求遠遠超過產能的 AI 熱潮可能不會持續太久。如果企業和消費者開始節制 AI 的使用，而不是處於早期階段呢？或者新的技術出現，使得現有基礎設施更有效率，以及／或讓今天所有的 AI 基礎設施變得過時呢？

那麼，就像汽車出現後，馬車夫的馬鞭變得毫無用處（借用 Danny Devito 在《It's Always Sunny in Philadelphia》中飾演的 Lawrence Garfield 的話），需求枯竭，一切都會崩潰。

然而，黃仁勳認為這不會發生，他將 AI 視為一種長期的「可投資基礎設施」，正如他所描述的那樣。這使得他稱之為「AI 工廠」的 AI 伺服器，就像鐵路或航空公司一樣，而不是像個人電腦那樣快速貶值的資產。

「當需求改變時，工廠可以被另一個客戶、另一個雲端或另一個營運商使用。這個廣泛的生態系統為輝達的運算提供了龐大的潛在用戶和買家市場，有助於保護殘值，」他承諾道。

在那個未來，輝達對老舊架構的關心程度，與對新晶片的關心程度一樣。或許，新創公司、企業甚至研究人員將能夠利用更多樣化的硬體，每種硬體都針對不同的 AI 需求進行調校，就像他們現在開始在尖端選擇之外，也開始選擇價格實惠的開放模型一樣。

作為 AI 的龍頭，輝達擁有實現這一目標的力量和機會之窗。