以芯片为抵押物的结构性融资，正在成为全球AI扩张的核心资金引擎，并迅速发展为一个规模可能突破万亿美元的全新资产类别。
这一市场的雏形始于2023年黑石向CoreWeave提供的一笔23亿美元私募信贷，成为芯片抵押债务的首单标志性交易。
如今，博通正与华尔街机构磋商为Anthropic安排600亿美元芯片融资，SpaceX据报正寻求为英伟达芯片融资400亿美元，英伟达本身亦宣布与六大贷款机构达成5000亿美元合作框架。
摩根大通分析师预计，2030年前芯片支出总额或超3万亿美元，其中大部分将依赖举债融资。
然而，这场债务扩张也带来不容忽视的风险。由于交易多为私募性质，投资者缺乏便捷的退出渠道；芯片厂商、云计算巨头与新兴云服务商之间的交叉敞口高度集中。
CoreWeave企业层面的垃圾级债券近期大幅下挫，部分跌至面值80美分，收益率攀升至约15%，折射出市场对AI商业回报的深层疑虑。
一笔融资开创新范式
这场革命的起点，是黑石战术机遇团队对一个陌生概念的审慎评估。据当时参与尽调的CoreWeave联合创始人Brannin McBee回忆，黑石高管当年曾直接发问："什么是GPU？""AI是真实存在的吗？"
获得满意答案后，黑石于2023年主导完成了对CoreWeave的23亿美元私募信贷，开创了芯片抵押债务融资的先例。
这一结构的核心逻辑在于：成立特殊目的载体（SPV）购买并持有芯片，以目标客户合同产生的现金流偿还债务，债务期限与芯片五至六年的折旧周期相匹配，从而将硬件贬值风险锁定在可预测范围之内。
CoreWeave的模式脱胎于商品市场经验——类似液化天然气领域"先签合同、再融资建厂"的开发模式。首笔交易以微软合同为抵押，彼时融资成本高达中双位数利率水平，McBee坦言这是他"职业生涯中最艰难的一次尽调"。
随着CoreWeave客户阵容持续扩大，其融资成本随之下降。今年3月，公司以Meta合同为支撑完成85亿美元债务融资，借款利率降至约6%——华尔街按照Meta的高评级而非CoreWeave自身的垃圾评级来定价风险。
芯片成本远超数据中心
理解这场融资革命的规模，需要首先理解芯片支出的量级。芯片造价是容纳它们的数据中心的两至四倍，却在五至六年内折旧殆尽，由此形成了传统资本市场难以独立消化的巨额融资缺口。
以AI云服务商Nscale在西弗吉尼亚州的旗舰项目为例，配套发电厂预计耗资65亿美元，数据中心及设备造价180亿美元，而GPU采购成本则高达470亿美元。
Alphabet旗下谷歌、微软、亚马逊、Meta等投资级云计算巨头可借助充裕现金或廉价债券融资覆盖上述硬件成本，但OpenAI、Anthropic及一众新兴云服务商并不具备这样的资产负债表实力。
OpenAI业务财务官Mike Liberatore坦言："基础设施建设规模史无前例。没有任何剧本告诉你，如何在极度资本密集的情况下，用传统方式从零走向通用人工智能。"
为此，业界移植了项目融资与结构性融资的机制：通过SPV将每笔交易风险隔离，以交易本身的质量和客户信用而非发行人自身评级为基础举债，往往不计入企业资产负债表。
芯片厂商直接入场背书
博通与英伟达的深度介入，将这一市场推向了新的量级。两家公司为相关债务交易提供"兜底"承诺：
一旦借款方违约，芯片将被重新租赁或出售以偿还剩余债务，芯片厂商负责填补缺口。这一机制使SPV发行的优先级债券能够与芯片厂商的投资级评级挂钩，显著压低融资成本。
Apollo与黑石近期联合完成了一笔350亿美元的"Big Sky"交易，为Anthropic提供支持。这也是博通、Apollo与黑石联合搭建的"AI XPV"平台首单落地交易——美国银行策略师估算，该平台若实现20吉瓦的融资容量，至2029年中期或需2350亿美元有背书债务。
在此次Anthropic交易中，博通提供兜底支持的两只优先级债券获得投资级评级，最大一档利率为5.75%；风险较高的45亿美元次级档定价8.5%——仍远低于Anthropic作为未评级私营公司的独立融资成本。
今年8月，英伟达更集结了Apollo、黑石、贝莱德、Brookfield、KKR及高盛，共同为AI基础设施提供融资来源，英伟达本身承诺兜底其中最高25%的份额。
从私募走向银团市场
要实现真正意义上的规模化，芯片融资必须突破私募市场的边界，进入银团贷款乃至投资级公开债券市场——后者是全球规模最大、成本最低的资本池之一。
CoreWeave今年率先完成了芯片支持的银团杠杆贷款，两笔交易均获机构投资者稳健认购，在市场上交易价格接近面值，与同一公司的企业级债券形成鲜明对比。
摩根士丹利结构性产品与私募资本市场全球负责人Rich Myers表示："这些融资与市场上最具价值的资产直接挂钩，也就是芯片所产生的算力。大量证据表明，算力需求将持续增长，且超过算力供应。"
Apollo全球资产配置负责人Chris Edson则表示，传统公开债务市场无法独力满足数字基础设施的融资规模，需要项目融资、私募配售、保险资金及商业房地产等多类资本参与。获得投资级评级，是打开保险资金等最大资本池的关键钥匙。
风险积聚不容忽视
然而，随着资本加速涌入，风险也在同步积聚。
Fitch Ratings高级董事Jason Pompeii指出，当前的厂商融资规模前所未有，且风险高度集中。"这只会增加一种可能性：一旦AI最终令人失望，整条供应链都将受到冲击。"
交易结构的私募性质导致流动性存疑。由于大多数芯片融资交易不在公开市场流通，投资者难以便捷退出，而交易将少数芯片厂商、云计算巨头与新兴云服务商深度绑定，交叉敞口高度集中。Magnetar替代信贷与固定收益业务董事总经理Dave Snyderman警告："巨头只会更大。只有他们才能获得融资渠道。"
客户合同的法律效力同样存在疑问。Carlyle资产支持融资负责人Akhil Bansal直言："所有人都假设这些合同牢不可破，但我关注的是现实层面——如果只有七家机构为GPU提供所有信用支持，筹码究竟在谁手里？"
Nuveen私募固定收益负责人Laura Parrott则表示，她目前暂缓参与大型投资级芯片交易，待市场结构更为成熟后再行评估。"这是一种全新结构，一旦出现某种冲击，我们尚不清楚结果会如何演变。"
此外，宏观层面的变数同样存在：德克萨斯州的地方反对势力已促成新项目暂停令，甲骨文在新墨西哥州的项目受监管阻碍被迫推迟付款，OpenAI与Anthropic也在就安全问题讨论放缓部署节奏。
迈向"算力资产类别"
尽管挑战并存，市场参与者对这一范式的长期潜力仍持乐观态度。
黑石战术机遇团队高级董事总经理John Watson将当前时刻比作汽车行业的早期岁月：当年为福特T型车提供融资的人同样面临"人们真的会开车吗"的疑问，如今汽车金融已发展为规模庞大、运作成熟的市场。
在芯片市场演进层面，早期研究与实际使用数据显示，芯片的实际使用寿命正超出当前会计处理所体现的年限，这将改善其可融资性。美国银行基础设施与可持续融资全球负责人Karen Fang预计，类似二手车价格指南的半导体估值工具将逐步出现，进而催生更活跃的芯片租赁与对冲市场。
Watson描绘的终极愿景是：将一个算力单位转化为可在全球范围内交易和融资的资产类别——"我们理解算力的经济价值，因而为它融资。"
实现这一目标，仍有赖于AI商业化进程真正兑现市场预期。
