英伟达创办人黄仁勋（Jensen Huang）正推动一项规模达5000亿美元的人工智能基础设施融资计划，试图说服华尔街，英伟达芯片不只是快速更新的电子产品，也能像商业地产或收费公路一样，成为可长期持有、产生现金流的金融资产。英伟达本周宣布与六家大型资产管理公司达成协议，资金将用于数据中心和GPU集群建设，计划成败则取决于英伟达能否继续领先中国的AI发展。

黄仁勋在CNBC节目中公布计划时，身旁站着贝莱德（BlackRock）、黑石（Blackstone）、阿波罗（Apollo）、KKR、布鲁克菲尔德（Brookfield）和高盛（Goldman Sachs）的负责人。按照安排，这条资金管道将面向缺乏信用评级或现金、难以自行筹资的公司，包括AI初创企业和新型云服务商。融资规模之大，也把芯片技术路线与私人信贷市场直接连接起来。

黄仁勋把英伟达的AI工厂平台描述为可投资的基础设施资产。他说：“英伟达的AI工厂平台确实是可投资资产，是基础设施资产。原因在于它具有生产力、能够产生收入、可以互换，而且几乎所有云服务提供商都在使用。”这套论证的关键，是让投资者相信GPU集群能够像建筑物、仓库或货船那样，为贷款提供稳定抵押。

在标准资产支持融资中，银行放款的依据是：借款人违约后，银行可以收回相关实物并出售，以追回部分资金。这类资产通常拥有成熟的二级市场，使用寿命可达数十年。尖端GPU却没有同样确定的生产周期。新芯片最初用于前沿模型训练，几年后往往转向利润率较低的推理任务，性能用途变化会直接影响转售价格和抵押价值。

FedWatch Advisors创办人本·埃蒙斯（Ben Emons）曾为IndyMac安排类似资产支持贷款。他指出，芯片融资最核心的风险是折旧：“折旧是这里唯一的关键风险。英伟达芯片的折旧速度可能快于预期。”如果GPU在贷款期限内迅速失去价值，资产账面价值便可能低于债务余额，投资者面对的就不再是稳定基础设施，而是价格波动明显的设备抵押品。

埃蒙斯认为，最大的威胁来自中国。他说：“埃蒙斯尤其认为，中国是英伟达融资模式面临的最大单一威胁。”中国正快速提升国内计算能力，若本土厂商通过价格战向市场投放低成本芯片，硬件价格可能下跌。届时，支撑数千亿美元私人贷款的抵押品，可能比债务条款本身贬值得更快。

这项风险短期内未必立即兑现。华为（Huawei）自2019年以来一直列在美国商务部实体名单上；美国政府今年5月表示，华为昇腾AI芯片违反美国出口管制，任何美国公司都不得使用这些芯片。与此同时，英伟达仍是美国AI芯片的压倒性领先供应商，按多数估计，其市场份额超过75%。出口限制因此为英伟达争取了时间，却没有消除中国扩大供给能力所带来的长期价格压力。

目前市场条件仍有利于黄仁勋。随着超大规模云计算企业竞相扩建产能，英伟达H100芯片供应紧张，租赁价格已从2025年底每GPU小时约1.70美元升至今年约2.35美元。较高的租金为数据中心运营商偿债提供收入来源，也为投资人把GPU视为生产性资产提供现实依据。

英伟达还把CUDA软件层列为延长芯片经济寿命的重要因素。该软件使开发人员能够在英伟达GPU上运行AI工作负载，并持续改善部署后的硬件表现。公司据此认为，旧芯片能够比传统会计折旧模型预测的时间更长地保持生产力并产生收入；但实际寿命仍取决于新一代芯片速度、客户需求和二手市场价格。

若非投资级借款人出现倒闭，华尔街基金经理可能需要收回并转售二手GPU，而市场当时或已下跌。为补偿风险，埃蒙斯估计投资者会把GPU视为高折旧设备，而非房地产，并要求约11%至17%的收益率，具体取决于贷款在资本结构中的位置。AI基础设施扩张和数千亿美元资金的最终走向，将取决于英伟达的CUDA与市场需求能否抵消折旧及中国供给带来的冲击。