華爾街正把愈來愈多資金押注在AI基礎設施，但這場規模龐大的「循環融資」能否持續運轉，背後其實建立在一個關鍵假設上：輝達(NVDA-US) GPU不能像過去的科技設備一樣快速貶值。
隨著輝達攜手華爾街金融巨頭推出高達5,000億美元融資框架，GPU的使用壽命與殘值，正從技術問題變成整個AI融資體系能否成立的核心。
根據這項合作框架，科技企業可在阿波羅全球、KKR、博楓資產、貝萊德、黑石與高盛等金融巨頭提供的資金支持下，租賃輝達晶片設備。
參與交易的金融業高層認為，在AI晶片持續供不應求之下，晶片價格維持高檔的時間，可能比許多分析師原先預期更久。
輝達執行長黃仁勳更形容，這項安排將創造一種以晶片為基礎的新資產類別，為規模達22兆美元的私募資本產業帶來投資機會。
GPU能保值多久成融資關鍵
問題在於，GPU終究不是房地產，也不像商用飛機或汽車，在承租人違約後仍有相對穩定的二手市場。AI技術快速迭代，一旦需求降溫、模型效率提升，或新一代GPU性能大幅躍進，舊晶片的經濟價值都可能迅速下降。
Creative Strategies技術分析師Ben Bajarin直言，整套模式都建立在持續投資之上，一旦出現產能過剩或算力需求減弱，風險就會浮現。
目前許多以GPU租賃為抵押的債務，貸款方要求在3至5年內全額償還，背後假設正是晶片在此之後的殘值可能已所剩無幾。
然而，購買或承租GPU的企業還得投入龐大資金興建資料中心，收入回收速度可能遠落後於前期支出，使資產折舊速度成為融資結構中不能忽視的風險。
這套模式的構想，是向退休基金、保險公司及主權財富基金等機構發行公募與私募債券，再把資金注入專門設立的平台，持續為AI晶片交易提供融資。
問題是，一旦AI基礎設施建設潮停滯、專案延後甚至取消，或輝達自身推出突破性產品，舊GPU的殘值可能比金融機構預期更快下滑。
舊款A100成為保值試金石
儘管風險存在，目前參與交易的金融機構仍相對樂觀。他們認為，輝達GPU目前嚴重供不應求，使其具備優於傳統電腦處理器的抵押品特性。
黃仁勳也強調，許多客戶至今仍持續使用早期推出的晶片，證明舊款GPU並未隨新品上市迅速失去價值。
CoreWeave(CRWV-US) 近期的案例更成為重要佐證。這家以採購輝達GPU、建置資料中心並出租算力為主要模式的公司，近期以接近全價的價格簽下一份A100晶片合約，合約期限一路延伸至2029年。
值得注意的是，A100早在2020年就已推出，卻仍能取得接近新品水準的租賃價格，顯示部分舊世代AI晶片的經濟壽命可能比市場原先估計更長。
CoreWeave共同創辦人兼首席開發長Brannin McBee表示，推理與工程需求同步增加，正延長舊GPU的使用壽命。
隨著AI運算從模型訓練延伸至推理與AI代理應用，即使不是最新一代晶片，仍可能找到足夠需求。
輝達親自替GPU殘值「兜底」
為進一步降低金融機構對折舊的疑慮，黃仁勳透露，輝達在特定情況下可能透過「殘值支持機制」，利用自身資產負債表為專案最高25%的成本提供支持，總額上限約1,250億美元。若作為抵押品的硬體價值跌破預設水準，輝達等擔保方就必須出資補足差額。
參與5,000億美元融資交易的高層指出，輝達擁有長達10年的GPU單位租賃價格歷史數據，因此有能力評估相關資產價值；輝達提供的殘值保障，也可被視為整套融資結構的「第一道吸收損失層」，率先承擔超出預期的硬體折舊風險。
有了這層保障，私募資本業者更有信心把GPU租賃融資打包成標準化證券，再出售給保險公司等長期債務投資人，進一步打通阿波羅、KKR與博楓資產等機構的龐大資金池。
對輝達而言，這套架構同樣具有吸引力，因為融資風險與資金負擔可更多轉移至金融財團，而非全部壓在自身資產負債表上。
換言之，AI「循環融資」能否持續擴張，愈來愈取決於一個看似簡單、卻難以回答的問題：今天價值數萬美元的GPU，3年、5年甚至更久之後究竟還值多少。
只要舊晶片仍能維持租賃需求與殘值，華爾街就有機會把GPU轉化為可融資、可證券化的資產。
