文．洪寶山
從2023年至今，主要的科技公司投入AI基礎設施的金額預估達到三千至五千億美元，而不同於摩爾定律的18-24個月的翻倍成長，在AI的世界裡，幾個月到半年就是一個世代，以至於科技巨頭對於算力的追逐仍看不到盡頭，尤其是從黃仁勳的角度。
輝達爭取主權AI合約
輝達最近大動作投資英特爾、OpenAI、英國AI生態投資、沙烏地阿拉伯的HUMAIN AI工廠，這些案子折射出輝達現在的核心策略，從硬體供應商轉為基礎設施「平台商＋資本方」和OpenAI開建部署GW系統、在Intel投資、國家級AI工廠合作，都顯示輝達在硬體之外，想掌握資本與平台價值，勇於把資本投入到OpenAI、Intel入股案、英國AI生態投資。
這表示輝達自己也在下注它所供應的下游生態。
加上全球布局爭取主權AI合約如沙烏地阿拉伯、英國、德國、日本等地部署AI基礎設施，輝達此舉是在拉盟友、建立競爭門檻，穩固AI壟斷的地位。
輝達打造GPU抵押融資生態
輝達發現：「如果我能讓別人更容易買我的GPU，那我就能賣出更多GPU。
」也就是輝達早就變成整個AI金融生態的核心發電機。
輝達希望市場有更多人能買得起GPU，又不想當放款人，所以，輝達開始協助創造一種「GPU抵押融資生態」，例如合作夥伴CoreWeave，輝達賣給CoreWeave大量GPU，CoreWeave拿這些GPU做雲端算力租給OpenAI、
Runway、Stability等AI公司。
然後CoreWeave再用這些GPU的租金收益預期，去跟摩根士丹利等金融機構借錢。
借到錢，再買更多輝達的GPU。
結果，輝達賣得更多、
CoreWeave快速擴張、銀行有抵押物(GPU)作擔保，整個AI算力市場因此被「金融槓桿化」。
這套玩法跟2000年代的「房貸證券化」有點神似，只是主角變成了GPU。
在1997-2006年房貸證券化年代，房子拿去抵押貸款，投資銀行包裝成資產證券(MBS)，房價上漲推升抵押價值，最終泡沫風險留給金融機構。
簡單說，現在(2024-2025年)相當於房貸泡沫的「2004-2005年」階段，就是把「GPU」變成「金融商品」來加速AI投資的週期。
三大危機出現 AI資金鏈會崩
這就像以前的「房價永遠漲」信念，只是換成「AI永遠需要GPU」。
潛在風險是什麼？如果AI熱潮退燒、租金下降，抵押價值就崩。
越來越多資金靠貸款而非營收滾動。
一旦租賃收益不如預期，AI需求冷卻＋債務槓桿過高＋GPU折舊太快，將導致AI資金鏈崩，整個「算力產業鏈」會跟著重估。
不論是2008年的房市，還是今天的「AI金融化」，泡沫破裂時真正死的，不是虧損的公司，而是現金流斷掉的公司。
最容易現金流斷鏈的公司型態：GPU抵押融資型基金、高槓桿資料中心開發商、算力中介平台、二級租賃商，這些企業幾乎都跟CoreWeave類似，表面營收爆炸，但現金流是過路財神。
AI泡沫化這些企業相對安全
哪些企業反而相對安全？晶片製造供應鏈，擁有自有雲＋現金流強勁的巨頭，無負債、純研發AI公司。
泡沫破裂時，負債越多、折舊越重、租金依賴越高的公司最先死。
換句話說，算力出租端會爆、晶片製造端會撐。
不同於2008年金融泡沫帶給世人龐大的債務，AI泡沫屬於產業泡沫，將來可能會有過度建設的產能過剩，但AI科技提高了生產效率，有正面貢獻的一面，類似2000年的網路泡沫破滅後，網路技術後來創造電商經濟造福人類，AI的自動化也是，當時間消化了AI泡沫過剩的產能之後，AI帶給人類的會是更便捷的服務，不只是呆債。
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