英伟达的新财务战略并没有计算在内

四月 – 1805

拿破仑是欧洲的主人

只有英国舰队站在他面前

计算现在是一种资产类别

我认为现在又到了谈论金融创新的时候了。 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛和 KKR 都在与 Nvidia 合作，筹集 5000 亿美元的融资，将计算转变为资产类别。

英伟达首席执行官黄仁勋对 CNBC 表示：“这确实是科技芯片第一次成为可投资的资产类别。” “这些现在都是创收资产。它们生产力高、寿命长、可替代、灵活。”

去年，黄仁勋对 Nvidia 自己的最新一代 Hopper 芯片说了一些非常不同的话。 “当 Blackwell 开始批量出货时，你就不能放弃 Hoppers，”黄仁勋在该公司人工智能会议上对与会者大肆宣传其最新的 GPU 架构。 “在某些情况下，霍珀表现得很好。但不多。”因此，到目前为止，被告知芯片实际上是“长期”的“创收资产”……坦率地说，这让我感到很震惊。

至少目前来看，黄是没有错的。旧芯片的租赁价格一直在上涨，Silicon Data 预计该价格将在 2028 年继续上涨。这里有一个有趣的轶事：一家云服务提供商在续签合同期间将 Nvidia Blackwell B200 芯片的价格提高了一倍。

贝莱德首席执行官拉里·芬克 (Larry Fink) 向 CNBC 表示：“这只是一个开始，就像我 20 世纪 70 年代进入抵押贷款支持证券市场时一样，我将其视为金融工程的下一个未来。”现在，对于你们中的一些人来说，这可能会敲响警钟。正如前对冲基金经理马克·鲁宾斯坦（Mark Rubinstein）指出的那样，当抵押贷款生产过剩时，抵押贷款支持证券就会失败。人工智能行业的数据中心正变得饱和，而中国的开源模型尽管相当强大，但所需的计算量却较少，这两者似乎都对芯片需求不断增长的概念构成了潜在威胁。还有一个更基本的问题：像 Anthropic 和 OpenAI 这样推动当前需求的前沿实验室能否赚钱？

在我们开始讨论 Jensen 数学之前，我想指出一些事情：这还不是板上钉钉的事情。这是一些谅解备忘录。大家可能还记得，去年，英伟达签署了一份价值 1000 亿美元的谅解备忘录，投资 OpenAI。你可能还记得，呃，这并没有发生。但谅解备忘录的一个很酷的事情是，你可以发布一个重大公告，然后实际情况是否进展并不重要。尽管如此，我们还是假设它是真实的，因为即使作为一个试验气球，它也告诉了我们一些有趣的事情。

让我们先回顾一下。我们为什么要谈论“计算”？黄仁勋表示，“Nvidia 计算不仅仅是一块芯片。”那是因为还有一个软件，叫做 CUDA。黄仁勋在推文中表示，“这就是 Nvidia 人工智能工厂不同于单纯的芯片的原因”——呃，X 上的帖子。“它们的价值并不在安装时固定：CUDA 不断提高其输出；安装的基础在其初始折旧期之后仍然保持生产力。”

好的，但是芯片和软件 独自的 不创建计算——它们只有位于需要仓库和电源的大型数据中心基础设施中时才有用。黄似乎正在讨论计算 没有 这些东西，将英伟达的系统称为“一个完整的人工智能工厂平台，包括加速计算、网络、系统软件、人工智能框架和全球开发者生态系统”。值得注意的是，此列表中没有：实体设施。

抛开“人工智能工厂”这个可笑的想法不谈，电力可能是在硅芯片矿中辛苦劳作的。黄仁勋淡化数据中心的部分原因是迄今为止大部分融资都流向了数据中心。 Rubinstein 写道：“Blackstone 已经建立了一个价值 1,850 亿美元的平台，包括在建设施，并预计长期拥有稳定数据中心的市场可能会随着时间的推移增长到 1 万亿美元。”黄并不关心这些——很多都是房地产，与他无关。黄仁勋关心人们购买 Nvidia 芯片。

因此，这里的“计算”并不是指整个数据中心堆栈；而是指整个数据中心堆栈。这是谈论我们的老朋友 GPU 支持的贷款的流行语。我可以理解为什么人们可能想切换到“计算”而不是“GPU”，因为每个人都知道 GPU 的寿命比建筑物的寿命短得多——估计范围在两到五年之间。我想“计算”也涵盖 TPU 支持的贷款，所以就是这样。

今年夏天早些时候，Broadcom 推出了一个 350 亿美元的计划，看起来与 Nvidia 现在提供的产品非常相似，它与 Apollo 和 Blackstone 签署了一项协议，为我们现在所说的计算提供资金，并以大约 100 万颗芯片作为抵押。阿波罗和黑石将靠利息赚钱；博通为芯片所在的特殊目的载体发行的两张优先票据提供了担保。这笔交易旨在增加对博通芯片的需求。英伟达似乎注意到了这一点，并且出于同样的原因正在做同样的事情。

因此，现在黄仁勋正在为英伟达芯片的长寿命欢呼雀跃。作为计算如何随着时间的推移而改进的“有力例子”，黄指出了 2020 年推出的 pre-Hopper A100 芯片，并且“仍然处于活跃的商业用途”，他说。 “客户继续承诺多年部署的能力，将 A100 的经济寿命延长到十年。”天哪，这和他去年所说的华丽的新芯片有很大不同，不是吗！

我们之前围绕这些部分讨论过芯片融资。您可能还记得，没有人能够就芯片的折旧时间表达成一致；只要英伟达想要救助购买它们的公司，这并不重要。事实上，你可以将黄的声明本身视为一种救助。在关于芯片折旧的讨论中，做空者Michael Burry提出，两到三年是芯片合适的折旧周期。 IBM 的 Arvind Krishna 表示折旧需要五年时间。黄来了，说他的一款芯片的经济寿命是十年！我的，我的，我的。

这与贷方相关，因为它决定贷款条款。例如，根据公司文件显示，CoreWeave——GPU支持贷款的先驱，也是英伟达的客户国——可以借入的金额随着其芯片贬值而减少。因此，如果黄在上帝面前，每个人都说折旧期限是 10 年，那么我不明白为什么银行不相信他。我认为这对于任何试图从这个财团获得贷款的人来说非常有用。

黄引用了计算价格的上涨——包括 2022 年推出的 Hopper H100 芯片。他并没有夸大价格上涨，尽管他的逻辑可能是自私的。人工智能行业分析师布伦丹·伯克 (Brendan Burke) 表示，它们是由对推理的更高需求驱动的，推理是经过训练的模型分析新数据的行业术语。伯克说，这意味着旧芯片的每小时费率仍然很高，在某些情况下甚至有所增加。 “推理芯片严重短缺，这扭转了价格下降的预期趋势，”他告诉我。

在 CoreWeave 的第二季度财报电话会议上，首席执行官 Michael Intrator 表示，该公司已经能够从 2020 年起通过一份延续到 2029 年的合同来销售采用架构的 GPU。将这些点联系起来，由于 CoreWeave 与 Nvidia 的关系如此紧密，我想知道这是否就是黄仁勋的十年折旧周期所指的。

需求激增会永远持续下去吗？他妈的，我不知道。所有这些数据中心都在建设中，如果计算（或者更确切地说，芯片）像黄说的那样可替代，这意味着数据中心提供商正在饱和的市场中进行价格竞争。但随着人工智能融入到更多事物中，更多的普通公司——除了前沿实验室之外——将需要进行推理。采用的速度很重要——如果速度太慢，这种模式可能会遇到麻烦。

我们无所畏惧的领导者 Nilay Patel 一直在 Slack 上焦头烂额地跑来跑去，询问为什么如果你在计算中投入 1 美元，你会得到 1.01 美元的回报。黄没有准确回答这个问题：“回报在于人工智能的实用性，”他写道。但如果我对正在发生的事情的理解是正确的，并且在这种情况下“计算”只是旧的、熟悉的 GPU 支持的贷款，那么投资回报率就是债务通常的回报率：利息。

所以就是这样。我们也不知道合同是什么样的，但细节很重要。 （在似乎激发了 Nvidia 声明的 Broadcom 合同中，Broadcom 并不支持 全部 根据之前 GPU 支持的贷款，我猜测购买计算的人的合同包含在抵押品中。该合同的好坏取决于其背后的支持者——微软肯定会支付账单，但 OpenAI 不赚钱，需要不断筹集资金，因此其合同对贷方来说风险更大。另外，在任何协议中，都可能有一项条款，给予债务提供者某种收入分成或其他使交易更顺利的方式。不过，我所知道的是，这个新的计算联盟对于 Nvidia 来说似乎是一笔非常划算的交易。

去年，当我与斯坦福大学的 Vikrant Vig 交谈时，他指出大部分 GPU 贷款都是以 Nvidia 芯片作为抵押品进行的。反过来，这使得企业更容易使用 Nvidia 芯片获得新贷款，而不是使用竞争对手的 GPU——Nvidia GPU 贷款的融资成本较低，因为抵押品更具流动性。如果英伟达和金融家之间的交易确实敲定，那么英伟达芯片的融资就会变得更加容易。如果您要从头开始创建 Neocloud（即一家出租 CoreWeave、Crusoe 和 Lambda 等计算设备的小公司），那么购买 Nvidia 芯片将为您提供不一定能从 idk、Broadcom 等竞争对手那里获得的支持。

Nvidia 一直积极投资 Neoclouds 并为其提供融资，以扩大其客户群。通过资助和培育 neoclouds，Nvidia 降低了大公司（例如微软、亚马逊、谷歌和 Meta）在价格上的议价能力。有趣的是，在最近的财报电话会议上，新的新云巨头 SpaceX 表示，它只与 Nvidia 芯片合作；后来，我们都发现Nvidia持有SpaceX价值210亿美元的股份。太空探索技术公司 曾是 正在评估 Nvidia 的替代方案，但其数据中心建设需要大量增加支出——因此，如果 Nvidia 的投资可能已经锁定了 neocloud。

但伯克指出，这笔融资还有另一个有趣的副作用。因为贷款之间的相对统一符合贷方的利益，这可能会进一步标准化 Nvidia 芯片在数据中心的安装方式。这也可能使英伟达在销售芯片方面具有竞争优势。

Burke 表示，事实证明，GPU 的性能根据其设置方式的不同而有所不同，这使得承担风险的贷方很难可靠地预测收入。英伟达已开始发布有关收入的指引 理想的 设置，推动云计算提供商使用特定的设计。这将提供标准化，使贷方的工作变得更容易。它还引发了对客户能赚多少钱以及英伟达建模准确性的更多审查。 “我看到的预测非常乐观，”他说。在某些情况下，预测每吉瓦每年的收入为 700 亿美元，这并不是该领域任何人今天都能获得的。

因此，合同条款可能需要特定的设置，以提高数据中心与 Nvidia 芯片的可互换性，这既是因为它可以更容易地对收入预测进行建模，也因为在违约的情况下，这使得贷方更容易卸下抵押品。 “大多数数据中心运营商都是高度定制的，让他们遵循一种方法将是一项重大的羊群活动，”伯克说。贷款条件可能会起到“牧羊犬”的作用，将工程师束缚在特定的设计中。

这也增强了 Nvidia 的竞争能力，而不仅仅是来自谷歌的 TPU 和亚马逊的 Trainium 芯片。当然，推理可以在旧的 Nvidia 芯片上运行，但事实证明 CPU 可以 还 伯克说，完成这项工作，CPU 会更便宜，大约是成本的十五分之一。因此，如果您可以使用 CPU，您不仅可以减少购买芯片的费用，还可以减少对 GPU 计算的需求，从而降低价格。

英伟达正在引入外部资本，因为它似乎对“循环融资”的指控感到非常恼火，它是购买其芯片的 Neoclouds 和人工智能实验室的主要投资者。还记得 Nvidia 支持的 Neocloud CoreWeave 吗？英伟达投资 和 挽救了首次公开募股 和 已承诺购买 CoreWeave 可能拥有的任何额外容量。 Nvidia“同意在四年内花费 13 亿美元从 CoreWeave 租用自己的芯片”，使其成为 2024 年 CoreWeave 的第二大客户。

这不仅仅是 CoreWeave。 Nvidia 广泛投资于 neocloud 公司。此外，截至最近的季度报告，Nvidia 正在支付 300 亿美元的云服务协议费用。 Seaport Research Partners 的高级分析师 Jay Goldberg 认为这些数字代表了 Nvidia 的支持协议。

因此，如果新的谅解备忘录最终成为交易，我们最终会遇到不同的情况。与（比如说）Nvidia 向 CoreWeave 提供 1 美元（CoreWeave 借用 5 美元，然后购买 6 美元的 Nvidia 芯片）不同，Blackstone 向 CoreWeave 提供 5 美元来购买 Nvidia 芯片。

让我们再看看这个财团都有哪些人，好吗？我们有阿波罗、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛和 KKR——所以只有一家银行、高盛和一堆私人信贷公司。私人信贷一直在为人工智能建设提供大量融资。

我不是金融专家，但情况似乎是私人资产为金融兄弟赚的钱比公共资产更多。由于人工智能一直在兴起，私人信贷界对人工智能对软件即服务的威胁产生了大规模的恐慌，而许多私人信贷基金已经深入涉足这一领域。因此，现在人们对资产支持证券产生了新的兴趣，而由人工智能芯片支持的贷款具有以下优点：(1) 不是 SaaS 公司的债务；(2) 可能成为杀死 SaaS 公司的基础设施。这可能会让 GPU 支持的贷款看起来很有吸引力。

人工智能的建设总体上已转向债务。 S&P Global 的数据显示，截至 7 月底，英伟达等超大规模企业“以及相关公司”已发行了约 2250 亿美元的债券。标准普尔指出，“截至年中，该领域的债券发行量增长了近 10 倍”，到年底可能发行 4000 亿美元。

至少，阿波罗看到了一个巨大的机会。 信息 报道称，那里有一个新人负责人工智能基础设施融资。安排人工智能交易是“一个不断增长的收入来源”。大约 60 人专注于人工智能构建。数据中心本身的开发资金与芯片的开发资金不同。

我指的是 Apollo，因为它最近发布了一些有趣的东西。该公司首席经济学家 Torsten Slok 在报告中指出，在人工智能堆栈中，距离最终用户越远，利润率就越大。型号及应用 失去 钱。这并不是永远的问题——例如，亚马逊在赚钱之前就亏损了——但它给这些贷款增加了另一层风险。 neoclouds 是模型和应用程序的第一层。如果这些公司无法弄清楚如何盈利，他们就会直接面临风险。

人工智能传播者将人工智能与互联网进行比较，认为它是一种有能力彻底重组社会的技术。奇怪的是，许多这些布道者对于人工智能的目标应该是什么并没有一个好的模型。关于治愈所有疾病和“智能作为实用工具”有很多讨论，但最具体的看起来像是“取代客户服务代理”和“加快编码速度”；我不知道，保险和股票交易中的风险评估也许还有一些空间。这些应用程序是否足以证明我们所看到的巨额资本支出是合理的？我对此表示怀疑。

相比之下，在互联网的早期，该技术还没有准备好提供流媒体音乐和视频，但到 1999 年，包括拉里·埃里森 (Larry Ellison) 在内的很多人都清楚，事情的发展方向就是这样。同样，在 90 年代，我们在文化上还没有做好网上购物的准备，但很多人都清楚这是一个机会。互联网泡沫的问题不在于传道者对技术可以做什么的看法是错误的，而在于他们对技术的用途的看法是错误的 什么时候 技术可以做到。

因此，即使最热心的人工智能支持者是正确的，掌握正确的时机也很重要。整个模型生态系统目前正在接受补贴。目前尚不清楚，如果模型制造商按其服务的实际价格收取费用，他们的需求是否会存在。想象一下，一个完美的人工智能个人助理，接受过组织中每个文档的培训；每天花费10万美元。即使它非常好——近乎完美！ – 这是 方式 每年花费 20 万美元雇用 100 名员工更划算。

OpenAI 和 SpaceX 血本无归。据报道，Anthropic 最近的年化运营率为 650 亿美元，但没有透露利润的消息。模范公司赚钱的压力越来越大，要达到 7% 的回报率，低于这个回报率对人工智能投资者来说是一场“彻头彻尾的灾难”，Gartner 的经济预测人士预计，到 2029 年，人工智能公司需要累计赚取 7 万亿美元的收入。这相当于每年近 2 万亿美元。

现在，如果芬克是对的，并且计算即资产与抵押贷款支持证券相当，我们应该预计会有更多的公司加入英伟达所吹捧的、博通实际安排的安排。但如果任何一家主要的人工智能模型公司突然破产，也许是因为他们无法盈利，对计算的需求就会突然下降。更重要的是，如果他们的芯片租赁合同是芯片贷款抵押品的一部分，那么这些贷款就 还 遇到麻烦了。

英伟达比与其签署备忘录的金融家更看好“计算作为一种资产类别”的一个迹象是其残值支持。基本上，如果 Neocloud 放弃贷款，Nvidia 已同意为其中一些合同支付高达 25% 的费用。这或许是为了让投资者放心，因为英伟达的资产正面临着投资信用记录很少或没有的公司的风险。此次融资表明“黄认为他的‘可投资资产类别’的宣传远远超出了市场的预期，”他表示 策略是本·汤普森。

尽管计算价格上涨，但这与剩余价值问题无关，即芯片的转售价格。如果有人因贷款而破产，而高盛有大量的计算资源需要转换，那么谁会购买以及购买价格是多少？大公司都在建设自己的数据中心，在某些情况下还使用自己的专有芯片。新云需要偿还大量债务——他们可能没有足够的现金来购买。这还没有解决。因此，如果转售价值低于一定水平，英伟达就必须对债务所有者进行补偿。

Goldberg 表示，我们没有太多细节，但重要的是 Nvidia GPU 在多大程度上足以作为贷款抵押品。到目前为止，在大多数交易中，仅有筹码是不够的——贷方还需要这些筹码上的合同现金流。所以 CoreWeave 的 GPU 贷款是 真的 由微软或英伟达或其他任何人支持。如果“人工智能工厂”只需要芯片作为抵押品，而不需要客户合同，那就意义重大。但请注意： 黄仁勋并没有直接这么说。

“欢迎来到詹森数学，”戈德堡在一封电子邮件中说道。 “Jensen 现在试图声称这是一种新的投资类别——股票、债券、抵押贷款、GPU。他的推文认为这是一种特殊的资产类别，因为随着时间的推移，由于软件、魔法和原因，它会以某种方式变得更好。”

在某种程度上，人们开始觉得这是英伟达保持人工智能派对继续发展的另一种方式。它已经处于历史性的运行状态，投资者对其的期望很高。 AI Now Institute 研究员 Leevi Saari 表示，英伟达可能面临着之前无限升级周期模式的限制。 “以前，他们就像汽车推销员一样，说你每年都需要一辆新车，因为上一代的效率太低了，你会失去价值。”现在，黄似乎在说折旧并不重要——计算不会像汽车那样很快贬值。它会像房子一样慢慢失去价值，甚至增值。

萨里表示，每年有能力继续购买新的 Nvidia 芯片的公司数量有限。为了让英伟达继续超越并提高其盈利预期，它必须开辟更多方式为购买芯片的公司提供资金。输入与其达成协议的金融机构。如果芯片没有像黄说的那样贬值 就在去年，它们突然成为可能引起养老基金兴趣的资产。

“我一生都无法理解他们如何将‘你必须每年购买一块新芯片’和‘不用担心折旧’结合起来，”萨里说。要相信芯片的价值会继续升值，你必须相信芯片市场完全缺乏弹性。 “在我看来，这是赤裸裸的花招。”

根据 Saari 的说法，真正的金融创新是“如何释放寻求安全的资本以促进英伟达的收入增长”，答案就是我们都看到的公告。市场反应平淡。在 华尔街日报杰克·阿布林 (Jack Ablin) 是价值 2600 亿美元的家族办公室 Cresset 的创始合伙人，该公司投资了 Nvidia。他指出，从历史上看，计算是“一种拥有生菜保质期的资产”。甚至 策略汤普森通常毫不掩饰地为科技行业鼓吹，他指出英伟达的战略存在风险。

那么谁来承担这个风险呢？无论谁最终获得了这些安排所发出的票据，而这通常不是它们的发起人。 “这是从发起到分配的过程，目的地是人寿或年金保险公司的一般账户，”法兰克福金融与管理学院 DWS 金融高级主席兼欧洲转型中心（一个专注于私人信贷的研究小组）主任 Sascha Steffen 写道。

这里有一些有趣的事情。进行这些交易的集团中有一半与可能最终获得贷款的实体拥有共同的所有者。这削弱了最终持有人（可能是保险公司）对贷款的审查。 “英伟达的声明通常被描述为解决公司为自己的客户融资的‘循环’问题，在英伟达的资产负债表层面上也确实如此，”斯特芬写道。 “再往下一层，就形成了第二个循环。”

另一件事是：保险公司承担风险所需的资本金额与债务评级密切相关。斯特芬指出，如果一家保险公司因为评级机构改变方法而被降级，那么该保险公司可能会被迫出售其 GPU 支持的贷款，“这是一种几乎没有二级市场的资产”。

现在的问题是，实际安排是否会真正实现。毕竟，英伟达之前曾公开发表过声明，但随后又回避了。只需向 OpenAI 询问他们的俄亥俄州数据中心即可。