【文章来源：金十数据】
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新兴的 AI 云计算公司为了在人工智能市场上挑战科技巨头，获得了大量由这家市值 5 万亿美元芯片制造商的图形处理器 （GPU） 作为抵押的贷款，并利用这些资金购买更多 AI 芯片来扩大规模。这些公司租赁一个数据中心，填满 AI 硬件，并出租这些硬件的算力给科技公司，用于训练和运行人工智能模型。
据 The Information 在 7 月报道，这一成长型板块中的四家公司——其中三家拥有英伟达的投资背景，即利用英伟达的 AI 芯片 （即 GPU） 作为抵押品，背负了超过 200 亿美元的债务。
因准确预测安然倒闭而声名大噪的吉姆·查诺斯 （Jim Chanos），对这种由 GPU 支持的债务激增看到了危险信号，因为获得这些贷款的 「新型云厂商」（neoclouds） 缺乏清晰的盈利路径，这使得债务偿还变得困难。
「像新型云厂商这样的商业模式，以及很多 AI 公司本身……目前都只是亏损企业，」 查诺斯上周在接受采访时表示。「你只能寄希望于这种情况发生改变，否则，这些债务将面临违约。」
这种融资趋势由 CoreWeave 率先发起，属于一种资产抵押贷款形式：亏损公司可以利用其资产作为抵押来获得原本无法获取的资金，通常利率较高。
由于所谓的新型云厂商在规模上远小于它们试图挑战的科技巨头，以 GPU 为抵押的融资提供了一条快速扩张的有效途径。英伟达在这一领域投入了巨资，旨在将其客户群扩展到科技巨头之外。
根据 The Information 的数据，今年早些时候上市的由英伟达支持的 CoreWeave，及其竞争对手云服务提供商 Fluidstack，各自拥有约 100 亿美元以其 GPU 储备为抵押的债务。同样由英伟达支持的 Lambda 和 Crusoe，则分别背负了 5 亿美元和 4.25 亿美元的 GPU 抵押债务。
CoreWeave 在 2024 年报告了约 6500 万美元的亏损，而 Fluidstack 当年的亏损不到 100 万美元。Lambda 和 Crusoe 的财务数据未公开。
AI 芯片抵押债务的另一个巨大风险是科技投资界激烈争论的话题：英伟达的 GPU 可能会贬值，或者说失去价值的速度比公司会计核算的要快。
大多数云厂商 （包括 CoreWeave） 预计其 AI 芯片能在大约六年内产生收入。亚马逊在 1 月将其 AI 芯片的折旧年限——即有效经济寿命——从六年缩短至五年。
但查诺斯表示，随着英伟达大约每 18 个月推出一次新的 AI 产品，芯片贬值速度可能会加快。首先，这将使公司更难通过芯片赚取足够的收入来偿还债务。其次，芯片的市场价值可能会跌破其担保的贷款价值，从而增加违约风险。
查诺斯指出，即使假设芯片的使用寿命很长，新型云厂商目前也无法盈利：「我们观察的许多商业模式，一些新的数据中心和像 CoreWeave、Nebius 这样的新型云厂商，即使按 8 年或 10 年折旧计算也不赚钱，」 他说。「资本成本仍然过高，高于 AI 数据中心交易的回报率。」
「如果这些东西 （英伟达的芯片） 的经济寿命只有三年……那么许多此类交易的整体经济逻辑就会彻底崩塌，」 查诺斯说。
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新兴的 AI 云计算公司为了在人工智能市场上挑战科技巨头，获得了大量由这家市值 5 万亿美元芯片制造商的图形处理器 （GPU） 作为抵押的贷款，并利用这些资金购买更多 AI 芯片来扩大规模。这些公司租赁一个数据中心，填满 AI 硬件，并出租这些硬件的算力给科技公司，用于训练和运行人工智能模型。
据 The Information 在 7 月报道，这一成长型板块中的四家公司——其中三家拥有英伟达的投资背景，即利用英伟达的 AI 芯片 （即 GPU） 作为抵押品，背负了超过 200 亿美元的债务。
因准确预测安然倒闭而声名大噪的吉姆·查诺斯 （Jim Chanos），对这种由 GPU 支持的债务激增看到了危险信号，因为获得这些贷款的 「新型云厂商」（neoclouds） 缺乏清晰的盈利路径，这使得债务偿还变得困难。
「像新型云厂商这样的商业模式，以及很多 AI 公司本身……目前都只是亏损企业，」 查诺斯上周在接受采访时表示。「你只能寄希望于这种情况发生改变，否则，这些债务将面临违约。」
这种融资趋势由 CoreWeave 率先发起，属于一种资产抵押贷款形式：亏损公司可以利用其资产作为抵押来获得原本无法获取的资金，通常利率较高。
由于所谓的新型云厂商在规模上远小于它们试图挑战的科技巨头，以 GPU 为抵押的融资提供了一条快速扩张的有效途径。英伟达在这一领域投入了巨资，旨在将其客户群扩展到科技巨头之外。
根据 The Information 的数据，今年早些时候上市的由英伟达支持的 CoreWeave，及其竞争对手云服务提供商 Fluidstack，各自拥有约 100 亿美元以其 GPU 储备为抵押的债务。同样由英伟达支持的 Lambda 和 Crusoe，则分别背负了 5 亿美元和 4.25 亿美元的 GPU 抵押债务。
CoreWeave 在 2024 年报告了约 6500 万美元的亏损，而 Fluidstack 当年的亏损不到 100 万美元。Lambda 和 Crusoe 的财务数据未公开。
AI 芯片抵押债务的另一个巨大风险是科技投资界激烈争论的话题：英伟达的 GPU 可能会贬值，或者说失去价值的速度比公司会计核算的要快。
大多数云厂商 （包括 CoreWeave） 预计其 AI 芯片能在大约六年内产生收入。亚马逊在 1 月将其 AI 芯片的折旧年限——即有效经济寿命——从六年缩短至五年。
但查诺斯表示，随着英伟达大约每 18 个月推出一次新的 AI 产品，芯片贬值速度可能会加快。首先，这将使公司更难通过芯片赚取足够的收入来偿还债务。其次，芯片的市场价值可能会跌破其担保的贷款价值，从而增加违约风险。
查诺斯指出，即使假设芯片的使用寿命很长，新型云厂商目前也无法盈利：「我们观察的许多商业模式，一些新的数据中心和像 CoreWeave、Nebius 这样的新型云厂商，即使按 8 年或 10 年折旧计算也不赚钱，」 他说。「资本成本仍然过高，高于 AI 数据中心交易的回报率。」
「如果这些东西 （英伟达的芯片） 的经济寿命只有三年……那么许多此类交易的整体经济逻辑就会彻底崩塌，」 查诺斯说。
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新兴的 AI 云计算公司为了在人工智能市场上挑战科技巨头，获得了大量由这家市值 5 万亿美元芯片制造商的图形处理器 （GPU） 作为抵押的贷款，并利用这些资金购买更多 AI 芯片来扩大规模。这些公司租赁一个数据中心，填满 AI 硬件，并出租这些硬件的算力给科技公司，用于训练和运行人工智能模型。
据 The Information 在 7 月报道，这一成长型板块中的四家公司——其中三家拥有英伟达的投资背景，即利用英伟达的 AI 芯片 （即 GPU） 作为抵押品，背负了超过 200 亿美元的债务。
因准确预测安然倒闭而声名大噪的吉姆·查诺斯 （Jim Chanos），对这种由 GPU 支持的债务激增看到了危险信号，因为获得这些贷款的 「新型云厂商」（neoclouds） 缺乏清晰的盈利路径，这使得债务偿还变得困难。
「像新型云厂商这样的商业模式，以及很多 AI 公司本身……目前都只是亏损企业，」 查诺斯上周在接受采访时表示。「你只能寄希望于这种情况发生改变，否则，这些债务将面临违约。」
这种融资趋势由 CoreWeave 率先发起，属于一种资产抵押贷款形式：亏损公司可以利用其资产作为抵押来获得原本无法获取的资金，通常利率较高。
由于所谓的新型云厂商在规模上远小于它们试图挑战的科技巨头，以 GPU 为抵押的融资提供了一条快速扩张的有效途径。英伟达在这一领域投入了巨资，旨在将其客户群扩展到科技巨头之外。
根据 The Information 的数据，今年早些时候上市的由英伟达支持的 CoreWeave，及其竞争对手云服务提供商 Fluidstack，各自拥有约 100 亿美元以其 GPU 储备为抵押的债务。同样由英伟达支持的 Lambda 和 Crusoe，则分别背负了 5 亿美元和 4.25 亿美元的 GPU 抵押债务。
CoreWeave 在 2024 年报告了约 6500 万美元的亏损，而 Fluidstack 当年的亏损不到 100 万美元。Lambda 和 Crusoe 的财务数据未公开。
AI 芯片抵押债务的另一个巨大风险是科技投资界激烈争论的话题：英伟达的 GPU 可能会贬值，或者说失去价值的速度比公司会计核算的要快。
大多数云厂商 （包括 CoreWeave） 预计其 AI 芯片能在大约六年内产生收入。亚马逊在 1 月将其 AI 芯片的折旧年限——即有效经济寿命——从六年缩短至五年。
但查诺斯表示，随着英伟达大约每 18 个月推出一次新的 AI 产品，芯片贬值速度可能会加快。首先，这将使公司更难通过芯片赚取足够的收入来偿还债务。其次，芯片的市场价值可能会跌破其担保的贷款价值，从而增加违约风险。
查诺斯指出，即使假设芯片的使用寿命很长，新型云厂商目前也无法盈利：「我们观察的许多商业模式，一些新的数据中心和像 CoreWeave、Nebius 这样的新型云厂商，即使按 8 年或 10 年折旧计算也不赚钱，」 他说。「资本成本仍然过高，高于 AI 数据中心交易的回报率。」
「如果这些东西 （英伟达的芯片） 的经济寿命只有三年……那么许多此类交易的整体经济逻辑就会彻底崩塌，」 查诺斯说。
【文章来源：金十数据】
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新兴的 AI 云计算公司为了在人工智能市场上挑战科技巨头，获得了大量由这家市值 5 万亿美元芯片制造商的图形处理器 （GPU） 作为抵押的贷款，并利用这些资金购买更多 AI 芯片来扩大规模。这些公司租赁一个数据中心，填满 AI 硬件，并出租这些硬件的算力给科技公司，用于训练和运行人工智能模型。
据 The Information 在 7 月报道，这一成长型板块中的四家公司——其中三家拥有英伟达的投资背景，即利用英伟达的 AI 芯片 （即 GPU） 作为抵押品，背负了超过 200 亿美元的债务。
因准确预测安然倒闭而声名大噪的吉姆·查诺斯 （Jim Chanos），对这种由 GPU 支持的债务激增看到了危险信号，因为获得这些贷款的 「新型云厂商」（neoclouds） 缺乏清晰的盈利路径，这使得债务偿还变得困难。
「像新型云厂商这样的商业模式，以及很多 AI 公司本身……目前都只是亏损企业，」 查诺斯上周在接受采访时表示。「你只能寄希望于这种情况发生改变，否则，这些债务将面临违约。」
这种融资趋势由 CoreWeave 率先发起，属于一种资产抵押贷款形式：亏损公司可以利用其资产作为抵押来获得原本无法获取的资金，通常利率较高。
由于所谓的新型云厂商在规模上远小于它们试图挑战的科技巨头，以 GPU 为抵押的融资提供了一条快速扩张的有效途径。英伟达在这一领域投入了巨资，旨在将其客户群扩展到科技巨头之外。
根据 The Information 的数据，今年早些时候上市的由英伟达支持的 CoreWeave，及其竞争对手云服务提供商 Fluidstack，各自拥有约 100 亿美元以其 GPU 储备为抵押的债务。同样由英伟达支持的 Lambda 和 Crusoe，则分别背负了 5 亿美元和 4.25 亿美元的 GPU 抵押债务。
CoreWeave 在 2024 年报告了约 6500 万美元的亏损，而 Fluidstack 当年的亏损不到 100 万美元。Lambda 和 Crusoe 的财务数据未公开。
AI 芯片抵押债务的另一个巨大风险是科技投资界激烈争论的话题：英伟达的 GPU 可能会贬值，或者说失去价值的速度比公司会计核算的要快。
大多数云厂商 （包括 CoreWeave） 预计其 AI 芯片能在大约六年内产生收入。亚马逊在 1 月将其 AI 芯片的折旧年限——即有效经济寿命——从六年缩短至五年。
但查诺斯表示，随着英伟达大约每 18 个月推出一次新的 AI 产品，芯片贬值速度可能会加快。首先，这将使公司更难通过芯片赚取足够的收入来偿还债务。其次，芯片的市场价值可能会跌破其担保的贷款价值，从而增加违约风险。
查诺斯指出，即使假设芯片的使用寿命很长，新型云厂商目前也无法盈利：「我们观察的许多商业模式，一些新的数据中心和像 CoreWeave、Nebius 这样的新型云厂商，即使按 8 年或 10 年折旧计算也不赚钱，」 他说。「资本成本仍然过高，高于 AI 数据中心交易的回报率。」
「如果这些东西 （英伟达的芯片） 的经济寿命只有三年……那么许多此类交易的整体经济逻辑就会彻底崩塌，」 查诺斯说。
