英伟达5000亿融资内幕，SpaceX进军AI算力市场

5000亿融资背后的真相

1、这5000亿美元究竟从何而来

英伟达联手Apollo、贝莱德等巨头搭建融资平台，旨在撬动超5000亿美元第三方资金，用于采购芯片、建设电厂及数据中心。

这仅代表平台资金上限，实际落地前，金融机构仍需独立审核客户资质、合同条款及设备残值。

真正的变革在于融资架构的重构。

以往数据中心建设多由微软、谷歌、亚马逊自掏腰包；如今私募股权、保险资金、养老金等也能通过项目融资介入。

对英伟达而言，此举相当于引入华尔街充当“算力需求的放大器”：

客户若资金不足，可由金融机构先行垫付，待项目运营后，通过GPU租金及算力收入偿还债务。

此举打破了芯片销售受限于公司资产负债表的束缚。

但这套模式仅解决了“资金来源”问题，却未回应“用户需求”的问题。

2、GPU为何能被评定为“投资级资产”

机场、收费公路之所以能被基金长期持有，源于其需求稳定、合同期长及残值可测。

GPU若想跻身此行列，须满足租金稳定、利用率高、客户分散及淘汰速度可控等条件。

英伟达出售的是包含GPU、网络及软件的“AI工厂”整体方案；若一家客户退出，算力可转移给其他实验室或云厂商继续使用。

此外，CUDA软件的持续迭代还能榨取旧设备的性能，从而延长其使用寿命。

A100即为典型案例：2020年发布，六年后仍被用于训练、微调及推理，且有客户签署多年期合同。

H100的年度租金从2025年10月的每小时约1.70美元，涨至2026年3月的约2.35美元，B200的云端报价更是攀升至5.30至7.05美元。

这些数据表明当前市场需求旺盛。

然而，此处存在一个常被忽视的悖论：英伟达既是新品的发布者，又要为旧设备的残值提供担保——它实际上决定了被担保资产的贬值速率。

即英伟达新品性能越强、单价越低，其前代设备的贬值速度便越快。

设备物理寿命长达十年固然证明其耐用，但能否在十年内持续以高价出租，取决于英伟达下一代芯片将单位算力成本压低到何种程度。

当前H100和B200的高价中，掺杂了供应紧张及新品溢价因素，该价格无法直接线性推算至十年之后。

AI工厂的盈利模型能否跑通，关键取决于利用率、扣除电费运维后的净租金及设备的经济寿命这三个指标。

若这三个指标中任何一个被高估，回报都将迅速坍塌。

3、循环融资的风险是消除了还是换了形态

传统的循环融资链路为：供应商出资给客户，客户购入供应商产品，供应商确认收入，项目再依赖新一轮融资或设备涨价还债。

英伟达此次引入第三方机构并要求独立尽职调查，确实切断了这条直线。

但独立决策无法阻断共同假设。Apollo、黑石、KKR虽各自审核项目，但大概率基于同一套逻辑：AI需求持续增长、GPU租金维持高位、利用率充足、旧设备残值稳定。

一旦这些假设同时落空，看似分散的项目将同步出现问题——风险并未消失，只是从单根绳索变成了多根绳索，而这些绳索仍拴在同一根柱子上。

更值得关注的是，英伟达可能为部分项目提供最高25%的残值担保，实质上是为自己产品上了保险：

若设备售价低于预期，英伟达将承担兜底责任。这虽能降低融资成本，但也意味着其重新与项目风险捆绑。

担保的触发条件、上限额度及是否有追索权，细节需查阅财报附注。

Chanos将此模式比作2008年危机，虽言重。

2008年的核心问题在于高杠杆加期限错配，以及市场对抵押品价值的集体误判。AI工厂虽已具备可计量的租金收入，且GPU可在客户间流转，与当年的按揭证券化有所不同。

真正的相似之处在于，融资方均可能高估了抵押品残值及未来现金流——这才是该警惕的共同点。

英伟达5年期CDS（信用违约互换）单日上涨约5个基点，当前绝对水平虽不高，但单日变动速度比水平本身更具参考价值——市场正在为原本不存在的尾部风险重新定价。

接下来我将重点关注以下指标：

算力合同是否有最低付费承诺

客户集中度如何

GPU实际利用率、扣电费后净租金、租约期限是否覆盖债务期限

英伟达自身承担了多少担保及残值支持。

若该融资平台能将AI基建资金池做大，代价是芯片需求将与信用市场深度绑定，这虽不改变最终结果，却改变了过程。

SpaceX投身AI资本开支军备竞赛

1. 2027年的万亿美元支出，仍在持续上调

摩根士丹利最新将SpaceX纳入AI资本开支观察名单。

根据Visible Alpha的市场一致预期，微软、Alphabet、亚马逊、Meta和SpaceX的资本开支将从2025年的4040亿美元增至2026年的7860亿美元，2027年进一步攀升至1.15万亿美元，同比增长47%。

更惊人的是预测调整速度。2026年1月，华尔街预计原有四家公司2027年仅支出5270亿美元；7月升至8310亿美元；8月又涨至9940亿美元。七个月内累计上调89%，最近一个月就涨了20%。

SpaceX加入后，2027年总额直接突破1万亿美元。其中的1590亿美元是SpaceX全部资本开支预估，不能全部算作AI支出。

图中亦未包含甲骨文及其他AI云厂商，因此1.15万亿美元更像当前快照，距离行业最终支出仍有差距。

2. SpaceX已开始对外出租算力

二季度，SpaceX的AI资本开支达到158亿美元，一季度仅77亿美元，去年同期更是只有7.5亿美元。

已上线算力从一年前的0.4GW增至1.4GW。管理层预计今年底将超过2GW，2027年底达到5至10GW，更接近10GW。

马斯克提出的20GW指供电和冷却设施准备规模，不代表20GW算力已上线。

更关键的是，这些算力已开始对外出租。SpaceX二季度签下141亿美元云计算合同，并新增16亿美元AI基础设施收入。

目前它更接近专门出租GPU算力的AI云厂商，产品范围尚未涵盖AWS、Azure和Google Cloud的完整性。

这意味着SpaceX已从“为训练Grok采购算力”转向“采购算力并出售给外部客户”。

外部合同开始承接资本开支，投资规模的持续性也随之提升。

3. AI资本开支需求强劲，资金结构更脆弱

2027年五家公司的资本开支预计比2026年增加3660亿美元，其中SpaceX自身增加约910亿美元，贡献了四分之一的增量。

芯片、HBM等高端内存、电力设备、冷却系统、光通信及数据中心，订单能见度因此继续向后延长。

但SpaceX与原有四大巨头存在一个重要区别。

微软、Alphabet、亚马逊和Meta拥有庞大经营现金流，SpaceX上半年经营现金流仅35亿美元，总资本开支却高达285亿美元。

其之所以拥有约1000亿美元现金，主要依靠上市融资857亿美元及新发行的250亿美元债券。

AI繁荣开始借助借贷加速：风险正从利润表转向资产负债表。

高盛披露了两项数据：标普500约一半盈利增长由AI资本开支驱动；超大规模科技公司预计在2027年通过约4000亿美元债务融资，覆盖35%的资本开支。

这表明AI繁荣虽在创造真实利润，但维持增长所需资金却日益增多。

1. AI资本开支已影响整个标普500

高盛数据显示，标普500一、二季度盈利均同比增长约25%，其中约一半增长由AI资本开支推动。