分析報告預測，人工智能（AI）的運算競賽至2029年可能產生約7.1萬億美元的未償債務。這場龐大的基建投資正將AI領域轉變為一個日益依賴銀行與私人信貸的龐大債務融資市場。
- SemiAnalysis預測：2024至2029年，AI累計資本開支可能達到約11.1萬億美元。
- 未償債務預測：同一報告預測，到2029年與AI相關的未償債務約為7.1萬億美元。
- 高盛估計：2026至2031年，全球AI基建投資（包括運算、數據中心和電力）約為7.6萬億美元。
- 麥肯錫估計：到2030年，僅與AI工作負載相關的數據中心投資需求就達5.2萬億美元。
AI基建開支邁向萬億級別
人工智能競賽的成本已遠超傳統科技開支，其規模更接近全球基礎設施融資。下一階段建設涵蓋圖形處理器（GPU）、網絡、儲存、數據中心、電力、土地及能源協議等。多家機構的預測均指向萬億級別的投資。例如，SemiAnalysis估計2024至2029年間累計資本開支達11.1萬億美元，而高盛則預測2026至2031年AI基建投資為7.6萬億美元。儘管各家預測的計算方式不同，但趨勢一致，即AI建設正成為一個龐大的資本市場。
AI債務成獨立基建市場
AI集群需要巨額前期投資，但資金回收卻是通過雲端合約、GPU租賃等方式緩慢進行。這種時間差正吸引銀行、私人信貸公司和基建投資者進入市場。然而，這也帶來了融資難題：貸款機構希望在融資前看到長期客戶合約，客戶則希望先確認GPU和電力等資源可用，而數據中心營運商又需要同時看到資金和需求。為解決此問題，AI運算正開始被視為一種新的資產類別，貸款機構基於未來的GPU租賃收入進行承保，類似於飛機租賃或能源基建的融資模式。
輝達助攻GPU債務融資
晶片巨頭輝達（Nvidia）的角色已不僅是銷售GPU。據報導，輝達曾為部分新興雲端客戶提供財務後盾，以換取其雲端收入分成。這種結構讓貸款機構更放心，因為它減少了昂貴GPU閒置的風險。如果新雲端公司無法租出足夠的運算能力，輝達可協助支持未使用的容量。此舉不僅讓較小的AI雲端公司更容易為大型集群融資，也讓輝達在GPU租賃市場的經濟生態中扮演更深層的角色。然而，若GPU租賃價格下跌或企業需求放緩，此模式的風險也將隨之增加。
來源：mixed-news.com
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