当地时间8月10日，英伟达正式官宣重磅合作，与阿波罗、贝莱德、黑石、博枫、高盛、KKR六大全球顶级资管机构签署谅解备忘录，联合搭建独立算力融资平台，计划长期调动超5000亿美元第三方资本，专门供给云厂商、AI实验室与实体企业，用于采购英伟达芯片、建设大型数据中心AI工厂。
尽管英伟达和高盛、贝莱德在内的金融巨头都对这一合作前景信心满满，但资本市场上关于“循环融资”泡沫的质疑声浪却快速涌来。
面对质疑，英伟达CEO黄仁勋努力否认关于“循环融资”的质疑，并在访谈中强调，当前AI算力已经成为新时代刚需基础设施，搭建融资平台背后代表着市场对于AI基建的“真实而长期的需求”，并非资本单纯炒作催生的泡沫需求。
资本市场质疑：“互联网泡沫”借贷乱象重演？
美东时间周一，在英伟达官宣搭建5000亿美元融资平台的消息落地后，资本市场第一时间释放出明显担忧。
首先是英伟达的股价出现明显回撤：英伟达当日收盘下跌约2.8%，单日市值蒸发超700亿美元，表明投资者对融资模式可持续性产生分歧。
与此同时，英伟达CDS（债务违约保险）大幅飙升：英伟达5年期信用违约互换单日跳涨近6个基点，自5月下旬以来保险成本直接翻倍，距离7月底创下的历史高点仅一步之遥。CDS价格走高意味着机构投资者认为英伟达连带担保风险抬升，债务违约隐患加大。
市场主流质疑集中在“循环融资闭环”：不少市场人士和部分财经媒体担忧，英伟达的这套融资模式，本质是“华尔街借钱给AI客户，客户转头全部采购英伟达芯片”，依靠外部杠杆人为制造芯片需求，并非产业真实内生需求。
在这一假设下，一旦未来下游AI企业营收不及预期、无力偿还巨额贷款，整条产业链会出现多米诺式债务爆雷，复刻2000年互联网泡沫破裂前的供应商借贷乱象。
《大空头》原型迈克尔·伯里直接公开警示，英伟达持续扩张的融资操作，已经把循环支出推到前所未有的规模；财经平台Zerohedge也预警，海量表外SPV专项载体暗藏隐形债务，行业风险高度集中，一旦资金链收紧将冲击整个美股科技板块。
业内人士还指出，英伟达大客户高度集中，头部云厂商、AI实验室贡献绝大多数芯片订单，这样高度绑定的借贷采购模式会放大行业波动风险。
黄仁勋正面驳斥循环融资指控
面对铺天盖地的质疑，英伟达CEO黄仁勋通过官方声明、媒体访谈和社交平台长文等多重渠道回应，努力否认关于“循环融资”的质疑。
黄仁勋在接受专访时提出，目前AI计算能力已经成为等同于电力、互联网、公路的新时代刚需基础设施，和快速贬值的消费电子GPU已经完全不属于同一品类——这是黄仁勋提出的核心理论，解释了AI算力产业已经面临长期需求，而非仅仅是短期的周期性产品。
“历史上大家认为GPU更新迭代快、折旧速度高，但现在AI工厂算力具备长生命周期、跨客户流转、持续创收三大属性，是标准可投资资产。”
他举例，2020年推出的A100芯片至今仍在全球大规模商用，设备使用周期可拉长至十年；当前市场算力持续供不应求，H100、Blackwell系列芯片租赁价格持续上涨，现货算力一卡难求，直接证明需求来自各行各业真实业务落地——制药、制造、金融、零售都在加码AI改造，并非资本单纯炒作催生的泡沫需求。
黄仁勋补充，传统半导体周期由手机、电脑等消费电子换机潮驱动，具备明显涨跌循环；但本轮AI基建是全球全行业数字化刚需，各国都在布局算力底座，芯片、HBM、电力、数据中心土地全线短缺，产能追赶需求是长期主线，短期不存在需求崩塌基础。
针对“刻意放大杠杆”的指责，黄仁勋解释称，搭建融资平台的初衷是解决产业现实痛点：全球云厂商、AI实验室扩建算力投入动辄千亿级，若全部依靠企业自有现金，会大幅挤压研发与业务扩张空间。
而依靠华尔街的第三方融资，可以分摊科技企业的资金压力，加速AI技术落地，是全球基建行业通行模式——公路、电网都是长期依靠外部资本建设，AI算力融资平台只是复刻上述的成熟融资逻辑。
同时他强调，本次5000亿美元是融资平台长期可调动资金总规模，不是一次性投放，也不属于英伟达营收，不会短期集中推高行业杠杆，资金投放节奏将匹配客户算力建设周期。
行业巨头集体背书“算力资产化”
在同步播出的联合采访中，黑石、高盛、贝莱德高管纷纷附和黄仁勋的判断，为这套算力资产化模式背书。
黑石总裁格雷将AI算力对标房产抵押贷款，称算力像房屋一样具备稳定长期收益，是优质可融资资产。
而高盛CEO所罗门则表示，机构看好英伟达产业龙头地位，算力信贷市场是历史性投资窗口。
贝莱德CEO拉里·芬克则称，加速资金落地布局AI，是美国巩固全球AI领先优势的关键举措。芬克甚至将此次合作模式类比上世纪70年代抵押贷款证券化，称其开启金融工程全新阶段。
结尾小结
事实上，英伟达这5000亿美元融资计划引发的“循环融资”争议，本质上，是市场对AI长期需求前景和高杠杆扩张模式的分歧。
一边是华尔街市场用CDS和股价给出的风险预警，一边是黄仁勋联合一众金融巨头对算力基建的长期价值的论证澄清。究竟未来人工智能行业会走向何方，行业能否验证其“算力即等于长效基建”的判断，可能仍然迷雾笼罩。
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