以NVIDIA為首的供應鏈融資體系,正在逐漸擴大

沒有政治歸政治這回事,公司債搶資金,美國政府反而支持AI供應鏈融資
眾所周知,AI買家大幅增發公司債,已經影響到公債的資金需求產生排擠效應,那由賺得缽滿盆滿的AI硬體廠商偕同金融機構,分別提供擔保與融資資金,或許會是川普政府/貝森特反而樂見的情況,畢竟不會直接競爭債券基金的持股份額,如果將期中選舉考量進去,壓抑公債至少3~4個月是有其必要性的,那麼降息無望短債不用想了,針對長債的動作頻頻也就不難理解。
因此8/10 NVIDIA與6家金融機構的協議達成,可以窺見人類史上全新樣態的AI融資結構。也預期與川普政府關係良好的黃仁勳,這個擔保融資體系,甚至可能在年底前得到美國政府宣揚與支持。
NVIDIA建立的擔保/融資體系
NVIDIA與六大機構 Goldman Sachs, BlackRock, Blackstone, Apollo, Brookfield and KKR,商談成立5000億美元的融資資金池,資助建立AI 工廠所需的新金融體系。這避免了NVIDIA成為直接供應鏈融資的角色,承擔的是擔保角色,希望外部金融機構來作為融資方,提供資金。而這種擔保、融資的體系當然歷史悠久並非首見,但之所以稱作人類史上首見,原因是我們必須接受未知與不確定性,接受一個大大大前提就是認可AI伺服器足以作為擔保品。共識達成體系形成,共識破滅泡沫也就成形。
必須克服兩個前提: 技術迭代過快、轉移適用性
先看一個較為接近的案例,半導體擴廠的支出是巨額天價,這類的擔保體系為何無法成形?就是因為半導體製造設備往往不願被接受是好的擔保品,因為這些年來設備、製程的技術進步都是飛速,會計帳上常見折舊年限適用5年,但技術迭代絲毫不停歇,試想一個情境,如果在N年,產業大熱浪潮下購置的擴產設備,恰巧庫存過剩發生在N+2年,等到N+3年產業去化庫存完成,重新建立新的多頭上升週期,在N+2~N+3這一年如果發生廠商倒閉或轉讓,基本上這個設備的二手價值有限,經常低於折舊會計上的直線折舊(Straight-line depreciation),甚至是倍數餘額遞減法(Double Declining Balance Method)殘值,主因無非兩個: 技術過時風險,以及轉移的適用性不佳,畢竟拿到半導體設備,新的產線需要不同數據調教,沒有長期累積或工程師配合很可能也無法發揮效用。
NVIDIA聯盟總動員,本次財報季法說或多或少護航
包含黃仁勳也主張NVIDIA GPU可以運行不同公司的模型,並藉此抨擊ASIC,化解上一段所擔憂的轉移適用性,確保硬體可以在雲端營運商之間轉移,同時CUDA可以進行軟體更新,使得舊有硬體GPU仍能持續產生收入,形成營收週期長尾與現金流保證。這些說詞的核心目的都是為了說服縱使現有NVIDIA GPU原始買家發生財務危機與倒閉,其他AI營運商可以接手或收購。

在這個財報季,NVIDIA與其投資的關聯公司,包含SpaceX(xAI)、NEBIUS、CoreWeave無不在法說會中或多或少讚揚NVIDIA,並強化AI殘值,提到2020年的AI伺服器,仍可全額租用算力得類似說法,無非就是為了強化NVIDIA與小夥伴們,能撐在AI投資支出的浪潮上,不當第一個錢不夠的買家。
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