辉达(NVDA-US执行长黄仁勋回应AI投资三大焦点，包括CoreWeave等新兴云端业者的债务风险、GPU使用寿命与折旧假设，以及DeepSeek推理业务的高毛利讯号。

柏林GTC大会周三(21日)结束后，黄仁勋与矽谷科技投资人Gavin Baker接受雅虎财经访问。面对市场对AI基础设施投资的疑虑，两人从设备价值、资金周转与推理收入等角度，说明目前产业的投资与营运状况。

他表示，GPU使用年限与残值高于市场过往认知，加快部署有助降低融资成本，而强劲需求是支撑AI投资的根本。

CoreWeave债务受关注 辉达以GPU残值支援融资

CoreWeave(CRWV-US) 等新兴云端业者近期因高杠杆融资结构引发投资人担忧，股价与债券价格持续承压。黄仁勋则认为，评估这类公司的融资风险，必须重新检视GPU资产的使用寿命与剩余价值。

他表示，辉达GPU可使用七至八年，远超过市场先前普遍认定的四年。较长的使用年限，加上硬体本身的残值，使GPU具备作为贷款抵押品的条件。

黄仁勋指出，辉达已在部分融资专案中，为晶片的转售残值提供担保，协助CoreWeave等业者降低融资成本。他强调，辉达运算资产具有相当高的剩余价值，能用来为债务提供支撑。

在他看来，GPU的价值也来自广泛的适用性与软体可程式化能力。这些设备可支援不同AI模型与云端服务商，搭配较高残值，构成贷款机构评估抵押品价值的基础。

GPU不只用4年 CUDA升级延长使用价值

GPU究竟能使用多久，是这场访谈的另一项重点。黄仁勋表示，市场过去普遍以四年作为GPU折旧周期的假设，但这种认知已经过时。

「人们正在发现，过去认为只有四年生命周期的东西，实际上可能是八年，甚至更长。」他将使用年限延长归因于辉达持续升级CUDA软体，使硬体在整个生命周期内维持生产效率。

黄仁勋也确认，下一代晶片Vera Rubin的预期使用寿命同样为七至八年。依照他的说法，评估GPU资产价值时，软体持续更新带来的效益，是理解硬体长期使用价值的重要因素。

这套论述也呼应他对债务融资的看法：若GPU能维持较长的生产年限与较高残值，贷款机构便有更多依据评估其抵押价值，云端业者也能据此争取融资条件。

缩短部署空窗期 降低资金闲置成本

除了GPU残值，黄仁勋也指出，设备采购后到开始产生收入之间的空窗期，是新兴云端业者面临的重要融资问题。

他表示，一座吉瓦级资料中心的建设成本约为500亿美元，设备从出厂到完成部署、投入营运，通常需要四至六个月。在这段期间，资金尚未投入生产，利息却已开始累计。

为缩短这段空窗期，辉达推出DSX Pod方案，以货柜预制AI工厂的方式进行模组化部署，将部分制造流程提前至供应链阶段完成，可望把部署时间缩短至三至四个月，甚至更短。

Baker以1兆美元的AI资本支出规模为例指出，若部署需要六至九个月，代表数千亿美元的资金长时间处于非生产状态，对整体融资结构形成压力。

黄仁勋表示，若能将系统出货至投入营运的时间，从数个月缩短至数周或一个月，将对所有AI工厂带来根本性的改变。

DeepSeek每小时变现38美元 推理收益成焦点

针对AI推理业务的获利能力，Baker引述DeepSeek最新揭露的营运数据表示，其开源模型的GPU推理变现价格达每小时38美元，远高于目前市场上的主流GPU租赁价格。

这项收入与租金之间的差距，引发市场对推理业务高毛利的关注。Baker认为，这或许也能解释为何Blackwell晶片的租赁价格已连续17个交易日上涨。

对此，黄仁勋将重点放在需求。他列举OpenAI、Anthropic、Meta(META-US) 、xAI、Google Gemini、DeepSeek与月之暗面等机构，强调这些业者对AI运算的需求旺盛。

「没有需求，什么问题都无法解决；有了需求，所有问题都可以解决。」黄仁勋表示，需求是处理当前融资与供给问题的根本前提，并将现阶段形容为AI从「发明模式」转向「实用模式」的时刻。

谈中国竞争与就业 驳斥AI消灭工作论

访谈也触及中国AI发展与就业问题。黄仁勋表示，中国是全球唯一能在晶片制造、开源模型开发与AI研究人才培养三个面向，同时具备大规模产出能力的国家，尤其在AI研究人员的培养规模上，没有其他国家能与之相比。

他认为，美国的优势在于拥有全球顶尖的前沿实验室、晶片与运算基础设施。辉达也将持续在全球市场积极竞争，包括非洲、中亚、巴西与埃及等新兴市场。

对于AI将消灭工作的主流论述，黄仁勋则直言「完全错误」。他提及能源、晶片、基础设施、建筑与医疗等产业的就业成长，认为AI正在不同层面创造更多工作机会。

他也提醒，AI资料中心业者进入社区时，应提前沟通并主动融入，以改善大众观感，并表示产业在这方面已有所进步。