辉达 (NVDA-US) 携手阿波罗、贝莱德 (BLK-US) 、黑石 (BX-US) 、博枫、高盛 (GS-US) 与 KKR(KKR-US) 六大资产管理机构，签署谅解备忘录，筹组独立算力融资平台，计划长期调动逾 5,000 亿美元资金投入 AI 基础建设。面对市场质疑此举恐形成「循环融资」，辉达执行长黄仁勋强调，AI 算力已从快速折旧的科技产品，转变为具备长生命周期、可跨客户流转及持续创收能力的「投资级资产」。

辉达执行长黄仁勋接受 CNBC 访问时表示，他只找了这 6 家公司，没有一家拒绝。他在声明中说：「我们从制造晶片起家，如今正协助打造一种全新、能创造生产力且可供投资的基础设施：AI 工厂。」

辉达公布 5,000 亿美元融资平台后，市场迅速浮现疑虑。辉达股价周一 (10 日) 收跌约 2.8%，单日市值蒸发逾 700 亿美元；5 年期信用违约交换（CDS）也单日跳升近 6 个基点，自 5 月下旬以来保险成本翻倍，逼近 7 月底创下的历史高点。

市场质疑焦点集中在「循环融资」模式，担忧华尔街提供资金给 AI 企业后，这些企业再利用贷款采购辉达晶片，等同透过外部杠杆创造晶片需求，而非来自产业本身的内生需求。

在这种假设下，一旦下游 AI 企业营收不如预期、无法偿还巨额贷款，恐引发连锁债务风险。部分市场人士更将目前情况与 2000 年网路泡沫破裂前的供应商融资乱象相提并论。

黄仁勋反驳：AI 算力已是新型基础设施

面对市场质疑，黄仁勋透过声明与访谈正面回应。他认为，当前 AI 运算能力已成为类似电力、网际网路与公路的新时代基础设施，不能再以过去消费性电子产品快速折旧的逻辑衡量。

黄仁勋指出，过去市场普遍认为 GPU 更新速度快、折旧速度高，但如今 AI 工厂的算力具备「长生命周期、跨客户流转、持续创收」三大特性，因此已成为标准的可投资资产。

他以 2020 年推出的 A100 晶片为例，目前仍在全球大规模商用，设备使用周期甚至可拉长至 10 年。

同时，市场算力持续供不应求，H100、Blackwell 系列晶片租赁价格走高，制药、制造、金融及零售等产业也持续增加算力需求。

AI 基建不同于传统半导体周期

黄仁勋进一步指出，传统半导体景气主要由手机、电脑等消费性电子换机潮推动，因此具有明显的景气循环；本轮 AI 基础建设则来自全球各产业的数位化需求，各国也积极建设算力基础设施。

目前从晶片、HBM、电力到资料中心土地均面临短缺，产能追赶需求将是长期主线。依照黄仁勋的判断，AI 算力需求并非单纯由资本炒作创造，因此短期并不存在需求大幅崩塌的基础。

5000 亿美元不是一次性投入

针对融资平台是否刻意放大产业杠杆，黄仁勋解释，全球云端服务商与 AI 实验室扩建算力的投资规模动辄达千亿美元，若完全依赖企业自有资金，将大幅压缩研发及其他业务扩张空间。

透过华尔街提供第三方融资，则能分摊科技企业的资金压力并加快 AI 建设。黄仁勋认为，公路、电网等大型基础建设长期以来同样仰赖外部资本，AI 算力融资平台只是延续类似的融资模式。

他也特别强调，5,000 亿美元是平台长期可调动的资金总规模，并非一次性投放，更不等同于辉达营收。实际资金投入将配合客户的算力建设周期，不会在短期内集中推高产业杠杆。

华尔街巨头力挺「算力资产化」

与辉达合作的金融巨头也为「算力资产化」背书。黑石总裁格雷将 AI 算力比拟为房地产抵押贷款，认为算力具备稳定、长期收益特性，是优质的可融资资产。

高盛执行长所罗门则表示，机构看好辉达的产业龙头地位，并将算力信贷市场视为历史性的投资机会。

贝莱德执行长芬克则认为，加速资金投入 AI，是美国巩固全球 AI 领先优势的关键，甚至将这套合作模式类比为 1970 年代抵押贷款证券化带来的金融创新。

辉达 5,000 亿美元融资计划引发的争论，核心仍在于市场如何评估 AI 长期需求，以及高杠杆支撑基础建设扩张的可持续性。

一方面，股价与 CDS 反映投资人对风险的警戒；另一方面，黄仁勋与华尔街金融巨头则试图建立一套新的估值逻辑：AI 算力不再只是快速折旧的晶片，而是能够长期创造现金流、支撑外部融资的基础设施资产。