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（来源：网易科技）
AI基础设施融资正在经历一场结构性变革，而市场正开始为这场变革定价。
8月14日，博通股价收盘跌逾5.9%，盘中一度跌近7%。此次抛售并非源于业绩突然恶化，而是投资者开始重新审视博通通过AI XPV融资平台推动的"卖方担保"模式所潜藏的信用风险。
与此同时，英伟达也在推动规模更大的类似计划——据悉已与Apollo、黑石、贝莱德、高盛等六家华尔街机构合作，意图通过计算融资平台调动逾5000亿美元第三方资本。
这两家AI芯片巨头的举动，标志着AI基础设施建设进入一个新阶段：随着超大规模云厂商资本开支逼近自身财务极限，芯片卖方开始主动下场，通过为特殊目的载体（SPV）提供担保，将昂贵的算力资产证券化，撬动私人信贷市场资金。市场担心的问题随之浮现：这一模式究竟是AI资本开支的有序延伸，还是一种新型金融杠杆风险？
超大规模云厂商触及资本开支上限，倒逼融资结构创新
据追风交易台消息，据巴克莱研究报告，AI基础设施建设催生出全新融资需求的直接导火索，是超大规模云厂商正在逼近其资本开支的自然极限。
巴克莱估算，亚马逊、谷歌、Meta、微软及甲骨文五大超大规模云厂商的合计资本开支，已在2026年超过其经营性现金流，预计2027年的"资金缺口"将扩大至约2100亿美元，2028年进一步走阔。报告指出，超大规模云厂商在债务规模、电力协议等方面均面临现实约束，债券发行已大幅扩张，部分公司的资本开支占经营性现金流之比已超过100%。
与此同时，AI实验室的收入增长极为强劲。据巴克莱估算，AI实验室的年度经常性收入（ARR）预计将在2026年底超过2000亿美元，分别是OpenAI和Anthropic此前预测值的约2倍和5倍。旺盛的算力需求与云厂商日趋收紧的资本开支之间的张力，为新型融资结构的出现创造了条件。
在这一背景下，一种将数据中心"外壳"与计算资产分开融资的SPV结构开始兴起。2026年，建设一个1GW数据中心所需费用中，非计算资产约150亿美元，计算资产约350亿美元。后者金额更大、折旧更快、淘汰风险更高，也是新型证券化结构试图解决的核心问题。
博通XPV平台：以芯片卖方身份为私人信贷"兜底"
博通的AI XPV Platform于今年6月正式推出，由博通联合Apollo、黑石共同建立，初始资本方案规模达350亿美元，目标是到2028年支持超过20GW的AI计算容量。
据巴克莱研究描述，该融资结构的基本逻辑是：Anthropic等AI实验室或新兴云服务商（neocloud）购买由谷歌委托博通联合设计、台积电制造的TPU算力单元，相关计算资产被注入SPV；博通为SPV发行的优先级票据提供约85%的担保，Blackstone或其他金融机构则据此为该SPV提供投资级融资；Anthropic随后向SPV支付算力租金，并由Fluidstack等neocloud负责集群运营管理。
这一结构对博通而言具有明显战略价值：客户无需承担大额前期资本开支即可快速部署算力，博通则可借助金融机构的资金放大XPU的市场渗透规模，进一步扩大AI芯片收入。
然而，博通以卖方身份为债务提供担保，也意味着其资产负债表将随平台规模扩大而承受潜在或有负债。巴克莱估算，博通的累计担保敞口到2028年可能接近7390亿美元。
英伟达5000亿美元计划：相似逻辑，更大规模
就在博通XPV平台引发市场关注之际，英伟达也于本周宣布了规模更为庞大的同类计划。据英伟达公告，其已与Apollo、黑石、贝莱德、高盛、Brookfield及KKR达成合作意向，共同建立AI计算基础设施融资平台，目标调动逾5000亿美元第三方资本，对应约8至10GW的算力部署。
据巴克莱研究描述，英伟达平台的基本结构与博通类似：neocloud购买GPU并注入SPV，英伟达为SPV优先级债务提供不超过25%的担保，从而拉低融资成本；OpenAI等终端用户向neocloud租用GPU算力。与博通有所不同的是，英伟达在提供担保的同时，保留了超出预设小时费率后的GPU租金分成权益。
巴克莱预计，上述新型AI证券化市场的规模将快速扩张：2027年可占行业整体资本开支的约20%，若进展顺利，2028年有望达到近50%。与此同时，相关担保敞口也有望逐步反映在谷歌、英伟达及博通等公司的财务文件中——谷歌2026年第二季度10-Q文件中披露的采购义务已达8110亿美元，巴克莱认为其中约一半可归因于数据中心担保敞口。
市场重新定价：担保规模、芯片残值与承租人集中度
博通此次股价大跌，折射出市场对上述模式信用风险的重新评估。
美国银行分析师Tom Curcuruto指出，XPV平台目前的承租人集中度较高，首笔交易主要依赖Anthropic，尽管OpenAI可能成为未来客户，但其他承租人尚未明确。若平台承租人过于集中，一旦某一核心客户出现偿债问题，相关SPV将面临较大压力。
股票配资门户入口此外，定制AI芯片的残值不确定性也构成潜在风险。与飞机、服务器等拥有成熟二级市场的资产不同，博通定制XPU缺乏充分的流动性支撑。一旦客户违约，处置相关芯片的价格和速度存在较大不确定性，这将直接影响SPV融资的安全垫。
巴克莱研究团队则在报告中对上述担忧给出了相对积极的评估。报告认为，AI芯片卖方、制造商、云厂商与AI实验室之间存在高度的信息透明度与利益协调机制，使得大规模违约的概率相对有限。同时，英伟达GPU的高度通用性也意味着，即便某一领域需求走弱，算力资源仍可调配至其他需求强劲的场景。
但市场眼下最关注的深层问题是：如果维持这轮AI资本开支繁荣需要越来越多的债务融资和卖方担保来支撑实盘配资平台风险怎么控制，那么这一增长的真实现金流基础究竟有多厚实？这一问题的答案，或将持续左右AI芯片板块的估值走向。
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