算力軍備競賽下半場：噹算力建設撞上信貸市場，問題比想象中復雜

據深潮 TechFlow發布，作者：Kerman Kohli（Fastbreak Capital 創始人） 編譯：深潮 TechFlow 深潮導讀： 隨着全球 AI 軍備競賽進入下半場，算力基礎設施的瓶頸正從單純的芯片短缺蔓延至數萬億美元規模的信貸融資市場。傳統信貸機構習慣於用審視寫字樓和傳統數據中心的保守模型來評估 GPU 算力，普遍抱持三大刻板偏見：認為 AI 存在泡沫、初創企業承租方信用評級不足，以及顯卡硬件會像普通服務器一樣幾年內折舊歸零。 Fastbreak Capital 創始人 Kerman Kohli 撰文直擊傳統信貸風控的認知盲區。他指出，算力在量化金融、生物製葯、前沿科研和國防等領域的潛在需求是無限的，傑文斯悖論決定了成本降低只會成倍刺激消耗。更為諷刺的是，信貸機構為了追求所謂“投資級安全”，強行要求初創企業簽署附帶 30% 至 50% 鉅額折釦的 2 至 3 年長約，在算力租金年漲 100% 的噹下，反而使資方自身陷入了實質上的“做空算力”被動境地。 本文深度拆解了算力金融化的底層邏輯，揭示了為何隨着推理顯存短缺加劇，以信貸支撐的算力資產正在開啓一場超越傳統房地產的跨時代重構。 算力市場的覈心瓶頸與信貸機構的三重認知偏見噹前算力市場正湧現出諸多瓶頸，但其中最嚴峻的瓶頸之一，莫過於資本獲取渠道。更具體地說，是缺乏能夠為算力建設提供資金的信貸資本。我們現在面臨着高達數萬億美元的建設缺口，然而資本卻難以順暢進入該領域。 傳統信貸機構習慣將算力粗暴地類比為房地產。它們常常持有三項表面看似理性、實則自相矛盾的覈心信條： • 堅信 AI 是一場終將破滅的資產泡沫； • 認為算力承租方（Off-taker）並非高評級企業，違約概率極高； • 認為底層抵押品（GPU 硬件）毫無保值能力，會像普通數據中心服務器一樣幾年內貶值歸零。 這些觀點在侷外人看來閤乎邏輯，但它們在金融邏輯上互不兼容。如果我們要釋放全生態的萬億資本流動性，就必須對每一項誤區進行深刻的撥亂反正。 泡沫論偽命題：算力的潛在需求是無限的 AI 泡沫論者的覈心質疑在於：他們認為算力需求是有限的，供給終會迎頭趕上；且大模型或算法效率提昇會導致對硬件的需求下降。 這一判斷在現實數據面前不攻自破。智能體（Agentic AI）對算力的年增長需求達到了驚人的 2.5 倍至 5 倍，而全球前沿晶圓與封裝供給到 2030 年至多只能翻倍，供需剪刀差每年都在進一步擴大。全球高帶寬顯存（HBM）在 2027 年的產能已被各大鉅頭全部鎖定預定一空，各大主要算力提供商背負着價值數韆億美元的未交付積壓訂單。 更為關鍵的是，實體經濟中存在大量對算力胃口“永遠無法填滿”的覈心剛需產業： • 量化高頻金融：對復雜衍生品和全息風險做深度建模（例如頂級做市商 Jane Street 數十億美元的專屬算力承諾）； • 生物製葯鉅頭：投入無上限的 GPU 運算機時模擬分子對接、靶點篩選與新葯研發； • 頂尖科研學者：運用海量算力連接未知學科靈感並進行物理世界復雜仿眞； • 國防與軍事部門：算力規模直接決定了無人機集羣與戰場推演的絕對統治力； • 網絡攻防前沿：黑客與安全團隊持續通過暴力算力挖掘系統深層零日漏洞。 這些實體根本不會像普通企業那樣斤斤計較“每個員工的 Token 預算”。只要人類社會永遠需要更好的疫苗、更精準的金融風控、更強的國防防禦與更深邃的科學突破，算力就是最純粹的生產力，其需求在本質上是無限的。此外，傑文斯悖論（Jevons Paradox）在 AI 領域正加速上演：噹單次推理智能的成本下降 90%，全社會的調用頻次與場景將。