黄仁勋说算力是电力，华尔街说算力是房产——但芯片3年就过时

——正文3230字，预计阅读时间4分钟

在1970年代，有一个叫拉里·芬克的年轻人在第一波士顿银行做债券交易员，参与创造了MBS——把成千上万笔住房抵押贷款打包成债券卖给全球投资者。后来MBS及其衍生品在2008年引爆了全球金融危机。

将近五十年后的2026年8月10日，拉里·芬克已是全球最大资管公司贝莱德的CEO。他坐在CNBC镜头前，旁边是黄仁勋和另外五家华尔街巨头的掌门人，宣布了5000亿美元的“AI算力融资计划”。芬克说：“这就像我1970年代刚进入MBS市场时一样，我视其为金融工程的下一个前沿。”

图源：barchart

任何经历过2008年全球金融危机的人都该问一句：这一次被打包成“证券”的底层资产到底是什么？

答案是GPU芯片，或者用他们发明的新名词——数字不动产。

一、5000亿买的并非芯片，而是一个“身份”

先理清事实。

8月10日，英伟达宣布与阿波罗、黑石、贝莱德、博枫、高盛、KKR六家华尔街巨头签署谅解备忘录，搭建AI基础设施融资平台，目标撬动超5000亿美元的第三方资本。5000亿不是实缴，是长期动员目标；签的只是MOU而非最终协议；英伟达在每笔贷款中提供最高25%残值担保，逐项目审批。

下图：今年8月10日，美国CNBC的演播室里出现了一幕罕见的画面——七位全球顶级商界领袖同台接受采访。正中间是英伟达创始人兼CEO黄仁勋，他的左右两侧分别站着贝莱德CEO拉里·芬克、黑石总裁乔恩·格雷、高盛CEO大卫·所罗门，以及阿波罗、布鲁克菲尔德、KKR的掌门人。这六家华尔街机构管理的资产规模加起来超过20万亿美元，几乎相当于全球第五大经济体的GDP（图源：未可知人工智能研究院）

这些都不是重点。

重点是黑石总裁乔纳森·格雷在同一场采访中说的一句话：“我们将开始像银行看待房贷抵押的房屋一样，看待算力。”

黄仁勋说“算力像电力一样是基础设施”，这是功能定义；

格雷说“算力像房产一样是抵押品”，这是金融定义。

两句话拼在一起才是完整叙事：算力既是基础设施，又是不动产。这个叙事一旦成立，GPU就不再是三年贬值七成的电子设备，而是像写字楼、收费公路一样的“硬资产”。

为什么这个“身份”如此重要？因为华尔街真正的大钱——养老金、保险资金、主权基金——有严格的资产配置规则，在监管和内控上只能投资“基础设施类”“不动产类”资产。一堆18个月迭代一代、三年后残值不到三成的GPU？在风控模型里这叫“快速折旧的电子设备”，根本不在可投资清单上。

所以“算力=数字不动产”并不是客观描述，而是一张“入场券”。

没有这个身份，长期资本进不来；有了这个身份，数据中心租金现金流就能打包成ABS、类REITs卖给养老金。贝莱德管理着超10万亿美元资产，它需要的不是一两个好项目，而是一个容量足够大的全新资产类别。芬克说“像1970年代的MBS”，其潜台词就是：当年把房贷变成全球资产类别，今天要把算力变成下一个全球资产类别。

二、房产和芯片，折旧曲线不会说谎

叙事可以建构，但现实并不会配合这个叙事。

房产能成为证券化的底层资产，关键在于“土地稀缺性”——房子会老化，脚下的土地不会贬值，房贷可以长达30年。GPU呢？据GPU Lease Index 2026年数据，H100第一年折旧约40%-50%，第三年末残值仅剩25%-35%；Introl数据显示，二手GPU三年后只保留原值20%-40%。而GPU标准迭代周期是18-24个月——3-5年数据中心的租约还没到期，芯片可能已换代两次。

下图：英伟达H100和A100芯片前三年的折旧率（图源：gpuleaseindex.com）

2025年11月，《大空头》原型伯里公开做空英伟达，核心论点就是会计学问题：科技公司把GPU按5-6年折旧，但真实经济寿命只有2-3年。按6年折旧每年10亿费用，按3年就是20亿——仅此一项就足以让利润大幅缩水。

英伟达回应称客户基于实际使用，按4-6年折旧，比如2020年发布的A100至今仍在高负荷运行。但这显然偷换了概念：“能运行”不等于“值原价”，A100还在跑，但H100发布后其市价已跌去大半。连微软CEO纳德拉都表示要错开芯片采购，避免“被一代芯片四到五年的折旧套牢”。

还有一个更少人提的风险：英伟达自己握着残值“核按钮”。

2026年6月一份GPU残值报告指出，1979年IBM占计算机市场约70%，一次降价就让全球二手大型机瞬间重新定价；如今英伟达占数据中心GPU约90%、毛利率超70%，完全有能力通过降价或推新品让存量GPU残值一夜归零。

没有一家公司能一次决策让全城房价暴跌，但英伟达可以让全行业GPU重新定价。这算哪门子“不动产”？

下图：一旦英伟达将数据中心毛利率从75%削减到65%，那么其存量GPU残值将可能下滑29%（图源：amcompute.com）

三、叙事的魔力与裂缝

然而，这件事最危险也最精妙的地方，恰恰在于“金融叙事在繁荣期是可以自我实现的”：

资本相信“数字不动产”→钱进场→数据中心建成→AI应用落地→租金验证“稳定现金流”→证券化获更高评级→更多资本涌入，正循环就此形成。

全球数据中心证券化市场从2018年首单9亿美元起步，到2025年发行规模已达约260亿美元，摩根士丹利估计ABS和CMBS最终可为约1500亿美元需求融资。金融工具本身无罪，它确实加速了基建。

下图：全球数据中心证券化市场从2018年首单9亿美元起步，到2025年发行规模已达约260亿美元（图源：computelaw.blog）

但裂缝不会消失，只是被繁荣掩盖。

主要问题在于“时间错配”：证券化的条件是假设底层资产能产生3-5年以上稳定租金，但GPU技术寿命可能只有2-3年。新一代芯片问世后，旧数据中心性价比骤降，租户要么降租要么违约，租金现金流断裂，将导致证券化产品的底层价值被击穿。

这可不是什么假设。回顾2000年前后，朗讯、北电、思科也讲过“光纤是信息高速公路”的故事，也借钱给客户买自己的设备——朗讯承诺81亿美元客户信贷，北电31亿，思科24亿。泡沫破裂后47家电信运营商破产，北电向NETtel放贷1.5亿，仅收回2140万，朗讯核销11亿美元，股价从84美元跌到不到1美元。

当然，英伟达比朗讯强得多——有CUDA垄断、70%毛利率、仅25%风险敞口。但“供应商借钱给客户买自己产品”的结构一样，自循环风险一样。国际清算银行2026年6月报告专门点名“循环融资”：芯片商入股AI实验室，实验室再向其采购芯片，“条款披露极不透明，存在同一资产多次质押风险”，一旦预期反转，“融资退潮可能将资本支出热潮转化为旷日持久的投资低迷”。英国央行也在今年7月也警告AI债务融资风险可能传导至更广泛金融环境。5000亿计划公布当天，英伟达股价收跌2.86%，5年期CDS利差却走阔——股市看需求，债市看尾部风险，而信用市场往往更早嗅到危险。

下图：国际清算银行（BIS ）专门拆了 AI 的融资链条，点出几个让人警惕的细节：

·循环融资（circular financing）：芯片商和云厂商，对 AI 实验室、“新云（neocloud）”公司持股；而后者反过来承诺多年期采购它们的芯片和算力。钱在生态内部转圈，互相输血、互相backstop。

·同一资产被多次质押的风险：数据中心越来越多外包给第三方建设，再以长期合同回租给云厂商，条款披露很差，“存在同一资产被多次质押的风险”。

·私募信贷在悄悄加码：直接放贷基金对 AI/IT 部门的放贷，过去五年翻了两番（quadrupled），已占到其投资组合的约 15%。

一句话：这条 AI 产业链，杠杆在升、链条在绕、透明度在降。 一旦云厂商放缓资本开支，供应链上大量借款人将很难替代收入、很难偿债（图源：老狗行研）

四、戳破“不动产”三个字

回到芬克的MBS类比。MBS底层是房贷，抵押品是房产和土地，价值锚是物理稀缺性——你无法多造一块市中心的土地。这个锚，绝大多数时间可靠，当然2008年也证明了当“房价永远涨”的信念取代对底层资产的真实判断，土地锚也会失灵。

算力证券化的底层是GPU租金，价值锚是英伟达的技术垄断和CUDA生态。这个锚脆弱得多——它依赖一家公司持续领先，依赖AI应用层持续赚够钱付租金，依赖不出现颠覆性的新计算架构。

“数字不动产”四个字暗示了稳定、保值、长期，却刻意回避了芯片三年贬值七成的折旧曲线，回避了技术迭代让整代资产过时的风险，回避了残值定价权捏在发行人手里的利益冲突。黄仁勋说算力是电力，功能层面成立——但电厂能跑30年，GPU黄金寿命只有3年。华尔街说算力是房产，金融层面有用——但房产下面有土地，GPU下面只有硅片和18个月后的新一代产品。

这不是说算力证券化一定失败，它可能真的加速AI基建，成为金融工程的经典案例。但在它成功之前，我们至少该诚实面对一个问题：当一项三年贬值七成的资产被包装成“不动产”卖给管理普通人退休金的长期资本，谁在为叙事的裂缝买单？

原创作者：上海产业转型发展研究院常务副院长

责任编辑：胡珊毓

策划审核：夏 雨

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