湖北
文丨投资者内参团队
面对AI基础设施巨额投资引发的债务风险担忧，英伟达CEO黄仁勋给出了最新回应。
当地时间10月21日，在德国柏林举行的GTC大会结束后，黄仁勋接受媒体专访，回应了近期市场关注的云厂商债务融资、GPU资产使用寿命等问题。
他指出，GPU的长期使用价值可以为债务融资提供支持，英伟达也正通过缩短数据中心部署周期，帮助云厂商降低融资成本。
GPU寿命可能超过8年，可作为贷款抵押品
随着AI基础设施投资规模持续扩大，CoreWeave等新兴云计算公司通过大规模举债采购GPU、建设数据中心的模式，近期引发市场担忧。其中一个核心问题是，昂贵的GPU究竟能够使用多久，未来还剩下多少价值？
对此，黄仁勋指出，过去市场普遍认为GPU的生命周期只有4年，但实际使用寿命可能达到8年甚至更长。
英伟达GPU具有广泛的适用性，可以支持不同的AI模型和云服务商。同时，英伟达持续更新CUDA软件，使现有硬件在整个生命周期内保持生产效率。即使是采用约6年前Ampere架构的GPU，目前仍然存在客户需求。
黄仁勋认为，GPU的长期使用价值意味着其能够保持较高的残余价值，因此可以作为贷款抵押品，为AI基础设施债务融资提供支持，帮助云厂商改善融资条件。
英伟达出手缓解云厂商融资压力
除了GPU的抵押价值，CoreWeave等新兴云计算公司还面临另一个融资难题：巨额投资从设备采购到正式产生收入，存在数月的资金空窗期。
黄仁勋在采访中举例，一个1吉瓦规模的数据中心投资约500亿美元，而从设备出货到完成部署并正式运营，通常需要4至6个月。这意味着数百亿美元资金已经投入，但设备尚未产生收入，企业却需要持续承担融资成本。
针对CoreWeave、Nebius、Nscale等新兴云厂商面临的问题，英伟达正在尝试通过改变AI基础设施的部署方式，缩短从设备出货到正式运营的时间。
此次GTC大会推出的DSX POD模块化方案，便是相关措施之一。通过将部分设备制造、系统集成和调试工作提前至供应链环节，减少数据中心现场安装的工作量。
按照黄仁勋的设想，如果能够将设备从出货到投入运营的时间由数月缩短至数周，甚至一个月，将大幅减少资金闲置，让云厂商更早开始产生收入，从而缓解融资压力、降低资金成本。
不过，无论是GPU抵押融资，还是缩短数据中心部署周期，都需要建立在AI算力能够持续产生收入的基础之上。
在采访中，硅谷科技投资人Gavin Baker还援引DeepSeek最新披露的数据称，其AI推理业务折合每张GPU每小时可产生约38美元收入，显著高于部分GPU的市场租赁价格。不过，这一数字属于收入指标，并非扣除各项成本后的净利润。
对于AI算力需求能否持续的问题，黄仁勋表现出明显的乐观态度。他认为，OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek等企业持续增长的算力需求，正在为AI基础设施投资提供支撑。“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。”
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