NVIDIA黑粉指南第二部：从芯片厂商到金融循环的堕落
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近一年来，包括我自己在内的所有人，都把NVIDIA比作安然（Enron），主要是因为NVIDIA不厌其烦地详细声明自己和安然、世通（WorldCom）或朗讯（Lucent）毫无相似之处。这本身就是一个斯特赖桑德效应的绝佳例证——若非NVIDIA扛着纳斯达克7%以上的市值，这件事本可以更加好笑。正如我在去年《NVIDIA黑粉指南》第一部中所讨论的，这家公司如今如何赚钱、未来又如何继续赚钱，确实存在实质性隐忧。
我承认NVIDIA和安然并不完全一样，因为据我所知，它并没有做任何彻头彻尾的欺诈行为——比如像安然用“猛禽”（Raptors）SPV那样，试图在特殊目的工具里隐藏巨额债务。需要说明的是，那种SPV与AI数据中心债务中所使用的SPV是两码事。不过我也想补充一句：合法并不等于明智，也不等于合乎道德。
话虽如此，NVIDIA首席执行官黄仁勋确实采用了朗讯、北电（Nortel）以及许多互联网泡沫大崩盘中的公司所用过的战术，只不过他足够聪明，把风险都转嫁给了别人。
NVIDIA没有像朗讯对温斯塔（Winstar）那样直接做供应商融资（实际上就是借钱给客户，让客户拿这笔钱来买自己的产品），而是以早期投资者、IPO锚定投资者、上市后投资者、63亿美元客户以及数据中心租赁后盾的身份，资助了CoreWeave、Nebius和IREN等neocloud公司，让它们能够从急于抢筹的资产管理公司和银行那里筹得数百亿美元的债务。这样一来，NVIDIA本质上做了和供应商融资相同的事，却不必承担那些麻烦的风险。
这些深度亏损、资本密集、债台高筑的公司存在的唯一目的，就是举债购买NVIDIA的GPU——如果没有AI炒作周期和NVIDIA的持续背书，它们早就土崩瓦解了。正如Kakashii所说：
在2026年4月接受Dwarkesh Patel采访时，黄仁勋承认了我的论点，并直言不讳：“就云服务而言，如果我们不支持CoreWeave存在，这些neocloud、这些AI云就不会存在。如果我们不帮助CoreWeave存在，它们就不会存在。如果我们不支持Nscale，它们就不会有今天的地位。如果我们不支持Nebius，它们就不会有今天的规模。”此外，他还确认NVIDIA想要的是大量neocloud，而不只是某一个：“不要挑选赢家。要么让它们各自为战，要么就全都扶持。”
用NVIDIA自家CEO的话来说，这就是该行业的运作逻辑。NVIDIA没有在自己的资产负债表上建立云业务——那样的话，一旦利用率或定价不及预期，NVIDIA自身的业绩就会直接受到冲击——而是帮助创建并维持了一整类名义上独立的公司，由它们承担资本支出、建设风险和建设AI数据中心的债务，而NVIDIA则负责供应芯片，经常在债务融资的同时跟投股权，而且在越来越多的案例中直接为建设项目提供融资。
换句话说，NVIDIA设法找到了一种无需提供任何供应商融资却能实现同样效果的方式，它在CoreWeave和其他neocloud的各种支持者中找到了心甘情愿的追随者，这些人愿意自掏腰包，且误以为自己是在资助下一场工业革命。
为了准确解释其中的运作机制，让我回到《大空头2》中的虚构场景：
黄仁勋：所以，我投资了一些公司——至少理论上，它们用我的AI GPU建数据中心，但我需要它们买更多GPU，所以我签了一份合同，承诺未来会从它们那里租回这些GPU。因为NVIDIA的资产负债表如此强劲，这些公司仅凭我承诺未来会租用，就能筹集数十亿美元来购买我的GPU。最妙的是，所有风险都由这些公司和投资者承担。当我还需要更多钱的时候，就再签一份合同，它们再借更多债，我再卖更多GPU。
鲍姆：所以——让我确认一下我理解得没错——你，造GPU那个人，投资那些公司，而这些公司存在的意义基本上就是从你那儿买GPU，然后租给客户。只不过你自己也是客户，还是个大客户。
黄仁勋：没错。我们称之为neocloud。标普刚刚把CoreWeave的展望调升为正面。
鲍姆：这他妈太疯狂了。
黄仁勋：不疯狂——这叫精彩。
这对NVIDIA、它的客户和参与的银行来说是三赢。CoreWeave得以借到更多债务，继续用那个仍然停留在理论上、且不断延后的投资回报时间线来吊着投资者的胃口；银行则从撮合交易中赚取大量手续费；而NVIDIA则确保了自己数十亿美元的业务。
而且这种模式有一个特点：NVIDIA的任何一笔投资都会被其他人放大——比如澳大利亚初创公司Firmus，刚刚从一群投资者那里筹集了20亿美元（其中包括NVIDIA——它此前也投资过Firmus的早期轮次）、Jane Street和贝莱德（Blackrock），而这笔钱的很大一部分注定要用来购买NVIDIA的GPU。NVIDIA还参与了Firmus此前3亿美元的融资轮次，不过并未被列为“基石投资者”。
今年早些时候，Firmus获得了由黑石（Blackstone）牵头的100亿美元债务融资。NVIDIA将是这笔债务融资的净受益者，而且我认为，NVIDIA参与该公司的融资——以及双方之间各种合作公告——对Firmus成功融资和获得债务能力起到了关键作用。
顺便提一句：据AlphaSense采访的一位AI业内人士透露，Nebius曾遭遇财务困难——那种关乎存亡的困难——是NVIDIA出手相救，以收入分成模式向其提供硬件。该业内人士还指出，neocloud们普遍厌恶这种收入分成协议，因为协议条款往往倾向于让NVIDIA占尽便宜。
你可能会注意到，到目前为止我一直没提“AI”或“大语言模型”，这是因为技术在很大程度上与这些交易关系不大。正如我在本周的免费通讯中讨论过的，超大规模云服务商70%或以上的收入来自OpenAI和Anthropic，而CoreWeave最大的客户是微软（为OpenAI服务）、谷歌（为OpenAI服务）、Anthropic、NVIDIA自己和Meta。客户来找它，并不是因为有什么特定的技术护城河或独特的服务，仅仅是它能向那些和其他所有人相同的客户提供更多NVIDIA GPU而已。
虽然GPU在技术上确实用于AI训练和推理，但它们对NVIDIA的价值仅仅在于能否制造更多炒作。正如我几周前讨论过的，NVIDIA承诺每一代GPU都能带来10倍到25倍的“运营成本节省”，只不过从来都不清楚这种节省如何实现、到底意味着什么，或者这对它最大的间接客户——OpenAI和Anthropic——是否真的重要。
尽管如此，要弄清楚每一代GPU到底带来了什么实质改变仍然相当困难。SemiAnalysis声称其“每兆瓦性能提升5.4倍，每美元性能较上一代GB200 NVL72提升5倍”——但那是针对DeepSeek R1的，一个已经发布一年半的开源模型，而且体积更小、性能更弱。
不过这其实不是问题，因为NVIDIA只需要维持一种创新的表象——无论是精确还是模糊——来为每一代产品涨价提供理由，并说服人们相信他们正在建设“AI工厂”，为那些除大型AI实验室之外并不真正存在的客户资助数据中心。虽然NVIDIA有数千名才华横溢的工程师在开发其GPU和配套软件，但这一切的真正目的只是营造一种“更多”、“更大”、“更强”的模糊感觉，为72卡机架售价超过上一代两倍以上提供依据。
这是因为NVIDIA已经不再是一家技术公司，而更像是一家恰好卖半导体的资产管理和营销公司。就此而言，我认为将其比作安然、朗讯和其他互联网泡沫破灭的案例方向是对的，但遗漏了一个非常非常明显的比较对象：GE Capital——通用电气（General Electric）的金融服务部门，特别是杰克·韦尔奇时代那个GE Capital，我两年前在《股东至上》中讨论过。
韦尔奇时代的GE为了生存不择手段，通过买卖公司来粉饰GE每个季度的盈利，最终成长为戴维·盖勒斯（David Gelles）所说的“一家大型无监管银行”。到2001年，GE Capital已经带来了4250亿美元的收入（约占GE总收入的50%），从设备直接租赁、承接客户债务到直接投资客户，无所不做——这一切都是为了确保那些客户能继续购买GE的产品。
与GE Capital不同，NVIDIA的优势在于其商业模式简单得多，需要销售的产品也少得多。但这个优势同时也是两个残酷问题的根源：它的客户受困于绝望和错失恐惧症；而且它惊人的收入增长速度意味着，它必须从今往后每个季度都以荒谬的幅度继续增长。
然而，正是这个问题正在驱使NVIDIA采取越来越韦尔奇式的手段，以确保需求能跟上投资者的预期。据英国《金融时报》报道，NVIDIA刚刚签署了价值最高达500亿美元的租赁协议，租用Hut 8在德克萨斯州建设的一个数据中心，这很可能是为Anthropic建设的产能——NVIDIA与Anthropic已经有多项交易。在同一篇报道中，《金融时报》还提到NVIDIA正在洽谈为俄亥俄州一个仍停留在理论阶段的10吉瓦数据中心兜底2500亿美元的计算成本。
而且，和GE一样，NVIDIA利用其优质的信用评级（AA-，比GE鼎盛时期低两档）来促成这些交易，据《金融时报》援引一位不愿透露姓名的人士的话：“他们有足够的资产负债表实力去获取电力资源，从而确保自己的产品能够被部署。”
最终，GE的整体崩溃导致了诉讼、美国证券交易委员会的罚款和收入重述，这一切都源于其“激进”的会计操作。例如，GE因美国证券交易委员会对其保险和电力部门的调查而被迫实行“新会计准则”，并因此重述了2016年和2017年的业绩，最终被处以2亿美元罚款，该期间收益被削减了惊人的42.4亿美元。
虽然我并不是在指控NVIDIA有任何不当行为，但它那种激进的循环融资手段，以及不惜一切代价继续销售更多GPU的决心，实在令人无法忽视。NVIDIA现在既是一家半导体制造商，也是一家风险投资公司，一家最后贷款人……
今天的付费通讯讲述的是NVIDIA如何陷入循环融资的疯狂，以及黄仁勋如何日益成为AI界的杰克·韦尔奇。
本文是《NVIDIA黑粉指南》第二部，又名 WUDA CUDA SHUDA