作者：Prathik Desai

編譯及整理：BitpushNews

硬件正變得比企業本身更具信貸價值

前言

貸款本質上是對抵押品的下注。十多年來，SaaS（軟件即服務）公司利用其收入作為抵押品，享受到了極佳的債務孖展渠道。這些訂閱收入具有可預測性和經常性，使得抵押品顯得強大且可靠。

在過去十年中，正是依靠這種收入支撐，私募信貸基金將其貸款賬目規模從最初的 80 億美元飆升至 5000 億美元。這看起來是一個完美的商業模式，直到人工智能（AI）的到來打破了這一切，讓這些軟件訂閱服務變得多餘。過去每年為企業軟件支付 5 萬美元的客戶，現在可以選擇 AI 智能體（Agents）來取而代之。

這些 SaaS 收入不再可靠，取而代之的是運行 AI 計算的芯片。那些放置在數據中心內、每年大約貶值三分之一的 4 萬美元芯片，如今正被用作獲取債務的抵押品。

雖然這並非最理想的抵押品，但這種轉變卻正在切實發生。

這種轉變顛倒了一個世紀以來的信貸邏輯。通常情況下，你會根據一家公司的現金流而不是其設備來進行貸款。任何時候，一個擁有可預測收入的持續經營企業，都比一台不斷貶值的機器更安全。但在 AI 時代，軟件收入的可預測性已經變得不如那些讓該業務變得多餘的芯片。

這種轉變已經在這一顛倒的邏輯之上，構建起了一個從華爾街期貨到 DeFi（去中心化金融）協議的完整金融堆棧。

以下是詳細故事。

這並不是物理設備第一次被認為比使用它的公司更具信貸價值。在美國的鐵路時代，我們也曾見證過類似的一幕。

在 19 世紀，鐵路公司需要鉅額資本來擴大規模。但由於其投機性和過度槓桿的特徵，沒有哪家銀行願意承擔這種信用風險。不過，機車本身並沒有問題。它們是實實在在的資產，並且具有轉售價值。如果鐵路公司破產了，你可以收回機車引擎並將其賣給下一個運營商來收回價值。

來源：美國鐵路協會（Association of American Railroads）

為了填補這一空白，「費城計劃」（The Philadelphia Plan）創造了一款全新的債務產品。信託人持有特定滾動資產（車輛設備）的所有權，並允許投資者資助大約 80% 的鐵路成本。鐵路公司支付租賃費用，如果發生違約，信託人將收回這些設備。

這帶來的啓示是：通過將資產與實體進行分離，你可以通過對某一行業中最可靠的組件進行下注，來為一個不可靠的行業提供孖展。這一系統是如此高效，以至於當賓州中央鐵路（Penn Central）於 1970 年倒閉（這是當時美國歷史上規模最大的破產案）時，其設備債務獲得了 100% 面值的兌付，而無需強行扣押或關閉鐵路線路。

後來，航空孖展也採用了同樣的信託結構。該結構還為現代擔保貸款的原則奠定了基礎：當公司本身存在風險但資產不可或缺時，就針對資產進行貸款。

GPU（圖形處理器）也遵循同樣的原則。在這裏，使用它們的實體在很大程度上同樣是脆弱的競爭者，比如 AI 實驗室、新型雲運營商（neocloud operators）和推理服務提供商。他們唯一的護城河就是他們所能獲取的「芯片世代」。一旦在更先進的硬件上出現一個更優秀的模型，一夜之間就能顛覆他們的市場地位。就像鐵路時代的機車一樣，這裏的芯片是核心資產。它放置在安全的設施中，併產生可衡量的收入。

GPU 同時也正在瓦解舊有的抵押品體系。

國際清算銀行（BIS）發布的數據顯示，私募信貸的 SaaS 貸款賬目在十年內從幾乎為零增長到所有直接貸款的五分之一。這種向 SaaS 公司瘋狂提供債務服務的熱潮，是建立在軟件收入具有持久性這一假設之上的。而當 AI 智能體提供了更便宜的替代方案時，這個假設破裂了。軟件類股票在四個月內下跌了 30%，瑞士銀行（UBS）也警告稱，在激進的顛覆情景下，私募信貸的違約率可能會達到 13%。

SaaS 訂閱收入已經不再是科技領域裏最好的抵押品。

@BIS

但是，針對 GPU 進行貸款也存在一些內在的問題。

如果你想針對一套房子進行貸款，行業內有評估體系、可比銷售數據以及長達一個世紀的價格指數。但在 2026 年 5 月之前，GPU 還沒有同等的數據。GPU 的租賃費率分散在雙邊交易、不透明的經紀市場以及大多數銀行信貸委員會從未聽說過的 DePIN（去中心化物理基礎設施網絡）協議儀表盤中。

但在三周前，情況發生了變化。5 月 12 日，芝商所（CME Group）宣佈與 Silicon Data 合作推出 GPU 計算期貨。芝商所的這一轉向表明，交易員們希望像獲取石油和玉米的風險敞口一樣，獲取計算能力的風險敞口。一周後，洲際交易所（ICE）也宣佈與 Ornn 合作推出了一款競爭產品。

這些衍生品為 GPU 貸款引入了一個價格發現層，有助於擴大信貸市場的規模。但這裏還存在另一個問題。傳統的資產證券化涉及將貸款打包、分檔和進行風險評級，並使其上市交易。對於一個全新的資產類別，這一過程需要 2 到 3 年的時間。對於在 3 到 4 年內就會過時的硬件來說，這個時間周期實在是太長了。

計算資產在價值變動方式上與傳統資產也存在根本不同。隨着時間的推移，房產的價值往往會高於你的購買成本，因此抵押品是升值的。相反，GPU 從安裝的那一刻起就在貶值。

在英偉達（NVIDIA）出貨 Vera Rubin 芯片的那天，其 Blackwell 芯片的轉售價值就會下跌。目前，市場還沒有直接的折舊避險工具。也許市場未來會發展出 GPU 折舊衍生品，但我們現在還沒走到那一步。

因此，當你想要針對一種快速貶值的資產發放貸款時，時間就是生命。

加密貨幣在此時登場了。Permian Labs 旗下的 USD.AI 通過特殊目的載體（SPV）對單個 GPU 芯片發放貸款，通過 Barker 的抵押品擔保來覆蓋貸款風險，由慕尼黑再保險（Munich Re）提供全額再保險，並在貸款創建的瞬間便將該債務進行代幣化。到目前為止，它已經批准了超過 12.8 億美元的 GPU 擔保信貸額度。這利用鏈上信貸產品，將證券化一筆貸款的時間周期從傳統案例中的數年縮短至近乎即時的部署。

USD.AI 的模式改變了誰能獲取計算資源。

@USD.AI

如今，GPU 孖展市場向大玩家嚴重傾斜。Permian Labs 首席執行官兼聯合創始人戴維·蔡（David Choi）上周在 DCo 播客中表示，如果你是 Meta，你可以以投資級利率借到 270 億美元。而一家中型 AI 公司則被迫求助於私募信貸基金，後者收取的利息可能高達 25%。如果你經營的是一家小型 AI 公司，你必須通過支付在芯片壽命周期內大約三倍於所有權成本的租金來租賃算力。

USD.AI 針對的是芯片本身而非公司進行貸款。一筆針對幾張 RTX Pro 6000 芯片的 10 萬美元交易，能夠獲得與 3 億美元信貸額度相同的核保流程。借款人的公司背景 profile 變得不再那麼重要，更重要的是硬件本身、它所產生的收入以及它的保險覆蓋範圍。

資產擔保貸款只有在金融系統的運轉速度與抵押品貶值速度一樣快時才能發揮作用。鏈上發行便是實現這一目標的一種方式。

但基於 GPU 的債務能否在市場低迷時期挺過去？沒有人知道。這個市場還沒有接受過測試。由於下一代芯片出貨，貸款人被迫沒收並批量拋售一整機架 H100 芯片的情況還從未發生過。甚至連保險兜底機制自 2026 年 2 月上線以來也從未接受過測試。二手 GPU 的二級市場也尚未成熟。

但整個行業並沒有在原地等待。它已經開始圍繞該資產構建定價基礎設施。

最初作為一家交易技術公司起家的 Architect，現在正通過一個交易平台將計算能力轉化為一種可交易的商品。其旗下的美國創新交易所（American Innovation Exchange）是一個專門為 AI 經濟打造的美國衍生品市場，其合同與 GPU 計算成本以及 AI 供應鏈的其他投入（如能源、電力和金屬）相掛鉤。

Architect 提供涵蓋 H100、H200、B200 和 B300 芯片的期貨和期權，合同期限從月度到年度不等。其目標客戶包括交易員、新型雲、超大規模數據中心、模型實驗室以及試圖對沖計算算力多頭或空頭風險敞口的貸款人。

@Architect

儘管這裏目前還沒有轉售市場，但一份關於二手 H100 芯片的衍生品合同能夠指示出其在首次使用後的價值。而一個關於計算能力的期貨市場，則可以告訴我們市場認為芯片的未來賺錢能力價值幾何。

這些合同並不能完全解決問題。如果借款人違約，仍然必須有人去接管機器、驗證硬件、尋找買家並賣掉芯片以回收價值。但它為折舊和未來的計算需求增加了一個市場價格，而這正是目前的 GPU 信貸所缺乏的。

那麼，我們應該放棄 GPU 擔保信貸市場嗎？這不是一個可選的選項。基於 SaaS 現金流構建的舊市場正在迅速惡化。包括微軟、谷歌、亞馬遜、Meta 和甲骨文在內的超大規模數據中心巨頭在 2026 年總共將在 AI 基礎設施上投入約 8000 億美元。所有這些都需要孖展。

這些問題沒有一個是 GPU 擔保貸款所獨有的。金融歷史上的每一種抵押品體系都曾面臨過這種問題的某種版本。住房抵押貸款支持證券（MBS）必須在 2008 年危機中倖存下來；汽車貸款資產支持證券（ABS）也曾面臨過次級貸款壓力。但這其中存在一個規律：一個債務市場一旦興起，它就會擴大規模，遭遇一次測試其回收假設的低迷期，然後要麼走向變革，要麼走向萎縮。

GPU 信貸目前仍在實時構建中。在這裏，芝商所的期貨有助於價格發現，DeFi 協議提供了速度，而私募信貸基金則提供了規模。

眼下，大多數 AI 公司都在租賃計算算力，因為他們無法通過貸款來購買它。在不提供任何所有權的情況下，租賃往往佔到了他們總成本的 80% 或更多。這就像是因為沒有銀行願意給你提供抵押貸款，而一輩子付房租租房住一樣。USD.AI 的論點是，一旦芯片級貸款形成規模，每家 AI 公司都可以擁有自己的計算算力，就像當年抵押貸款證券化使住房債務可以交易後，住房所有權得以擴大一樣。

從歷史上看，公司是金融組織圍繞的最基本單元。銀行向公司貸款，投資者向公司投資，估值根據公司的現金流衍生而來，世界信任公司的持久性。從槓桿貸款到以 SaaS 為擔保的私募信貸，整個信貸系統都是建立在「一個經營良好的企業比其設備活得更久」這一假設之上的。如今，AI 公司可能沒有品牌價值，但它所使用的硬件卻可能擁有轉售市場。這種轉變可能會改變金融系統視為何種事物為最基本的價值單元。芯片的壽命，或許正長於公司。

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