作者：Prathik Desai
编译及整理：BitpushNews
硬件正变得比企业本身更具信贷价值
前言
贷款本质上是对抵押品的下注。十多年来，SaaS（软件即服务）公司利用其收入作为抵押品，享受到了极佳的债务融资渠道。这些订阅收入具有可预测性和经常性，使得抵押品显得强大且可靠。
在过去十年中，正是依靠这种收入支撑，私募信贷基金将其贷款账目规模从最初的 80 亿美元飙升至 5000 亿美元。这看起来是一个完美的商业模式，直到人工智能（AI）的到来打破了这一切，让这些软件订阅服务变得多余。过去每年为企业软件支付 5 万美元的客户，现在可以选择 AI 智能体（Agents）来取而代之。
这些 SaaS 收入不再可靠，取而代之的是运行 AI 计算的芯片。那些放置在数据中心内、每年大约贬值三分之一的 4 万美元芯片，如今正被用作获取债务的抵押品。
虽然这并非最理想的抵押品，但这种转变却正在切实发生。
这种转变颠倒了一个世纪以来的信贷逻辑。通常情况下，你会根据一家公司的现金流而不是其设备来进行贷款。任何时候，一个拥有可预测收入的持续经营企业，都比一台不断贬值的机器更安全。但在 AI 时代，软件收入的可预测性已经变得不如那些让该业务变得多余的芯片。
这种转变已经在这一颠倒的逻辑之上，构建起了一个从华尔街期货到 DeFi（去中心化金融）协议的完整金融堆栈。
以下是详细故事。
这并不是物理设备第一次被认为比使用它的公司更具信贷价值。在美国的铁路时代，我们也曾见证过类似的一幕。
在 19 世纪，铁路公司需要巨额资本来扩大规模。但由于其投机性和过度杠杆的特征，没有哪家银行愿意承担这种信用风险。不过，机车本身并没有问题。它们是实实在在的资产，并且具有转售价值。如果铁路公司破产了，你可以收回机车引擎并将其卖给下一个运营商来收回价值。
来源：美国铁路协会（Association of American Railroads）
为了填补这一空白，“费城计划”（The Philadelphia Plan）创造了一款全新的债务产品。信托人持有特定滚动资产（车辆设备）的所有权，并允许投资者资助大约 80% 的铁路成本。铁路公司支付租赁费用，如果发生违约，信托人将收回这些设备。
这带来的启示是：通过将资产与实体进行分离，你可以通过对某一行业中最可靠的组件进行下注，来为一个不可靠的行业提供融资。这一系统是如此高效，以至于当宾州中央铁路（Penn Central）于 1970 年倒闭（这是当时美国历史上规模最大的破产案）时，其设备债务获得了 100% 面值的兑付，而无需强行扣押或关闭铁路线路。
后来，航空融资也采用了同样的信托结构。该结构还为现代担保贷款的原则奠定了基础：当公司本身存在风险但资产不可或缺时，就针对资产进行贷款。
GPU（图形处理器）也遵循同样的原则。在这里，使用它们的实体在很大程度上同样是脆弱的竞争者，比如 AI 实验室、新型云运营商（neocloud operators）和推理服务提供商。他们唯一的护城河就是他们所能获取的“芯片世代”。一旦在更先进的硬件上出现一个更优秀的模型，一夜之间就能颠覆他们的市场地位。就像铁路时代的机车一样，这里的芯片是核心资产。它放置在安全的设施中，并产生可衡量的收入。
GPU 同时也正在瓦解旧有的抵押品体系。
国际清算银行（BIS）发布的数据显示，私募信贷的 SaaS 贷款账目在十年内从几乎为零增长到所有直接贷款的五分之一。这种向 SaaS 公司疯狂提供债务服务的热潮，是建立在软件收入具有持久性这一假设之上的。而当 AI 智能体提供了更便宜的替代方案时，这个假设破裂了。软件类股票在四个月内下跌了 30%，瑞士银行（UBS）也警告称，在激进的颠覆情景下，私募信贷的违约率可能会达到 13%。
SaaS 订阅收入已经不再是科技领域里最好的抵押品。
@BIS
但是，针对 GPU 进行贷款也存在一些内在的问题。
如果你想针对一套房子进行贷款，行业内有评估体系、可比销售数据以及长达一个世纪的价格指数。但在 2026 年 5 月之前，GPU 还没有同等的数据。GPU 的租赁费率分散在双边交易、不透明的经纪市场以及大多数银行信贷委员会从未听说过的 DePIN（去中心化物理基础设施网络）协议仪表盘中。
但在三周前，情况发生了变化。5 月 12 日，芝商所（CME Group）宣布与 Silicon Data 合作推出 GPU 计算期货。芝商所的这一转向表明，交易员们希望像获取石油和玉米的风险敞口一样，获取计算能力的风险敞口。一周后，洲际交易所（ICE）也宣布与 Ornn 合作推出了一款竞争产品。
这些衍生品为 GPU 贷款引入了一个价格发现层，有助于扩大信贷市场的规模。但这里还存在另一个问题。传统的资产证券化涉及将贷款打包、分档和进行风险评级，并使其上市交易。对于一个全新的资产类别，这一过程需要 2 到 3 年的时间。对于在 3 到 4 年内就会过时的硬件来说，这个时间周期实在是太长了。
计算资产在价值变动方式上与传统资产也存在根本不同。随着时间的推移，房产的价值往往会高于你的购买成本，因此抵押品是升值的。相反，GPU 从安装的那一刻起就在贬值。
在英伟达（NVIDIA）出货 Vera Rubin 芯片的那天，其 Blackwell 芯片的转售价值就会下跌。目前，市场还没有直接的折旧避险工具。也许市场未来会发展出 GPU 折旧衍生品，但我们现在还没走到那一步。
因此，当你想要针对一种快速贬值的资产发放贷款时，时间就是生命。
加密货币在此时登场了。Permian Labs 旗下的 USD.AI 通过特殊目的载体（SPV）对单个 GPU 芯片发放贷款，通过 Barker 的抵押品担保来覆盖贷款风险，由慕尼黑再保险（Munich Re）提供全额再保险，并在贷款创建的瞬间便将该债务进行代币化。到目前为止，它已经批准了超过 12.8 亿美元的 GPU 担保信贷额度。这利用链上信贷产品，将证券化一笔贷款的时间周期从传统案例中的数年缩短至近乎即时的部署。
USD.AI 的模式改变了谁能获取计算资源。
@USD.AI
如今，GPU 融资市场向大玩家严重倾斜。Permian Labs 首席执行官兼联合创始人戴维·蔡（David Choi）上周在 DCo 播客中表示，如果你是 Meta，你可以以投资级利率借到 270 亿美元。而一家中型 AI 公司则被迫求助于私募信贷基金，后者收取的利息可能高达 25%。如果你经营的是一家小型 AI 公司，你必须通过支付在芯片寿命周期内大约三倍于所有权成本的租金来租赁算力。
USD.AI 针对的是芯片本身而非公司进行贷款。一笔针对几张 RTX Pro 6000 芯片的 10 万美元交易，能够获得与 3 亿美元信贷额度相同的核保流程。借款人的公司背景 profile 变得不再那么重要，更重要的是硬件本身、它所产生的收入以及它的保险覆盖范围。
资产担保贷款只有在金融系统的运转速度与抵押品贬值速度一样快时才能发挥作用。链上发行便是实现这一目标的一种方式。
但基于 GPU 的债务能否在市场低迷时期挺过去？没有人知道。这个市场还没有接受过测试。由于下一代芯片出货，贷款人被迫没收并批量抛售一整机架 H100 芯片的情况还从未发生过。甚至连保险兜底机制自 2026 年 2 月上线以来也从未接受过测试。二手 GPU 的二级市场也尚未成熟。
但整个行业并没有在原地等待。它已经开始围绕该资产构建定价基础设施。
最初作为一家交易技术公司起家的 Architect，现在正通过一个交易平台将计算能力转化为一种可交易的商品。其旗下的美国创新交易所（American Innovation Exchange）是一个专门为 AI 经济打造的美国衍生品市场，其合同与 GPU 计算成本以及 AI 供应链的其他投入（如能源、电力和金属）相挂钩。
Architect 提供涵盖 H100、H200、B200 和 B300 芯片的期货和期权，合同期限从月度到年度不等。其目标客户包括交易员、新型云、超大规模数据中心、模型实验室以及试图对冲计算算力多头或空头风险敞口的贷款人。
@Architect
尽管这里目前还没有转售市场，但一份关于二手 H100 芯片的衍生品合同能够指示出其在首次使用后的价值。而一个关于计算能力的期货市场，则可以告诉我们市场认为芯片的未来赚钱能力价值几何。
这些合同并不能完全解决问题。如果借款人违约，仍然必须有人去接管机器、验证硬件、寻找买家并卖掉芯片以回收价值。但它为折旧和未来的计算需求增加了一个市场价格，而这正是目前的 GPU 信贷所缺乏的。
那么，我们应该放弃 GPU 担保信贷市场吗？这不是一个可选的选项。基于 SaaS 现金流构建的旧市场正在迅速恶化。包括微软、谷歌、亚马逊、Meta 和甲骨文在内的超大规模数据中心巨头在 2026 年总共将在 AI 基础设施上投入约 8000 亿美元。所有这些都需要融资。
这些问题没有一个是 GPU 担保贷款所独有的。金融历史上的每一种抵押品体系都曾面临过这种问题的某种版本。住房抵押贷款支持证券（MBS）必须在 2008 年危机中幸存下来；汽车贷款资产支持证券（ABS）也曾面临过次级贷款压力。但这其中存在一个规律：一个债务市场一旦兴起，它就会扩大规模，遭遇一次测试其回收假设的低迷期，然后要么走向变革，要么走向萎缩。
GPU 信贷目前仍在实时构建中。在这里，芝商所的期货有助于价格发现，DeFi 协议提供了速度，而私募信贷基金则提供了规模。
眼下，大多数 AI 公司都在租赁计算算力，因为他们无法通过贷款来购买它。在不提供任何所有权的情况下，租赁往往占到了他们总成本的 80% 或更多。这就像是因为没有银行愿意给你提供抵押贷款，而一辈子付房租租房住一样。USD.AI 的论点是，一旦芯片级贷款形成规模，每家 AI 公司都可以拥有自己的计算算力，就像当年抵押贷款证券化使住房债务可以交易后，住房所有权得以扩大一样。
从历史上看，公司是金融组织围绕的最基本单元。银行向公司贷款，投资者向公司投资，估值根据公司的现金流衍生而来，世界信任公司的持久性。从杠杆贷款到以 SaaS 为担保的私募信贷，整个信贷系统都是建立在“一个经营良好的企业比其设备活得更久”这一假设之上的。如今，AI 公司可能没有品牌价值，但它所使用的硬件却可能拥有转售市场。这种转变可能会改变金融系统视为何种事物为最基本的价值单元。芯片的寿命，或许正长于公司。
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