AI计算能力繁荣背后的信用定价失误：基础设施融资模式如何与贬值资产发生冲突

科技头条为2026年初描绘了一幅乐观的画面：AI基础设施投资持续加速，北美数据中心建设激增，加密矿工庆祝其成功转型为稳定的AI计算服务提供商。但在幕后的金融机构信用分析师们却感受到截然不同的情绪。在华尔街的会议室里，焦点不再是模型性能或GPU规格，而是一些显示结构性噩梦的电子表格：市场用10年期抵押模型为18个月寿命的资产融资。这种错配并非理论上的空谈。路透社和彭博社的最新报道揭示了真实的情况：AI基础设施已成为一个债务密集型行业，而支撑AI繁荣的金融架构中埋藏着一场重大信用危机的种子。

核心问题不在于技术失败——而在于快速贬值的计算资产、过度杠杆的抵押品与僵硬的基础设施债务之间存在深刻的不匹配。当这三股力量汇聚时，一条隐藏的违约传导链被激活，安全的幻觉瞬间破灭。

通缩陷阱：当摩尔定律遇上固定债务

每一笔债券或债务投资的基础假设是：债务偿还覆盖比（DSCR）。过去18个月，市场参与者一直押注AI计算能力租金收入会像商业地产一样——稳定、可预测，甚至抗通胀。然而，数据讲述了完全不同的故事。

根据SemiAnalysis和Epoch AI在2025年第四季度发布的追踪数据显示，运行AI推理工作负载的成本同比下降20-40%。这不是温和的调整，而是摩尔定律不断推进与模型量化、蒸馏技术以及专用集成电路（ASIC）加速采用的必然结果。每一次效率突破都使得昨日昂贵的GPU部署在租金产出方面逐步变得价值更低。

这造成了第一个关键的期限错配：投资者以2024年的峰值估值购买GPU，锁定了资本支出，同时也锁定了一个在2025年及以后逐步下降的租金收益曲线。数学很简单：如果你以每块GPU$10,000的价格借款，而这些GPU产生的计算能力的年租金价值下降30%，那么收入与债务义务之间的差距就会消失。从股权投资者的角度看，这是“技术进步”；从债权人的角度看，这是“抵押品贬值”——违约风险的根源。

当你考虑到计算能力商业模式本身时，悖论就更深了：不同于可能升值或保持稳定的房地产，基础资产——计算能力容量——本质上是通缩的。每一代GPU都能以更低的成本完成更多计算，导致每单位基础设施的租金收入下降。这意味着今天发行的债务，是用一种结构性现金流递减的资产类别来偿还的。

融资逆转：风险投资伪装成基础设施安全

面对资产端回报的逐渐减少，理性的市场参与者应收紧放贷标准，要求更高的风险溢价。然而，实际情况恰恰相反。据《经济学人》和路透报道，2025年AI数据中心及相关计算基础设施的总债务融资预计将激增112%，达到约250亿美元。

这股债务激增并非由保守的基础设施贷款方推动，而是由像CoreWeave和Crusoe Energy这样的新云供应商，以及正经历“转型”的加密矿工主导，他们采用资产支持贷款（ABL）和项目融资结构——这些模型原本是为高速公路或水电站等稳定、低风险资产设计的。

这在风险分类上犯了根本性错误：

旧模式（2024年前）： AI是风险投资游戏。投资公司、开发技术、期待成功。失败意味着股权亏损，债权人不参与。

新模式（2025年至今）： AI已成为基础设施。债务现在用于部署计算能力。失败意味着违约债券和结构性义务。风险已扩展到债权人和固定收益投资者。

然而，市场却以一种没有根本变化的方式定价这些资产。放贷者用基础设施级别的风险模型（公用事业级杠杆、更低的利差、更长的期限）来评估风险等级较高的风险资产（高贬值、技术过时、成功/失败二元性）。这是一种系统性的信用错价，后果严重。

矿工去杠杆的错觉：玩双重杠杆

最危险的局面来自那些已转向AI计算能力的加密矿工。媒体将这一转变描述为“风险缓释”——矿工终于摆脱加密挖矿的波动，提供稳定的基础设施服务。但实际资产负债表揭示了更阴暗的真相。

VanEck和TheMinerMag的数据表明，2025年主要上市矿业公司的净债务比率与2021年的峰值基本持平。一些激进的矿工甚至将债务增加了多达500%。他们是如何实现表面上的去杠杆，却实际上没有减少杠杆的呢？

机制其实很简单：

• **资产端（左侧）：**矿工继续持有波动的加密货币头寸（BTC/ETH），或将未来的计算能力租金收入作为隐性抵押。

• **负债端（右侧）：**他们发行可转换债券、高收益债券等美元计价的工具，用于购买H100/H200 GPU及相关基础设施。

这不是去杠杆——而是滚动风险结合相关性集中。矿工实际上是在玩“双重杠杆”游戏：用加密资产的波动性作为抵押，赌GPU租金现金流。在市场环境良好时，这放大了收益；但一旦宏观经济收紧，两者同时崩溃。加密币价格下跌，GPU租金率也同步下降（项目减少，AI研究资金减少，整体投资速度放缓）。在信用模型中，这种情形被称为相关性收敛——对结构性产品和无担保债权人来说是噩梦。

关于计算能力收入能否成为矿工资产负债表稳定器的假设，实际上并未实现。相反，矿工在现有波动性基础上叠加了更多债务，形成一种放大下行风险、有限上行缓冲的结构。

流动性消失：抵押品变成理论

让信用管理者难以入眠的，不是违约本身，而是违约之后会发生什么。在2008年次贷危机中，债权人可以拍卖止赎物业以回收资金。但如果一个主要的计算能力运营商违约，债权人收回1万块H100显卡，接下来会怎样？谁会买，价格又会是多少？

这个二级市场不存在规模性——这是隐藏在已披露抵押估值表象之下的事实。安全感的幻觉依赖于三个关键弱点：

**物理基础设施依赖：**高性能GPU不是即插即用的设备。它们需要专用的液冷机架、特定的电力基础设施（每机架30-50kW）和专业的网络配置。被收回的GPU若不在原生数据中心基础设施中，面临极大的部署迁移阻力。

**技术过时带来的非线性贬值：**随着NVIDIA在2024年底推出Blackwell架构，并计划推出Rubin系列，旧GPU的贬值不再线性，而是出现断崖式下跌。比如几个月前价值4万美元的H100，在变卖时可能只值8,000-12,000美元，折价达70-80%。

**缺乏流动性提供者：**最关键的是，市场上没有“最后贷款人”机制愿意吸收数十亿的抛售压力。不同于股市或政府债券市场，中央银行和金融中介在压力时期会稳定价格，GPU二级市场缺乏这样的稳定器。一旦出现抛售，价格发现就会变得灾难性。

这就是所谓的“抵押幻觉”——表面上的贷款价值比（LTV）通常在50-70%，基于公开的硬件估值，但这些比率假设市场有序清算。而实际上，二手GPU面临的贬值风险更大，市场更薄弱，压力一来，抵押价值大多是虚构的。

信用周期在技术周期之前达到顶峰：真正的风险时间线

需要明确的是，这一分析并不否认AI的技术潜力或计算能力对未来基础设施的根本重要性。技术会持续进步，对AI计算能力的需求也会保持强劲。被质疑的是支撑行业的金融架构——特别是，计算能力融资的定价方式。

由摩尔定律驱动的通缩资产被错误定价为抗通胀的基础设施。那些未能实质性去杠杆的矿工，被当作公用事业公司一样用稳定的资产负债表进行融资。具有18-24个月技术相关性的计算能力，却用10年期债务结构进行融资。这些都不是边缘风险，而是嵌入数十亿美元未偿债务的根本性定价错误。

历史经验显示，信用周期通常在技术周期成熟之前达到顶峰并崩溃。19世纪80年代的铁路热潮中，巨额信贷过剩在铁路网络完全发挥效用之前就已达到顶峰。1999-2000年的互联网泡沫中，科技债务融资过度，远在互联网普及成熟之前。2007-2008年的次贷危机也在房价稳定之前达到顶峰。

对宏观策略师和信用交易者而言，直到2026年中，最重要的分析任务不是预测哪个AI模型会实现突破，而是重新审视那些“AI基础设施+矿工”组合中隐藏的真实信用利差和违约概率。市场可能严重低估了金融风险。一旦重新定价发生，不仅会影响股权投资者，还会波及目前承担大部分杠杆的固定收益市场。

计算能力的繁荣是真实的，问题在于支撑它的信用市场是否已正确定价了这一现实的风险。