Nvidia 5000 億美元的 AI 基礎設施推動使加密計算進一步落後
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納斯達克上市的晶片製造商 Nvidia (NVDA)，作為 AI 領域的風向標，正在推動華爾街銀行將其 AI 計算能力視為可投資的基礎設施資產，類似於商業房地產、收費公路或發電廠。
Nvidia 週一表示，已與六家華爾街重量級公司簽署了諒解備忘錄，包括 Apollo Global Management、Blackstone、BlackRock、Brookfield Asset Management、Goldman Sachs 和 KKR，以建立融資平台，最終可能吸引超過 5000 億美元的第三方資本。
根據這家晶片製造商的說法，目標是將 AI 計算視為可銀行化的基礎設施資產，而不是純粹的技術開支，鼓勵客戶建立 AI 數據中心，並鎖定對 Nvidia 硬體的需求。
Nvidia 的創始人兼 CEO 黃仁勳表示：「這真的是技術晶片首次成為可投資的資產類別。這些現在是產生收入的資產。它們是生產性的，壽命長，具有可替代性和靈活性。」
他補充道：「從根本上說，這個行業和這種計算方式的不同之處在於，計算機現在成為基礎設施的一部分，就像電力、互聯網一樣，因此你必須將其視為基礎設施。」
AI 計算是什麼
AI 計算指的是用於訓練和運行人工智慧模型的原始處理能力。專用晶片，主要是 Nvidia 的高端 GPU，主要負責這項工作，並組成了 Nvidia 所稱的「AI 工廠」的大型數據中心。
這些工廠消耗電力和數據，以生成有用的智能系統，例如驅動聊天機器人、生成圖像和視頻、幫助設計新藥、驅動機器人以及運行無數其他應用。AI 越先進，所需的專用計算能力就越多。
Nvidia 尋求的變革
截至目前，大多數公司將購買或租用計算能力視為一項簡單的技術開支，這項開支會在資產負債表上顯示，並隨著新晶片的出現而迅速貶值。（想像一下你的 iPhone 隨著新版本的推出而過時）
但根據 Nvidia 的說法，這種觀點已經過時，因為其系統被廣泛採用，並且可以被多個客戶使用，從而在多年內產生收入流。因此，AI 工廠應被視為長期可投資的資產。
以下是 Nvidia 推動變革的一個例子。
假設一家公司現在需要強大的 AI 晶片。它很可能會花費數百萬美元的自有資金，或從銀行獲取常規商業貸款，以購買一大批 Nvidia GPU。這項開支現在會在資產負債表上作為設備顯示，會隨著新型號的出現而被會計師在幾年內折舊。這項賭注是，在這些晶片失去大部分價值之前，使用它們建造的 AI 產品將產生足夠的收入來超過成本。
現在，變革在於同一家公司仍然需要這些晶片，但不再需要全額自掏腰包。這是通過由大型機構投資者支持的融資平台來完成的。作為回報，他們希望從這些晶片在多年內產生的租金收入中獲利。
本質上，該公司通過支付租金來獲得 AI 工廠中的處理能力。機構投資者願意這樣做，因為相同的 Nvidia 晶片可以服務許多不同的客戶和工作負載，產生穩定的租金收入流。
這一轉變是週一公告的核心。
根據這些諒解備忘錄，華爾街銀行將獨立評估每個項目的客戶需求、預期利用率和現金流，然後再部署資本。在某些交易中，如果晶片貶值，Nvidia 可能會承擔 25% 的風險，但主要的觀點是貸款方仍然會進行自己的檢查，並自行決定每個項目。
Nvidia 的這一舉措可能會在投資者開始質疑大型科技公司在 AI 上的巨額資本支出是否會帶來回報的時候，開啟一個更大的長期資本池。
黃仁勳表示：「每一次工業革命都是建立在基礎設施之上：電力、交通、通信和計算，每一次擴建都依賴外部融資。AI 工廠是智能時代的基礎設施。」
去中心化計算網絡的現狀
儘管 Nvidia 已成為一個集中式的 AI 強國，但 Akash 和 Render 等網絡則試圖創建一個由普通人運營並由區塊鏈協調的計算能力全球市場。
它們已經增長，但尚未達到 Nvidia 的規模。研究突顯了明顯的限制。
Epoch AI 發現，最大的活躍去中心化訓練網絡的吞吐量仍然僅為前沿數據中心的三百分之一，並指出「去中心化開發者在這十年內不太可能積累前沿的計算能力。」
低網絡帶寬迫使 GPU 大部分時間等待數據，而不是進行計算，而對每個結果進行加密驗證的需求則帶來了沉重的額外成本。
行業分析還指出，缺乏企業級服務水平協議和將大量數據集移動到分散機器的實際困難是企業採用的主要障礙。
這些物理、經濟和運營限制解釋了為什麼去中心化網絡落後於 Nvidia 等公司，並且隨著晶片製造商與華爾街銀行的諒解備忘錄的簽署，這一差距將進一步擴大。
CoinDesk 聯繫了 Render 和 Akash 等頂級去中心化計算網絡，請求對此事發表評論。
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