关键要点
- 谷歌为纽约一座采用其TPU芯片的AI数据中心提供32亿美元财务担保
- 博通携手阿波罗与黑石,为Anthropic基础设施搭建350亿美元融资平台
- 两家公司均复制英伟达的循环融资模式,以争夺AI芯片客户
关键要点

谷歌与博通正在系统性地复制那套曾打造出英伟达3万亿美元AI芯片帝国的金融工程剧本,通过部署数十亿美元的贷款担保与循环融资,为其自研处理器赢得客户。
最清晰的案例位于安大略湖南岸。据《华尔街日报》报道,谷歌为位于纽约州西部的 Lake Mariner AI 数据中心集群提供了32亿美元的财务担保。该站点由 TeraWulf 及谷歌支持的云服务商 FluidStack 开发,将租赁数千颗谷歌张量处理单元(TPU)的计算能力给 Anthropic。该担保帮助数据中心获得更低成本的债务融资——这正是英伟达多年来用于锁定芯片订单的同一策略。
"他们想参与这场游戏,不想被甩在后面,"TeraWulf 联合创始人 Nazar Khan 表示。
谷歌的财务承诺远不止 Lake Mariner。该公司还为路易斯安那州巴吞鲁日附近名为 River Bend 的一项70亿美元 Anthropic 项目提供后备担保,并为得克萨斯州科罗拉多市的AI计算基础设施提供了14亿美元担保。再加上与黑石达成50亿美元合作成立一家新的云服务公司——这家公司将直接与英伟达支持的 CoreWeave 和 Nebius 展开竞争——谷歌表明将把其资产负债表作为竞争武器。该公司本月表示,计划通过股权融资筹集850亿美元,主要用于AI基础设施。
循环融资模式站稳脚跟
博通正通过不同的结构追求完全相同的策略。这家芯片制造商上周携手阿波罗与黑石推出了 AI XPV 平台,这是一个350亿美元的特殊目的载体,用于购买谷歌TPU和博通网络芯片,并将其租赁给 Anthropic。该债务分三级结构:60亿美元A1级票据出售给银行,利率为美国国债加100个基点;240亿美元A2级票据以5.75%的收益率出售给机构投资者;45亿美元次级票据收益率为8.5%,且无博通后备担保。阿波罗的 Atlas SP Partners 贡献了8亿美元股权。
该方案的关键创新在于博通的"缺额担保"——如果 Anthropic 违约且芯片出售所得无法覆盖本金和利息,博通将确保优先级的投资者不受损失。这使得该平台能够以低成本融资,进而用于从博通和谷歌购买更多芯片。博通 CEO 陈福阳(Hock Tan)在3月时还对利用公司资产负债表进行此类担保持谨慎态度,但在看到英伟达利用类似供应商融资加速销售后改变了策略。他将这笔交易称为"众多交易中的第一笔",并表示该平台到2028年可为超过20吉瓦的AI计算能力提供融资,潜在芯片采购金额可达7000亿美元。
英伟达的护城河面临首次真正考验
英伟达仍控制着超过90%的AI芯片市场,其CUDA软件生态系统和即插即用的硬件构筑了坚固壁垒。一些小型云服务商表示,如果购买竞争对手的芯片,他们担心会失去英伟达的配额——业内将这一现象称为"黄仁勋牢笼"。英伟达 CEO 黄仁勋公开否定了这一威胁,他在4月辩称,Anthropic 是谷歌唯一重要的外部TPU客户,并挑战谷歌证明其芯片具有成本优势。
"我们的市场覆盖面远超任何TPU或ASIC所能达到的水平,"黄仁勋表示。
但谷歌正在取得进展。该公司在5月宣布,将首次直接向企业客户销售TPU,并推出了首款推理优化芯片,定位与英伟达的 Groq 3 LPU 竞争。早期采用者 Citadel Securities 报告称,在TPU上运行某些工作负载的成本降低了30%,速度最高提升至4倍。谷歌云AI基础设施副总裁 Mark Lohmeyer 表示,这款推理芯片吸引了过去从未考虑过TPU技术的客户。
伯恩斯坦分析师 Stacy Rasgon 表示,与过去几年相比,谷歌在芯片技术商业化方面"更具机会主义色彩,也更具进取心"。内部的推动力来自 Amin Vahdat,他于12月晋升为谷歌AI基础设施扩张的负责人,直接向谷歌云负责人 Thomas Kurian 和 CEO 桑达尔·皮查伊汇报。同事们形容他在追求性能提升方面毫不松懈,推动工程师将芯片性能实现10%的渐进式改进。
更广泛的背景是一波规模庞大的AI基础设施融资浪潮。摩根士丹利估计,美国AI资本市场融资金额将达到4000亿美元,到2028年可能超过1万亿美元,以满足未来两年约1.8万亿美元的资本支出需求。Meta 围绕其路易斯安那州 Hyperion 数据中心完成了一笔273亿美元的SPV交易,亚马逊则发行了约100亿美元的加拿大元债券,这是该市场历史上规模最大的一次单笔发行。
对于投资者而言,问题在于金融工程能否侵蚀英伟达的技术护城河。英伟达股价目前约为远期市盈率的35倍,反映出市场对其持续主导地位的预期。如果谷歌和博通能够通过更便宜的融资和具有竞争力的芯片,将AI计算商品化,这一溢价可能面临压力。至于 Vahdat,他坚称市场足够容纳所有参与者。
"需求实在太大了,"他表示。
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