Revisão do poder de computação de IA:
Na segunda-feira, no horário do leste dos EUA, a $英偉達 (NVDA.US)$ anunciou que, separadamente, assinou memorandos de entendimento com a Apollo, a BlackRock, a Blackstone, a BoFang, a Goldman Sachs e a KKR para montar uma plataforma de financiamento de infraestrutura de capacidade de computação de IA para os clientes. O objetivo é mobilizar mais de 500 bilhões de dólares em capital de terceiros.
Em seguida, os executivos dessas sete empresas apareceram juntos no estúdio ao vivo da CNBC, para uma entrevista conjunta com a apresentadora Becky Quick.
Essas instituições costumam competir entre si no dia a dia, e as chances de aparecerem juntas são extremamente raras. E desta vez foi Huang Renxun quem tomou a iniciativa e foi até eles. O presidente do conselho da Goldman Sachs, David · Solomon, confirmou isso de forma bem direta. Além disso, das seis instituições que Huang Renxun procurou, nenhuma recusou.
O dinheiro do financiamento será direcionado a grandes provedores de serviços em nuvem, laboratórios avançados de experimentação em IA e clientes corporativos, para construir data centers e comprar hardware da Nvidia.
O ponto-chave é que são usados créditos de instituições, recursos de seguros e capital privado; o cliente não precisa mais alocar essas despesas no próprio balanço patrimonial; e esses mais de 500 bilhões de dólares também não são garantidos ou cobertos pelo balanço patrimonial da Nvidia.
A definição dada por Huang Renxun para esse fato é uma “mudança de fase”, ou seja, é a primeira vez que chips de tecnologia se tornam de fato uma categoria de ativos que pode ser investida.
Antes, a Nvidia fabricava chips e os vendia: era um componente técnico que o cliente comprava; agora, o próprio computador está se tornando parte da infraestrutura, como eletricidade, como a internet. Ele pode gerar receita, ter produtividade, ter longa vida útil e, além disso, ser universal e flexível.
Conforme o parâmetro que ele forneceu, para construir cerca de 1 gigawatt de infraestrutura de IA são necessários aproximadamente de US$ 50 bilhões a US$ 60 bilhões.
O desafio colocado por essa lógica é um consenso de longo prazo: a GPU é um hardware com depreciação rápida. Agora, ela está sendo exigida a servir como um ativo de longo prazo, como propriedades comerciais e estradas com pedágio, que pode ser usado como garantia para empréstimos.
Os céticos naturalmente perguntariam: com a constante introdução de novos chips de geração, quanta parcela do valor ainda pode ser preservada na geração anterior? Essa questão recebeu uma resposta afirmativa no diálogo. O mais valioso para ler com atenção, porém, é como essas instituições financeiras precificam o poder de computação.
No passado, o teto dos financiamentos para infraestrutura de IA era “meu risco sobre um único grande provedor de nuvem só pode chegar a esse tamanho”; mas, uma vez que o poder de computação em si passe a ser reconhecido como garantia, esse cenário muda completamente.
De acordo com Gavin Baker, a Nvidia recentemente projetou um modelo muito inteligente: “Eu diria que se trata de uma estrutura de financiamento com arranjos de reforço de crédito. Contanto que o preço do aluguel das GPUs esteja acima de um certo patamar mínimo, a Nvidia pode participar da divisão de receitas no futuro. Por meio dessa forma, a Nvidia pode rapidamente estabelecer um ‘negócio em nuvem’ de escala extremamente grande.”
Baker acredita que o mercado subestima fortemente o significado dessa abordagem; ele também disse que a Nvidia deveria explicá-la com mais clareza.
01、為 a infraestrutura de base de IA fornecer financiamento e apoio.
02, todo o capital vem de terceiros, de capital de longo prazo independente.
03、O poder de computação torna-se um ativo que pode ser financiado.
04, trazer o capital com a estrutura adequada.
05, a cooperação amplia a capacidade de financiamento para um ecossistema mais amplo.
06、Conectar toda a cadeia de valor desde a energia até o Token final gerado.
07, introduzir capital de longo prazo ainda mais amplo.
08, o que realmente importa são as receitas e o fluxo de caixa.
09, começar com capital privado e depois levar ao mercado aberto.
10、Os EUA estão passando por uma reascensão bastante evidente da energia nuclear.
11, a ênfase dos recursos está voltada para laboratórios de IA e startups de IA.
