Ретроспектива AI-вычислительных мощностей:

В понедельник по времени Восточного побережья США компания $NVIDIA (NVDA.US)$ объявила, что с Apollo, Blue/Belide, Blackstone, Bowtech, Goldman Sachs и KKR подписала соответствующие меморандумы о взаимопонимании. Это делается для создания для клиентов платформы финансирования базовой инфраструктуры AI-вычислительных мощностей, цель — привлечь за счёт стороннего капитала объёмом более 500 млрд долларов.

Затем руководители этих семи компаний вместе появились в прямом эфире CNBC и дали совместное интервью ведущей Бекки Куэк.

Эти структуры обычно конкурируют друг с другом, и возможности появиться вместе крайне редки. Но на этот раз к нему сам лично обратился Хуан Жэньсюнь. Председатель совета директоров Goldman Давид Соломон подтвердил это со всей определённостью. Кроме того, из шести организаций, которые выбрал Хуан Жэньсюнь, ни одна не отказала ему.

Средства финансирования будут направлены в ультрамасштабных провайдеров облачных услуг, передовые AI-лаборатории и корпоративных клиентов — на строительство дата-центров и закупку оборудования Nvidia。

Ключ в том, что задействуется институциональный кредит, страховые средства и частный капитал: клиентам больше не нужно «продавливаться» этими расходами в собственные балансы; а эти более чем 500 миллиардов долларов, в свою очередь, не обеспечиваются и не подстраховываются балансовым листом Nvidia。

Классификация Дженсена Хуаня сводится к тому, что это «фазовый переход» — то есть впервые технологические чипы действительно стали отдельным классом активов, в который можно инвестировать。

Раньше Nvidia производила чипы и продавала их — то есть клиент покупал технологический компонент; а теперь сам компьютер становится частью инфраструктуры, как электричество или как интернет. Он способен приносить доход, повышать производительность, имеет долгий срок службы и при этом универсален и гибок。

Согласно формулировке, которую он дает, на строительство 1 ГВт AI-инфраструктуры требуется примерно 50–60 миллиардов долларов。

Эта логика бросает вызов долгосрочному консенсусу — что GPU — это оборудование с быстрой амортизацией. Теперь их требуют рассматривать как долгосрочный актив, вроде коммерческой недвижимости или платных дорог, который можно закладывать для получения займа。

Сомневающиеся, естественно, спрашивают: когда новые поколения чипов выходят постоянно, сколько стоимости сможет удержать предыдущее поколение? На этот вопрос в разговоре дан прямой ответ. Еще более внимательно стоит прочитать, как именно финансовые институты назначают цену на вычислительные мощности。

Раньше потолком финансирования AI-инфраструктуры было: «мой риск в отношении конкретного ультрамасштабного облачного провайдера может быть только таким»; а когда сами вычислительные мощности признают залогом, пространство возможностей становится совсем другим。

Гэвин Бейкер говорит, что Nvidia недавно разработала очень умную новую модель: «Я бы описал это как финансовую структуру с механизмом повышения кредитного доверия: пока ставка аренды GPU выше некоторого минимального уровня, Nvidia может участвовать в будущих распределениях дохода. Таким образом Nvidia сможет очень быстро построить по-настоящему масштабный „облачный бизнес“».

Бейкер считает, что рынок серьезно недооценивает значение этой модели; он также говорит, что Nvidia должна объяснить это еще более четко。

01、предоставление финансирования и поддержки для создания базовой инфраструктуры ИИ。

02、все финансирование поступает из третьих сторон — независимого долгосрочного капитала。

03、вычислительные мощности становятся активом, который можно финансировать。

04、ввести финансирование с помощью подходящей структуры。

05、партнерство — это расширение возможностей финансирования до более широкой экосистемы。

06、соединить всю цепочку создания ценности — от энергии — с конечной генерацией токенов。

07、привлечение более широкого круга долгосрочного капитала。

08、по-настоящему важно — это выручка и денежный поток。

09、сначала из частного капитала, затем — на публичные рынки。

10、США переживают очень заметное возрождение атомной энергетики。

11、основной фокус — на AI-лабораториях и AI-стартапах。