AI計算中的次貸循環：礦工槓桿如何掩蓋日益逼近的金融風暴

次級危機正悄然在AI基礎設施領域醞釀，信用分析師比技術專家意識到的更為密切地關注著這一點。危險不在於AI的技術潛力——這仍然是真實的——而在於市場為計算能力融資的方式與計算能力作為資產的本質之間存在根本的不匹配。當科技投資者為數據中心建設和GPU出貨喝采時，債券交易員卻盯著資產負債表，對一個將房地產融資模型應用於像智能手機一樣貶值硬體的行業提出不舒服的問題。

摩爾定律背後的殘酷數學：將計算能力視為通縮資產

任何基礎設施貸款模型的基礎都建立在債務服務覆蓋比率(DSCR)之上——即資產能產生穩定現金流來償還債務的想法。數十年來，這對高速公路、發電廠和光纖網絡都行得通。但AI計算能力從根本上打破了這一假設。

根據SemiAnalysis和Epoch AI的2025年第4季度追蹤數據，運行AI推理的成本每年下降20–40%。這不是暫時的下降；而是反映了模型壓縮技術、專用芯片架構(ASICS)和算法效率的結構性改進。當你用30%的更低成本完成相同的計算時，原本用來償還GPU債務的租金收入就會蒸發。一個在2024年高峰期以$25 百萬美元購買H100芯片的數據中心運營商，現在正與購買下一代H200的運營商競爭，而那些H100的轉售價值已經崩潰。

對債權人來說，這是一場抵押品的噩夢。用來擔保貸款的資產不是逐漸貶值，而是按照一個加速的技術日曆貶值。運營商持有的設備是以昨天的性能指標融資的，但價格已經反映出明天的過時周期。這也是為什麼信用交易員睡不著覺：你用30年的房貸框架來看待只有18個月壽命的硬體。

融資轉變：當風險冒充基礎設施安全

這裡才是真正的次級元素開始顯現的地方。歷史上，AI公司籌集風險投資——失敗了，投資者就將其作為股權損失予以核銷。但在2024-2025年之間，情況出現了轉變。根據路透社和彭博社2025年底的調查，AI數據中心的總債務融資激增了112%，達到約$25 十億美元的年度承諾額。這不是有機增長，而是有意識地重新定價風險。

像CoreWeave和Crusoe這樣的公司積極轉向資產擔保貸款(ABL)和項目融資——這正是為公用事業設計的融資結構。市場本質上在問：“如果我們將基礎設施融資模型應用於技術資產會怎樣？”結果顯示，這是一個具有歷史意義的類別錯誤。

基礎設施融資假設：

• 穩定、可預測的現金流
• 長期經濟壽命(20-30年)
• 最小的技術取代風險
• 有流動性的二級市場作為抵押品

AI計算能力完全不符合這些條件。然而，貸款人卻將風險包裝成基礎設施級別的債務結構，規模達到風險投資的水平。這就是在計算能力融資中出現的潛在次級危機的核心——不是貸款是否發生，而是它是在根本假設嚴重不匹配的情況下發生的。

礦工陷阱：假去杠杆，實則積累槓桿

轉向AI計算服務的加密礦工，表面上宣稱自己在“去風險化”。媒體盛讚這個“轉型”——礦業公司被認為正從高度波動的加密市場轉向“穩定”的基礎設施回報。這是一個引人入勝的故事，但大多數是虛構。

礦業公司披露的數據顯示，2025年主要上市礦工的淨債務比率仍與2021年高峰時期相當。有些激進的公司實際上增加了多達500%的債務。怎麼做到的？他們進行了一場財務巧妙操作：

**資產端：**持有波動性BTC/ETH頭寸 + 將未來的計算收入作為隱含抵押
**負債端：**發行可轉換票據和高收益債券（以美元計價）來購買H100/H200

這不是去杠杆，而是槓桿的放大。礦工現在同時暴露在兩個風險軸的相關下——如果加密貨幣價格暴跌且GPU租賃率壓縮(正如摩爾定律)所預測的那樣，資產負債表的兩端都會同時崩潰。在結構性金融中，這種相關性收斂會引發連鎖違約。

自稱“基礎設施運營商”的礦工，實際上是在玩雙重槓桿：用無關的加密波動性作為抵押，押注於結構性削弱的計算經濟學。這不是風險緩解，而是風險的疊加，偽裝成商業演進。

流動性幻覺：紙上抵押品並非現實中的抵押品

真正讓信用分析師徹夜難眠的是：GPU抵押品缺乏有效的二級市場。

如果一個主要礦工或計算運營商違約，貸款人可以收回10,000個H100顯卡。那又怎樣？這些不是可以在交易所上市的商品。它們需要：

• **實體基礎設施：**專用液冷機架、每個機架30-50kW的電力密度、定制布線系統
• **快速過時：**NVIDIA下一代Blackwell和Rubin架構的發布意味著上一代卡幾乎在一夜之間失去非線性價值
• **缺乏最後買家：**當系統性困境拋售發生時，沒有市場做市商、沒有中央銀行等同物、沒有願意吸收數十億美元拋售壓力的買家來購買貶值的硬體

這些交易的LTV(貸款價值比率在電子表格上看似謹慎，但在清算情境中驗證這些數字的二級回購市場**根本不存在。**這是一堵由幻影流動性支撐的)十億美元的抵押牆。

信用定價假設在困境情境下有序的折價。然而，GPU市場的火拼銷售並不會吸引任何人，因為這個市場同時在縮小並按硬體世代分裂。

真正的風險：當信用週期超越技術週期

這並不是否定AI的未來。技術會成熟，計算需求會增長。但金融市場錯估了信用壓力到來的時間點與技術採用曲線加速的時間點。

歷史上，信用週期的高峰早於技術採用週期。次級抵押危機並沒有扼殺住房需求——它扼殺了先於真正住房需求的融資結構。同樣，計算能力融資的次級危機可能在AI的實際計算需求證明基礎設施建設之前就已經出現。

由於一開始是用基礎設施邏輯融資的科技繁榮，以及尋求避風港的礦工，現在正逐漸演變成一場信用事件，將測試計算能力資產在違約時是否能找到流動性。根據目前的市場結構，答案幾乎可以肯定是否定的。

對交易員和宏觀策略師來說，未來12個月不會由哪個大型語言模型表現更佳來決定，而是由哪個過度槓桿化的礦工成為煤礦中的金絲雀，引發抵押品的連鎖崩潰，這些崩潰沒有人二級市場能夠吸收。