文 | 新质动能
2025 年前三季度，Meta 净利润 370 亿美元，但 CEO 扎克伯格却宣布，今年要在 AI 上砸下 600 亿美元。
Related articles
利润远不够投资，钱从哪来？
这不仅是 Meta 的难题，更是所有投身 AI 军备竞赛的科技巨头们，共同的秘密。
军备赛的入场券是算力，而算力的实体是成千上万颗价格高昂的 AI 芯片和承载它们的数据中心。构建这一切需要天量资金，动辄数百亿美元。但直接动用公司储备现金或大规模发行债券，会立刻恶化资产负债表，引发股价动荡。
于是，一个核心矛盾出现了：如何搞到天量资金，同时让财报数字不受损？这成了巨头们最顶尖的金融游戏。他们的解决方案，是让债务隐形。
摩根士丹利估计，到 2028 年，这类“ 看不见的债务” 规模将高达 8000 亿美元。这笔巨款真实存在，却不会出现在科技巨头的财报数据中。
巨头们，是如何做到，让巨款存在，又不存在的？
高阶融资术：神隐的借债
当下最流行且合规的方法，是 SPV（特殊目的实体） 隔离债务融资法。
你可以把 SPV 理解成巨头在外面认的一个干儿子公司。这个干儿子的使命单一而纯粹：替“ 亲爹” 借钱、购买芯片或数据中心，然后长期独家出租给“ 亲爹” 使用。
这套设计的精妙之处在于，巨额的资产和其对应的债务，完全记在干儿子 （SPV） 的账上，与“ 亲爹”（科技巨头） 的财务报表彻底隔离。这不仅实现了风险隔离，比如 SPV 破产不殃及母公司，更实现了报表优化—— 巨头在报表上只体现为稳定的租金费用，而非沉重的资产折旧和债务利息。
这套财技如何运转？只需四步：
一，认个干儿子。巨头成立一个独立的 SPV 公司，并承诺与其签订一份长期、独家的租约。这份租约是后续一切的基础。
二，拿“ 爹” 的信用去借钱。SPV 自身没有信用，但它手持与巨头的长期租约 （即未来稳定的现金流保证），去找信用评级机构。
三，拿到身为富二代的信用评级。评级机构评估的是背后巨头的信用。只要巨头信誉良好，SPV 发行的债券就能获得高投资级信用评级。
四，成功融资。SPV 凭借高评级债券，得以用较低利率向机构投资者募集巨额资金，然后购买算力资产，交付给巨头使用。
今年，Meta 就是通过这套玩法，在公开报表上只增加了 300 亿美元新债，却通过表外的 SPV，成功撬动了总计 600 亿美元的算力资产。
同样是用信用换钱，谷歌玩得更轻巧。
它找到那些拥有数据中心资产，但信用较弱的加密矿工公司，向他们的贷款银行提供偿债保证：“ 如果他们还不上，我来还。” 这种信用背书使银行敢于以优惠条件放贷。作为交换，矿工将建好的数据中心容量优先租给谷歌。在这里，矿工公司扮演了另一种形式的编外 SPV。
巨头联手：循环融资与空手套白狼
对于像由马斯克创立的 xAI 这样的初创公司，由于自身资质难以申请大额贷款，SPV 模式同样适用。
xAI 的 SPV 由 Valor Equity Partners 和阿波罗全球管理公司等机构牵头成立，最终筹集到 200 亿美元，用于购买英伟达芯片并独家租赁给 xAI。xAI 自身仅需承诺一份为期 5 年的租赁合同，几乎不承担直接债务风险。
在这一案例中，还玩出了更高级的循环融资 （Circular Financing）—— 本质是构建一个资金在关联方内部流转的闭环，实现自己和自己做生意。
例如，英伟达可以作为出资方之一，参与成立 SPV；SPV 再用融来的钱，向英伟达大规模采购芯片。最终，英伟达成功卖出了芯片，获得了收入和利润；xAI 用上了顶尖芯片且不背债；作为 SPV 牵头方的投资机构也赚取了管理费和利差。
参与各方，皆大欢喜。
靠着这套循环大法，巨头甚至能撬动远超实际投入的资本。
9 月，英伟达宣布向甲骨文投资 3000 万美元。这笔投资被视为强烈的产业信号，市场解读为两大巨头深度绑定。消息一出，甲骨文股价应声暴涨 36%，市值一夜之间飙升 2510 亿美元。甲骨文反过来再大规模采购英伟达的芯片和系统。
最终，英伟达卖出了更多产品，甲骨文凭借一则消息，一日之间入账数千亿美金，并获得算力，两巨头一起发财。
只看这两个月，巨头间传出的类似合作：OpenAI 与英伟达、AMD、甲骨文、软银等巨头达成了超过 1 万亿美元的基础设施和芯片协议；微软英伟达联手注资 Anthropic，同时 Claude 全面接入 Azure。
这种循环融资与战略结盟，在云服务商 （甲骨文、微软 Azure）、芯片制造商 （英伟达） 和顶级模型公司 （OpenAI,Anthropic,xAI） 之间形成了高度捆绑的资本共同体。
巨头希望通过结盟，实现一荣俱荣。这背后同时也意味着，风险前所未有地集中，一损也将俱损。
风险：历史是否会重演？
SPV 和表外融资并非新生事物，它曾在历史上两次引爆危机，恶名昭著。
2001 年，能源公司安然设立了上千个 SPV，将巨额亏损和债务隐藏在这些表外实体中，同时在自家财报上虚报盈利。当真相大白，这家能源巨头迅速崩塌。
同样发生在零几年，银行将大量高风险次级房贷打包进 SPV，并利用表外处理将其伪装成优质安全资产出售给全球投资者。当房市崩盘，这些 SPV 持有的资产变成毒药，最终引爆系统性金融海啸。
必须说明的是，当前的 AI 融资与上述案例具有本质不同。
AI 巨头们的操作流程合理合法，交易目的是隔离风险和优化报表，而非隐匿亏损或欺诈。其底层资产是真实、高价值的硬件，现金流来源于信用顶级巨头的长期租约。
然而，当使用这一方法融资的规模达到万亿美元级别时，风险必然不容忽视。
AI 芯片的生命周期极短，迭代速度惊人。今天斥巨资购买的 GPU，可能在 18-24 个月后因新一代芯片的出现而价值锐减。SPV 持有的资产迅速贬值甚至淘汰的风险，被巧妙地转移给了最终持有债券的金融投资者。
SPV 的命脉，都系于少数几家科技巨头 （如 Meta、xAI） 能否按时足额支付租金。一旦其中某家巨头因技术路线失败、竞争失利或商业模式不成立而违约，将引发大量 SPV 连环违约的系统性灾难。
循环融资让巨头们深度捆绑。一旦链条上的公司 （如 xAI） 无法产生预期收入来支付租金，风险将沿着供应链倒灌，冲击 SPV 的债权人，并最终波及作为供应商和出资方的芯片商，以及投资机构。
回到最初的源头：Scaling Law
一切的源头，始于行业对 Scaling Law（规模定律） 的无限追求—— 即相信模型的性能随着参数规模、算力投入和数据量的增加而持续提升。这驱动了算力需求的指数级膨胀，也让掌握了核心硬件的英伟达成为最大赢家，业绩一路狂飙。
但业内顶尖人物已发出冷静的警告。
谷歌 CEO 桑达尔· 皮查伊在发布新模型 Gemini 3.0 的当口，却意外提及：“ 万亿美元 AI 投资热潮确实存在非理性因素，一旦泡沫破裂将无人幸免。”
对此，刚被 Meta 裁员的中国研究员田渊栋，有精炼的总结：
“Scaling Law 是一个悲观的未来，...... 地球上所有的资源都会被耗尽，所有的电都会被用来训练大模型。在那种情况下，我们还能靠这种能力改变我们的世界吗？在某个时间点，人们会意识到算力不是一切。”
作为这场军备赛最大受益者，英伟达 CEO 黄仁勋在最新的投资者电话会中显得信心满满，其表示：“ 关于 AI 泡沫的说法有很多，但从我们的角度来看，情况与互联网泡沫时期相比截然不同。AI 正在改变现有的工作负载，并没有看到 AI 泡沫的存在。”
但语言是目的，行为是真相。资本市场的实际行动，往往比 CEO 的公开言论更能反映真实趋势。
近一年来，一场对英伟达股票的密集高位减持正在悄然发生：
黄仁勋本人从 2025 年初至 11 月，在 88 个交易日里累计卖出 829.7 万股，套现约 15.48 亿美元。
著名投资者段永平和其掌控的 H&H 投资，单季度对英伟达的减持幅度达 38.04%。
孙正义/软银在 2025 年 10 月英伟达股价处于历史高点时，清仓全部 3210 万股，套现 58.3 亿美元，基本实现投资翻倍。
值得注意的是，孙正义清仓英伟达，并非看空 AI。他迅速将资金转向了更大的押注—— 领投 OpenAI 的 400 亿美元融资，旨在成为其最大股东。这一举动清晰地标示出资本的流向：它们并非撤离 AI，而是在进行一场豪赌的切换—— 从提供铲子的硬件芯片，转向可能挖到金矿的应用与模型本身。
至此，巨头们通过一系列财技，暂时解决了铲子的融资难题。但这仅仅是 AI 狂潮的序章。当资本的洪流越过硬件，涌向模型与应用这片更广阔的金矿时，一场更加残酷和不可知的竞争，才刚刚开始。
更多精彩内容，关注钛媒体微信号 （ID：taimeiti），或者下载钛媒体 App
