Nvidia CEO 否認「循環融資」標籤，AI 投資審查升溫

循環融資辯論探討的是投資人數月來持續追問的問題：目前的 AI 基礎設施建置是源自真正的終端用戶需求，還是來自於自我循環的供應商融資。Nvidia 揭露其三個直接客戶在 2027 會計年度上半年分別貢獻了 16%、15% 和 13% 的營收，無論投資結構如何描述，這都為此擔憂提供了統計上的佐證。IMF 與 BIS 都已更廣泛地對 AI 融資風險發表評論，增添了宏觀經濟層面的考量，兩者均指出 AI 價值鏈中債務與私人信貸的使用增加，但並未針對特定公司。就目前而言，這場辯論對 Nvidia 來說似乎更像是聲譽問題而非財務問題，但任何超大型雲端業者資本支出計畫放緩的跡象，都可能重新引發對這種融資結構的審查。

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• 雜誌封面「魔咒」：與其說是魔法，不如說是誰已經上車

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黃仁勳表示 Nvidia 並未購買自己的需求，但其投資網絡的規模意味著這個問題不會消失。

摘要：

• Nvidia 執行長黃仁勳否認公司透過投資補貼自身 AI 需求的指控，稱相較於所產生的營收，此擔憂微不足道
• 批評者認為，Nvidia 投資 AI 公司或雲端業者，這些公司隨後購買 Nvidia 硬體，營收回流，模糊了投資與銷售之間的界線
• 已確認的交易包括 Nvidia 以每股 $87.20 美元向 CoreWeave 投資 $20 億美元、OpenAI $1100 億美元的融資案中 Nvidia 出資 $300 億美元，以及 8 月 10 日與 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 共同推出的平台，目標是為 AI 基礎設施調動超過 $5000 億美元的第三方資金
• Nvidia 向 SEC 提交的文件顯示，三個直接客戶在 2027 會計年度上半年分別貢獻了 16%、15% 和 13% 的營收
• IMF（4 月）與 BIS（9 月 10 日）均指出 AI 投資生態系統中融資風險上升，包括對債務與私人信貸的依賴增加，但未點名 Nvidia
• S&P Global 估計，五大超大型雲端業者到 2030 年的合計資本支出可能達到 $5.3 兆美元，而 Stanford 2026 年 AI 指數則顯示 Nvidia 在全球 AI 運算容量中的佔比超過 60%

Nvidia 執行長黃仁勳已反駁該晶片製造商實際上是在資助自身需求的說法。他在 Goldman Sachs Communacopia and Technology Conference 上表示，相對於其所帶動的業務，公司的投資規模太小，不足以支持此理論。這種被稱為循環融資的指控，核心在於批評者所見的 AI 產業模式：Nvidia 投資一家 AI 公司或雲端供應商，該公司隨後購買 Nvidia 硬體，營收便回流。擔憂之處並非需求是假的，而是投資與真實銷售之間的會計區別變得難以劃分。

此討論中最常被提及的公司是 OpenAI 與 CoreWeave。Nvidia 既是 OpenAI 的投資者也是商業合作夥伴，而 CoreWeave 則依賴 Nvidia 提供的基礎設施與財務支持。黃仁勳先前曾表示，Nvidia 不會利用投資資金人為地維持客戶，並會根據每項投資的商業價值進行評估。涉及的金額相當可觀。1 月，Nvidia 以每股 $87.20 美元的價格向 CoreWeave 投入 $20 億美元購買 A 類股，並計畫在 2030 年前與 CoreWeave 共同建造超過 5 吉瓦的 AI 資料中心容量。OpenAI 隨後宣布了一輪 $1100 億美元的融資，投前估值為 $7300 億美元，其中 Nvidia 出資 $300 億美元、SoftBank 出資 $300 億美元、Amazon 出資 $500 億美元。8 月 10 日，Nvidia 更進一步，與 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 合作建立平台，目標是為 AI 基礎設施調動超過 $5000 億美元的第三方資金。這是一個募資目標，而非 Nvidia 的直接承諾。

黃仁勳的核心辯護在於重新定義 GPU 的商業角色。他表示：「在 AI 領域，運算就是收入」，認為 Nvidia 的晶片是能產生營收的生產性資產，而非一次性硬體銷售，這應改變對投資關係的看法。Nvidia 自己的 SEC 揭露文件為集中度問題提供了更多細節，顯示三個直接客戶在 2027 會計年度上半年分別貢獻了 16%、15% 和 13% 的營收。黃仁勳一段時間以來一直在管理這方面的預期。2 月，針對先前關於可能向 OpenAI 投資 $1000 億美元的討論，他表示「這從來都不是承諾」，並補充說 Nvidia 會「一步一步來」。

審查範圍已超出 Nvidia，擴及更廣泛的 AI 融資生態系統。IMF 在 4 月表示，AI 相關投資可能在經濟低迷時面臨壓力，並指出整個價值鏈中循環融資的增加，但認為現階段對金融穩定的影響不大。國際清算銀行（BIS）在 9 月 10 日更進一步警告，若回報未如預期實現，利用越來越多債務與私人信貸來資助 AI 資本支出，可能導致更大的金融衝擊。考量到建置規模，風險相當可觀：S&P Global 估計，五大超大型雲端業者到 2030 年的合計資本支出可能達到 $5.3 兆美元，而 Stanford 2026 年 AI 指數則顯示全球 AI 運算容量相當於 1710 萬顆 H100 GPU，其中 Nvidia 佔比超過 60%。潛在的問題——真正的終端用戶需求是否跟得上融資、訂單與估值層層疊加的腳步——仍未解決，且隨著建置持續，這個問題很可能會不斷浮現。