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作者：Anita；來源：X，@anitahityou
如果你只看 2025 年的科技新聞，會覺得世界一片大好：AI 投資仍在繼續，北美數據中心建設加速，加密礦工終於「走出周期」，把原本高波動的挖礦業務成功轉型為穩定的 AI 算力服務。
但在華爾街的信貸部門，氣氛截然不同。
做債的人（Credit Investors）並沒有在討論模型效果，也不關心哪一代 GPU 更強。他們盯著 Excel 表格上的核心假設，開始感到一陣寒意： 我們似乎正在用 10 年期的房地產融資模型，去購買一種保質期只有 18 個月的生鮮產品。
Reuters 和 Bloomberg 在 12 月的連續報導揭開了冰山一角：AI 基建正在快速變成一個「債務密集型行業」。但這只是表象，真正的危機在於深層的 金融結構錯配 ——當高折舊的算力資產、高波動的礦工抵押物，與剛性的基礎設施債務被強行捆綁時，一條隱秘的違約傳導鏈已經形成。
一、 資產端的通縮：「摩爾定律」的殘酷復仇
做債的核心邏輯是現金流覆蓋率（DSCR）。過去 18 個月，市場假設 AI 算力租金會像房租一樣穩定，甚至像石油一樣抗通脹。
數據正在無情地粉碎這個假設。
根據 SemiAnalysis 和 Epoch AI 的 2025 年第四季度追蹤數據， 單位 AI 推理（Inference）成本在過去一年內同比下降了 20–40%。
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模型量化（Quantization）、蒸餾技術（Distillation）的普及，以及專用推理晶片（ASIC）的效率提升，導致算力供給的效率呈指數級增長。
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這意味著所謂的「算力租金」具有天然的 通縮屬性 。
這就構成了第一個 久期錯配（Duration Mismatch）：發債主體用 2024 年高點價格（CapEx） 購買的 GPU，鎖定的卻是一條 2025 年後註定暴跌的租金收益曲線。
如果你是股權投資者，這叫技術進步；如果你是債權人，這叫抵押品貶值。
二、 融資端的異化：將風投風險包裝成基建回報
如果資產端的回報在變薄，理性的負債端應該更保守。
但現實恰恰相反。
據 The Economic Times 和 Reuters 的最新統計， 2025 年 AI 數據中心及相關基建的債務融資總額激增 112%，達到 250 億美元規模 。 這一激增的主要推手，是 CoreWeave、Crusoe 等「Neo-Cloud」廠商以及轉型中的礦企，它們大規模採用 資產支持借貸（Asset-Backed Lending, ABL） 和 項目融資（Project Finance） 。
這種融資結構的本質變化極其危險：
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過去 ：AI 是科技 VC 的遊戲，失敗了是股權歸零。
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現在 ：AI 成了基礎設施的遊戲，失敗了是債務違約。
市場正在把高風險、高折舊的科技資產（Venture-grade Assets），錯誤地放入了本該屬於高速公路和水電站的低風險融資模型（Utility-grade Leverage）中。
三、礦工的「假轉型」與「真加槓桿」
最脆弱的一環，出現在加密礦工身上。 媒體喜歡歌頌礦工轉型 AI 是「去風險」，但從資產負債表的角度看，這是 風險疊加 。
查閱 VanEck 和 TheMinerMag 的數據可以發現一個反直覺的事實： 2025 年頭部上市礦企的淨負債率，相比 2021 年高點並未實質性去化 。 甚至，部分激進礦企的債務規模激增了 500%。
他們是如何做到的？
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左手（資產端） ： 依然持有高波動的 BTC/ETH，或將未來的算力收入作為隱性抵押。
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右手（負債端） ： 發行可轉債（Convertible Notes）或高息債，借入美元購買 H100/H200。
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這不是去槓桿，這是 Rollover（債務展期）。
這意味著礦工正在玩一種 「雙重槓桿」遊戲：用 Crypto 的波動性做擔保，去賭 GPU 的現金流 。 在順風期這是雙倍利潤，但一旦宏觀環境收緊，「幣價下跌」與「算力租金下降」將同時發生 。在信用模型裡，這被稱為 相關性收斂（Correlation Convergence） ，是所有結構性產品的噩夢。
四、 不存在的「回購市場」 (The Missing Repo Market)
讓信貸經理深夜驚醒的，還不是違約本身，而是違約後的 清算（Liquidation） 。
在房地產次貸危機中，銀行收回房子至少還能拍賣。但在 AI 算力融資裡，如果一家礦工違約，債權人收回那一萬張 H100 顯卡，能賣給誰？
這是一個被嚴重高估流動性的二級市場：
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物理依賴 ： 高端 GPU 不是插在自家電腦就能用的，它們強依賴於特定的液冷機櫃和電力密度（30-50kW/rack）。
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技術過時（Hardware Obsolescence） ： 隨著 NVIDIA Blackwell 甚至 Rubin 架構的發布，手裡的舊款卡面臨的是 非線性折價 。
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買盤真空 ： 當發生系統性拋售時，市場上沒有「最後貸款人」願意接盤過時的電子垃圾。
我們必須警惕這種「抵押品幻覺」——帳面上的 LTV看起來很安全，但那個能承接數十億美元拋壓的二級回購市場（Repo Market），在現實中根本不存在。
這不只是 AI 泡沫，這是信用定價的失靈
需要澄清的是，這篇文章並非否定 AI 的技術前景，也不是否認算力的真實需求。 我們質疑的，是 錯誤的金融結構 。
當摩爾定律驅動的通縮資產（GPU），被當作抗通脹的房地產（Real Estate）來定價；當並未真正去槓桿的礦工，被當作優質的基礎設施運營商來融資時——市場其實是在進行一場尚未被充分定價的信用實驗。
歷史經驗反覆證明： 信用周期，往往比技術周期更早觸頂 。對於宏觀策略與信貸交易員而言，2026 年前的首要任務，或許不是預測哪個大模型會贏，而是重新審視那些「AI Infra + Crypto Miners」組合的真實信用利差。
