算力债务危机：AI基建的金融错配与矿工杠杆泡沫

作者：Anita；来源：X，@anitahityou

2025年的科技新闻看似一片繁荣：AI投资持续增长，北美数据中心建设如火如荼，加密矿工成功转型为AI算力服务商。然而，在华尔街的信贷部门，气氛却截然不同。

信贷投资者并未关注模型效果或GPU性能，而是盯着Excel表格中的核心假设，感到一阵寒意：我们似乎正在用10年期的房地产融资模型，去购买一种保质期只有18个月的生鲜产品。

据Reuters和Bloomberg在12月的报道，AI基建正迅速演变为“债务密集型行业”。但真正的危机在于深层的金融结构错配——高折旧的算力资产、高波动的矿工抵押物，与刚性的基础设施债务被强行捆绑，形成了一条隐秘的违约传导链。

一、资产端的通缩：“摩尔定律”的残酷复仇

做债的核心逻辑是现金流覆盖率（DSCR）。过去18个月，市场假设AI算力租金会像房租一样稳定，甚至像石油一样抗通胀。

数据正在无情地粉碎这个假设。

根据SemiAnalysis和Epoch AI的2025年第四季度追踪数据，单位AI推理成本在过去一年内同比下降了20–40%。

• 模型量化（Quantization）、蒸馏技术（Distillation）的普及，以及专用推理芯片（ASIC）的效率提升，导致算力供给的效率呈指数级增长。

• 这意味着所谓的“算力租金”具有天然的通缩属性。

这就构成了第一个久期错配（Duration Mismatch）：发债主体用2024年高点价格（CapEx）购买的GPU，锁定的却是一条2025年后注定暴跌的租金收益曲线。

如果你是股权投资者，这叫技术进步；如果你是债权人，这叫抵押品贬值。

二、融资端的异化：将风投风险包装成基建回报

如果资产端的回报在变薄，理性的负债端应该更保守。但现实恰恰相反。

据The Economic Times和Reuters的最新统计，2025年AI数据中心及相关基建的债务融资总额激增112%，达到250亿美元规模。这一激增的主要推手，是CoreWeave、Crusoe等“Neo-Cloud”厂商以及转型中的矿企，它们大规模采用资产支持借贷（Asset-Backed Lending, ABL）和项目融资（Project Finance）。

这种融资结构的本质变化极其危险：

1. 过去：AI是科技VC的游戏，失败了是股权归零。

2. 现在：AI成了基础设施的游戏，失败了是债务违约。

市场正在把高风险、高折旧的科技资产（Venture-grade Assets），错误地放入了本该属于高速公路和水电站的低风险融资模型（Utility-grade Leverage）中。

三、矿工的“假转型”与“真加杠杆”

最脆弱的一环，出现在加密矿工身上。媒体喜欢歌颂矿工转型AI是“去风险”，但从资产负债表的角度看，这是风险叠加。

查阅VanEck和TheMinerMag的数据可以发现一个反直觉的事实：2025年头部上市矿企的净负债率，相比2021年高点并未实质性去化。甚至，部分激进矿企的债务规模激增了500%。

他们是如何做到的？

1. 左手（资产端）：依然持有高波动的BTC/ETH，或将未来的算力收入作为隐性抵押。

2. 右手（负债端）：发行可转债（Convertible Notes）或高息债，借入美元购买H100/H200。

3. 这不是去杠杆，这是Rollover（债务展期）。

这意味着矿工正在玩一种“双重杠杆”游戏：用Crypto的波动性做担保，去赌GPU的现金流。在顺风期这是双倍利润，但一旦宏观环境收紧，“币价下跌”与“算力租金下降”将同时发生。在信用模型里，这被称为相关性收敛（Correlation Convergence），是所有结构性产品的噩梦。

四、不存在的“回购市场” (The Missing Repo Market)

让信贷经理深夜惊醒的，还不是违约本身，而是违约后的清算（Liquidation）。

在房地产次贷危机中，银行收回房子至少还能拍卖。但在AI算力融资里，如果一家矿工违约，债权人收回那一万张H100显卡，能卖给谁？

这是一个被严重高估流动性的二级市场：

1. 物理依赖：高端GPU不是插在自家电脑就能用的，它们强依赖于特定的液冷机柜和电力密度（30-50kW/rack）。

2. 技术过时（Hardware Obsolescence）：随着NVIDIA Blackwell甚至Rubin架构的发布，手里的旧款卡面临的是非线性折价。

3. 买盘真空：当发生系统性抛售时，市场上没有“最后贷款人”愿意接盘过时的电子垃圾。

我们必须警惕这种“抵押品幻觉”——账面上的LTV看起来很安全，但那个能承接数十亿美元抛压的二级回购市场（Repo Market），在现实中根本不存在。

这不只是AI泡沫，这是信用定价的失灵

需要澄清的是，这篇文章并非否定AI的技术前景，也不是否认算力的真实需求。我们质疑的，是错误的金融结构。

当摩尔定律驱动的通缩资产（GPU），被当作抗通胀的房地产（Real Estate）来定价；当并未真正去杠杆的矿工，被当作优质的基础设施运营商来融资时——市场其实是在进行一场尚未被充分定价的信用实验。

历史经验反复证明：信用周期，往往比技术周期更早触顶。对于宏观策略与信贷交易员而言，2026年前的首要任务，或许不是预测哪个大模型会赢，而是重新审视那些“AI Infra + Crypto Miners”组合的真实信用利差。