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，加密礦工終于“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）并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 月的連續報道揭開了冰山一角：AI 基建正在快速變成一個“債務密集型行業”。但這只是表象，真正的危機在于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。
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%。
模型量化（Quantization）、蒸餾技術（Distillation）的普及，以及專用推理芯片（ASIC）的效率提升，導致算力供給的效率呈指數級增長。
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 年后注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。
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，它們大規模采用資產支持借貸（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：
過去：AI 是科技 VC 的游戲，失敗了是股權歸零。
現在：AI 成了基礎設施的游戲，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于高速公路和水電站的低風險融資模型（Utility-grade Leverage）中。
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 年頭部上市礦企的凈負債率，相比 2021 年高點并未實質性去化。 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？
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。
右手（負債端）： 發行可轉債（Convertible Notes）或高息債，借入美元購買 H100/H200。
這不是去杠桿，這是Rollover（債務展期）。
這意味著礦工正在玩一種“雙重杠桿”游戲：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。在信用模型里，這被稱為相關性收斂（Correlation Convergence），是所有結構性產品的噩夢。
讓信貸經理深夜驚醒的，還不是違約本身，而是違約后的清算（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 算力融資里，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：
物理依賴： 高端 GPU 不是插在自家電腦就能用的，它們強依賴于特定的液冷機柜和電力密度（30-50kW/rack）。
技術過時（Hardware Obsolescence）： 隨著 NVIDIA Blackwell 甚至 Rubin 架構的發布，手里的舊款卡面臨的是非線性折價。
買盤真空： 當發生系統性拋售時，市場上沒有“最后貸款人”愿意接盤過時的電子垃圾。
我們必須警惕這種“抵押品幻覺”——賬面上的 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。
需要澄清的是，這篇文章并非否定 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；當并未真正去杠桿的礦工，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。
歷史經驗反復證明：信用周期，往往比技術周期更早觸頂。對于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。
喜來順財經
