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大湾区评论 x 黄平
地缘科技
vol. 23 no.23
「平」论
2026/08/26
AUGUST
]article_adlist-->算力——正被变成一种金融资产。
第23期
总第23期
元股证券:ygzq.hk
编者按
PREFACE
8月10日，英伟达创始人黄仁勋与华尔街顶级机构宣布，将共同调动超5000亿美元资本用于AI基础设施建设，其核心是将GPU等算力硬件打包成抵押资产，出售给养老金、保险公司、主权财富基金等长期资金。
本文指出，这一操作延续的是美元此前通过锚定黄金、石油形成霸权的历史逻辑。如今美国正试图将算力包装成第三个“锚资产”，但GPU折旧速度远快于黄金和石油，这套用金融工程对抗技术淘汰的模式，能否真正兑现仍是未知数。而相较于挤上这场资产证券化的牌桌，中国更适合凭借电力、制造和真实应用场景的比较优势，把算力做成能够持续转化为生产力的工具。
8月10日，英伟达创始人黄仁勋与六家华尔街顶级机构——阿波罗全球管理、贝莱德、黑石、博枫、高盛、KKR——的掌门人罕见同框，在CNBC直播节目中宣布签署谅解备忘录：共同建立独立算力融资平台，计划逐步调动超过5000亿美元第三方资本，用于AI基础设施建设。
简单说，这套机制就是把英伟达的GPU、NVLink网络和HGX/MGX整机机架变成抵押资产，由华尔街设立特殊目的载体（SPV）打包融资，再把债券卖给养老金、保险公司和主权财富基金。募集到的钱，再借给那些买不起芯片的中小AI企业。企业拿贷款买英伟达芯片，出租算力，再用算力租金还本付息。为了打消金融机构对硬件快速折旧的顾虑，英伟达甚至承诺在特定情形下提供最高25%的残值担保。
主流解读有两种。
一种是金融创新叙事：算力从此“民主化”，中小AI企业可以借钱买芯片，AI基础设施不再只是巨头的游戏。另一种是泡沫警报：“大空头”伯里（Michael Burry）8月13日公开警告，英伟达的扩张“有安然的影子”；摩根士丹利8月25日报告中首次给予英伟达信用中性评级，指出其用资产负债表为AI生态融资带来传统指标无法捕捉的风险。
黄仁勋在社交媒体发布信息称，将从制造芯片跃升至创建一种全新的可投资资产类别：AI工厂基础设施（图源：网络截图）两种解读都有道理，但都还停留在金融层面。
笔者认为，这件事的历史坐标不在2008年，而在1944年和1974年。把GPU卖给养老金，不只是一笔融资生意，而是美元霸权第三次为自己寻找“锚资产”：第一次是黄金，第二次是石油，这一次是算力。
所谓“算力美元”，不是说算力已经替代石油成为全球结算中心，而是说美国正在尝试把AI时代最重要的生产资料——算力——变成一种以美元计价、由华尔街打包、被全球长期资金持有的金融资产。只要这套循环跑通，美元就不再只是贸易结算货币，而会进一步变成分享AI未来的入场券。
要看清全貌，需要回答三个问题：算力变成资产之后，经济社会形态会变成什么样？从黄金、石油到算力，美元霸权的逻辑如何延续？新格局之下，中国的优势和劣势各是什么？
01
GPU正在被“房产化”：
算力如何变成抵押品
]article_adlist-->抵押、打包、评级、
卖给养老金：动作一步不差
先看清“房产化”到底指什么。
1970年，美国政府国民抵押贷款协会（吉利美）发行了人类历史上第一张住房抵押贷款支持证券（MBS）：银行把成千上万笔房贷打包、分层、评级，卖给养老金和保险公司。住房由此完成了一次身份转变——从遮风挡雨的居住品，变成全球最大的金融资产类别。
此后半个世纪，信用创造围绕房产展开：银行看砖头放贷，家庭财富系于房价，房价绑架货币政策；2008年的次贷危机，这套逻辑又亲手演示了一遍自己的反面。
对照英伟达这套方案，动作几乎一步不差：抵押物，是GPU和整机机架；打包工具，是专项平台和SPV；评级，是卖给长期资金前的规定动作；接盘方，是养老金、保险资金和主权财富基金。
算力正在接替房产，成为信用体系里的新抵押物。而这一次，被资本市场定价的不只是一张芯片，还包括芯片背后的材料、设计、制造、网络、电力和软件生态。
最大硬伤：GPU是最
不适合长期抵押的资产之一
但所有类比都绕不开一个硬伤：资产的前提是耐久，而GPU可能是人类历史上最不适合被做成长久期抵押品的核心生产资料之一。
房子能住几十年，油田能采几十年，黄金几乎不灭。房产的折旧主要是物理问题，土地还可以托底；GPU的折旧则是技术淘汰问题，新一代芯片一出，上一代资产的经济价值就可能迅速坍塌。
英伟达自己的技术路线也在说明这一点。新一代Rubin平台相较Blackwell，推理成本最高可降低至多10倍。也就是说，上一代芯片的经济寿命可能只有两三年，但养老金要买的却是十年、十五年的长期债券。
黄仁勋在拉斯维加斯展示英伟达的Rubin GPU和Vera CPU（图源：美联社）用最不耐久的生产资料，去匹配最长久期的负债，这是刻在结构里的“久期错配”。
英伟达当然知道这一点。所以它真正金融化的从来不是一张GPU，而是“GPU+网络+电力+长期算力合同+CUDA软件生态”打包出来的现金流承诺，外加自己提供的残值担保。
本质上，这是芯片厂商用自身信用，为自家产品的资产价格背书。
更值得注意的是英伟达在其中的定位：它出的是信用、技术标准和产业关系，撬动的却是别人的资产负债表。它自己在基础设施基金里的最大损失敞口不过数十亿美元，而这个平台的目标是5000亿美元。
这套用金融工程对抗技术折旧的结构能不能成立，最终取决于一个金融回答不了的问题：芯片在贷款期限内，能不能持续产生真实的算力租金？
英伟达真正卖的不是芯片，
而是未来现金流
所以，这件事的核心不是“英伟达卖了多少GPU”，而是“英伟达让GPU具备了被长期资金持有的资产形态”。
这一步非常关键。
过去，GPU是设备，是企业采购的资本开支；现在，GPU被包装成抵押品，背后对应的是未来的算力租金、AI企业现金流和长期金融资产收益。
配资专属服务平台这意味着，英伟达正在把AI产业的未来现金流提前金融化。
中小AI企业未来十年的算力租金，被提前打包给了华尔街；全球养老金和保险资金，被提前绑上了AI基础设施的债务链条；各国主权财富基金，也被邀请提前下注美国AI的未来。
所以，英伟达和华尔街真正“买断”的，不只是中小AI企业未来的现金流，更是全球长期资金对AI未来的定价权。
无论未来AI赢不赢，普通人的退休账户都已经被提前绑上了赌桌。
02
算力美元：美国正在
给AI时代寻找第三个锚
]article_adlist-->一种资产要成为美元霸权的新锚，至少需要满足三个条件：第一，全球都需要；第二，必须以美元计价；第三，能够被华尔街金融化，并让全球长期资金持有。
黄金满足过这个条件，石油满足过这个条件。现在，美国想让算力也满足这个条件。
黄金锚：
美元信用的起点
1944年，布雷顿森林体系确立“双挂钩”：美元按35美元一盎司与黄金挂钩，其他货币与美元挂钩。美元的本质，是黄金的提货单。全世界的货币信用，锚定在美国诺克斯堡的金库上。
1971年，尼克松关闭黄金兑换窗口。按理说，锚没了，美元该崩。但美元没有崩，反而成为人类历史上第一种不锚定任何实物、却通行全球的纯信用货币。
原因在1970年代逐渐清晰。
石油锚：
美元需求的制造机
1970年代，美国与沙特围绕石油计价、安全保护和石油盈余美元回流形成一套历史性安排，后来被概括为“石油美元循环”。
这套机制的逻辑很简单：沙特石油以美元计价，石油盈余回流购买美国国债，美国提供安全保护；欧佩克（OPEC，石油输出国组织）其他国家逐步跟进。任何国家要工业化，就必须进口石油；要进口石油，就必须先持有美元。
石油从一种商品，变成了美元的需求制造机。
美国加利福尼亚州的一座加油站，该州近三分之一的原油供应来自中东，其价格在伊朗战争期间不断攀升（图源：Getty Images）
围绕石油，形成了那一代世界格局的全部要素：地缘咽喉是霍尔木兹海峡，卡特尔（Cartel，垄断集团）是欧佩克，武器是石油禁运，而美军舰队为这一切护航。
美元不再靠黄金信用支撑，而是靠全球对能源的刚性需求支撑。
算力锚：把全球AI
未来变成美元资产
AI时代最重要的生产资料是算力，而算力正在被美国以美元计价、由华尔街打包、被全球长期资金持有。
新的循环开始成型：全世界购买美国芯片和算力服务，美元流向美国科技公司；全球养老金、保险资金和主权基金再把这些美元买成GPU债券和AI股票，回流美国资本市场；美国科技公司继续扩大AI基础设施投资，进一步强化算力资产的美元定价权。
石油时代，你必须持有美元才能开动机器；算力时代，你必须持有美元资产，才能分享AI的未来。
世界格局的对应变化，已经隐约可见。
地缘咽喉换了位置：从霍尔木兹海峡换成台湾海峡和韩国的高带宽内存（HBM）产线。全球最尖端算力资产的物质载体，集中在一两条海峡的射程之内。
卡特尔换了成员：从欧佩克换成芯片联盟和“硅和平”联盟。
武器换了形态：从石油禁运换成出口管制。而且管制逻辑正在深化：一旦算力成为资产，技术扩散就等于抵押物贬值。封锁就不仅是技术竞争，更是抵押物保值。谁有资格购买最先进GPU，谁有资格持有最优质算力资产，都将被政治定价。
更深一层的变化，是国家的重新分层。石油时代，国家分三种：产油国、用油国、过境国；算力时代，同样会分三种：算力资产的发行国、持有国和租客国。
没有算力资产的国家，不仅失去定价权，连“负债发展”的资格都要由别人定价。中等国家的技术主权困境，将被进一步推向金融领域：要算力，还是要金融主权？
最深刻的变化，则是风险的捆绑方式。
当全球养老金都持有美国算力资产，AI叙事就从一家公司的商业故事，变成全球金融体系“大到不能倒”的公共负债。赢了，美国通吃；输了，全世界买单。
这比石油美元更彻底。石油美元绑定的是各国能源进口，算力美元绑定的则是各国养老储蓄。
03
中国的路：不复制赌桌，
而是把算力做成生产力
]article_adlist-->但面对“算力美元”的形成，中国当然有劣势，但也不是没有牌。更准确地说，中国手里有三张真实的牌，也有两道绕不开的坎。
三张牌：
电力、制造和真实应用
第一张牌是电力。电力是算力的持续原料，也是一切算力资产现金流的底座。2025年，中国全社会用电量突破10万亿千瓦时，是美国的两倍多，也高于欧盟、俄罗斯、印度、日本的总和。
“东数西算”工程的逻辑正在于此：让算力靠近能源，而不是让能源长途奔袭去追算力。对照之下，美国能源部研究显示，美国数据中心用电占比可能从2023年的4.4%升至2028年的最高12%，电力正在成为美国算力扩张的第一约束。
位于宁夏中卫市腾格里沙漠边缘的大唐中卫云基地数据中心绿电供应200万千瓦新能源项目（图源：新华社）而这个约束，在中国恰恰最松。
如果说算力是AI时代的石油，那么电力就是油田。而这一次，油田在中国自己手里。
第二张牌是制造与建设。数据中心的建设成本、交付速度、供电保障、运维能力，以及芯片制造国产替代的底座能力，决定算力资产的供给成本。算力资产的现金流故事，最终都要落在“GPU+电力+工业供应链”上，而后两者的主场在中国。
第三张牌是真实应用。中国未必拥有全球最大的AI商业收入市场，但拥有全球最大规模的AI应用场景、工业数据场景和真实产业改造需求。美国AI首先改造软件、广告、办公和知识工作；中国AI更容易进入制造、物流、能源、政务、消费终端和实体产业链。
这种需求结构决定了，中国更适合走“算力变生产力”的路线，而不是“算力变金融资产”的路线。
DeepSeek式的效率革命也在持续压低单位智能的算力成本。从需求端看，这本身就是对“算力永远紧缺”这一资产估值假设的釜底抽薪。
两道坎：
顶级资产和金融定价权
第一道坎，是中国暂时没有“最优质的底层资产”。最先进的GPU对中国禁运；国产芯片，包括华为昇腾等，在性能、软件生态、二手残值和金融流动性上，尚未被全球资本市场定价为可标准化抵押品。
养老金不能持有的资产，就不是完整意义上的资产。不能抵押、不能评级、不能跨境交易的算力，组织资本的效率天然低一档。
第二道坎，是定价权与计价货币缺位。算力资产以美元计价，由华尔街评级和交易。人民币资本项目尚未完全开放，中国算力还无法变成全球资本可持有、可交易、可定价的人民币资产。
中国能生产算力，但还不能给全球算力定价。
这是从“生产能力”到“资产能力”的鸿沟，也是美国真正的制度性权力所在：把任何东西，变成全世界愿意持有的美元资产。
正确选择：
让算力回到生产资料
耐人寻味的是，就在英伟达宣布5000亿美元计划的同一周，广州多家银行推出了“算力贷”“Token贷”：不看企业有没有房产，而看Token消耗量、算力服务合约和应收账款，最高授信3000万美元。
中国的银行在用“看经营现金流”的生产资料逻辑做算力金融，美国在用“抵押物升值”的金融资产逻辑做算力金融。从看砖头到看Token，一字之差，是两种范式。
中国的正确路径，不是挤上别人的牌桌去复制GPU证券化，而是把自己的牌打成闭环：让国产算力在折旧期内产生真实现金流；把应用落地做成最硬的抵押品；建立算力服务的人民币计价与跨境结算；把电力、制造、运维和开源模型能力，打包成海外可部署、可结算、可持续运营的智能基础设施。
算力出口，不是简单把服务器放在中国，让全世界远程调用，而是把中国的电力、制造、运维和模型能力，组合成一种新的基础设施出口。
它不是传统意义上的电力出口，而是新时代的智能基础设施出口。
胜负手从来不是谁能把GPU包装成资产，而是谁能让每一颗芯片在过时之前，把算力变成真实的生产力。
中国自主研制的“灵晟”登顶全球超级计算机TOP500榜单，已被宣布为世界上最快的超级计算机（图源：新华社）04
结语
]article_adlist-->1944年，美国用黄金给美元锚定信用；1970年代，美国用石油给美元制造需求；2026年，英伟达和华尔街试图用算力给美元锚定未来。
三次锚定，同一个配方：把全世界对必需品的依赖，转化为对美元资产的持有。
但算力这个锚，有一个前所未有的破绽：黄金不灭，石油至少能燃烧出真实工业产出，而GPU两三年就可能被新一代芯片淘汰。
把人类历史上折旧最快的核心生产资料之一，包装成养老金持有的长期资产，本质上是一场用金融工程对抗技术时间的炼金术。英伟达赌的是：AI需求兑现得足够快，快过芯片折旧。
中国不必焦虑被排除在这场炼金术之外。
资产的价格可以炒出来，算力的价值只能用出来。别人把算力做成赌桌上的筹码，中国就把算力做成工厂里的机床——赌局有输赢，而生产力没有对手盘。
本文作者 ]article_adlist-->黄平：香港中文大学（深圳）公共政策学院副教授、助理院长，前海国际事务研究院副院长。
Kimi K3：月之暗面公司开发的新一代旗舰生成式大模型。
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排版｜詹蕴第
初审｜覃筱靖
终审｜冯箫凝
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