本文来自微信公众号： 格隆 ，作者：弗雷迪


过去这一周，美股AI算力赛道经历了一场针对高杠杆模式的集中清算。


这场风暴在10月14号那天推向了高潮。NeoCloud领航者CoreWeave单日暴跌15%，同阵营的Nebius与IREN也应声遭遇双位数重挫。



短短几个交易日，这几家靠高举高打借钱买显卡、建数据中心的新兴算力公司，市值几乎被连根拔起。整条算力租赁板块的走势图拉出来看，跌幅惨烈得就像是一场泥石流。


但这趟惨烈行情的震源并非股市，而是藏在幕后的债券与信用违约互换（CDS）市场。


随着借贷风险数据异常飙升，不少投资者瞬间联想到了2023年硅谷银行倒闭，甚至2008年次贷危机前夕时的惨烈场景。


这难道是AI算力军备竞赛里吹爆的第一张骨牌？幕后到底发生了什么？


01


风声鹤唳


当天算力巨头CoreWeave一笔2032年到期、票息接近10%的债券，价格突然跌到了面值的八成以下，收益率直接冲破了15%。



在华尔街，债券收益率一旦破了15%，就等于被市场打入了财务危机的警示区。


随后这股恐慌迅速蔓延开来，买给它抗违约风险的违约保险CDS价格飙升，折算下来市场甚至押注它未来五年有六成的概率要违约。这种单券价格的剧烈波动，很快通过违约保险市场连锁反应，连带着甲骨文和Meta的违约保险也被一同拉高。



市场之所以在这一天集中发难，表面上看是当天美国通胀数据超预期加剧了加息焦虑，同时AI巨头Anthropic披露的三季度收入增速放缓，动摇了算力买家的业绩信心。


但真正压垮骆驼的，是这家公司身上背着的近500亿美元巨额债务。著名投资人Chamath在网上把这个债务数字一列出来，马斯克甚至在底下回了一句“太吓人了”。


如果把视角再往下拉一层，就会发现为什么偏偏是CoreWeave挨了最重的一拳。


它四年前还只是一家挖矿公司，转型做AI后玩法极其激进，就是疯狂发高利息的垃圾债去借钱买显卡，再租给大模型公司。这种模式对现金流和后续融资的依赖度极高。


华创证券当时注意到一个非常微妙的细节。如果CoreWeave拿Meta或者OpenAI给它签的租用合同做抵押去借钱，利息只要5%到8%；但如果凭它自己的公司信用去发无抵押债券，利息却要15%以上。这个巨大的利差直接暴露了市场的真实心态。



大家并不担心OpenAI租显卡会赖账，大家担心的是在现在这么高的利率下，它未来还能不能以合理的成本继续借到钱。


这本质上，是一场关于“能不能继续借到钱”的流动性焦虑。


这出流动性警报一响，外资机构对这件事的讨论很快就超出了单只股票的范畴，升级成了对整个AI融资链条的“系统性体检”。从信用端来看，靠加杠杆借钱做AI的公司融资成本都在全线变贵，CoreWeave只是其中一个最危险的例子。


从利率端来看，今年AI公司光是发债就发了约3000亿美元，庞大的借款需求已经在挤压全市场的流动性。英伟达和谷歌发债当天，甚至直接顶高了美国10年期国债的收益率，AI发债本身已经变成了美债的定价变量。


而在产业端，大家开始疯狂比较各家的硬件回本周期，从CoreWeave招股书里说的两年半，到竞对披露的不到两年，高盛甚至泼冷水指出按现货价算一年就能回本。


这种过于耀眼的回本速度反而让市场开始犯嘀咕，大家担心AI算力出租这种“好得不像话”的投资回报率是不是已经触顶了。



如果回报率真的触顶，资本成本就必须上升来补偿风险。这三个维度的交织，让华尔街沿着同一张资产负债表，彻底撕裂成了两大派。


看空的一派就认为，你用接近10%的利率去借钱，投出去的回报率可能只有8.9%，这种模式扩张得越大，价值毁灭得就越多。


再加上OpenAI推迟上市、Anthropic增速放缓，AI基础设施砸进去的巨款和真正收上来的商业收入之间，隔着数万亿美元的巨大缺口。一旦外部融资热潮停滞，股价跌到零都不是不可能。


而看好的那派看的则是底层的结构账，认为市场纯粹是自己吓自己，美股云巨头发债融来的钱只占它们资本开支的四分之一左右，大部分还是靠自己赚的现金流。


譬如ARK的木头姐，也把Coreweave比作早期的Coinbase，认为这只是一次正常的洗牌与风险出清。


这场对峙说到底，是看空的人在担心AI资本开支周期的方向要调头，而看好的人在观察风险是不是只集中在少数高杠杆公司身上。


02


NeoCloud很缺钱


从金融杠杆的角度，CoreWeave这类新云厂商（NeoCloud）的商业模式，本质上就是在把未来的确定性收入，抵押成今天购买力。


先找大客户签下几年内“不用也得付钱”的刚性合同，再拿着合同和显卡作抵押去向银行贷款，随后用贷款加客户预付款去买新显卡、建机房，最后机房投产收到钱，再去签新合同融下一轮。


也就是说，找客户跟找钱是一回事。因为只有抱紧微软、OpenAI这类顶级大厂的大腿，资本市场才敢把大把的便宜资金借给它去堆算力。


但也正因为整个闭环的运转全押在同一个前提，对未来的信心必须源源不断地兑现成真金白银。一旦兑现的节奏稍有卡顿，以下这几重脆弱性就会沿着闭环被逐一引爆。


第一重脆弱性，是它资本支出与经营现金流之间的严重错配。这台算力机器根本无法靠自己产生的现金流运转，它的油料全靠外部输血。


中信建投做过一笔测算，2026年剩余时间里，CoreWeave需要偿还的利息、本金加上机房租金等固定支出高达92亿美元，而它自己预计产生的经营现金流却只有62亿美元，缺口巨大。如果算上建设挂钩租赁和设备采购承诺，固定支出甚至是经营现金流的1.7倍。到了2027年，固定支出依然超过100亿美元，占经营现金流的大半。



2026年它虽然能挣到约40亿美元经营现金流，但一年就要烧掉260亿美元，几乎全靠不停发行新债来续命。


这里有一个关键的区别：传统云巨头（如谷歌、微软）花钱搞资本开支，是从赚来的利润里拿钱分配；而新云厂商花钱，却是为了维持生存的前提条件。



前者少花点没事，但后者不能停。


第二重脆弱性，再融资效率在利率上升期正在变得越来越低。


可怕的并不是融资窗口彻底关死，而是融资效率下降——审批变慢、利差走阔、抵押率下调，任何一个环节受阻，都可能让原本可以无缝滚动的债务接不上。


在债务按项目滚动续作的负债结构下，市场利率的持续上行将直接推高重置债务的成本，从而使收益模型里的融资利率假设失效，导致内部收益率（IRR）的剧烈收缩。


第三重脆弱性，是它的抵押物残值和客户集中度，是同一枚硬币的两面——前者决定“资产还能卖多少钱”，后者决定“资产还能租给谁”。


在客户端，CoreWeave在2026年二季度的收入中，有72%竟然只来自三个客户。瑞银推断这其中微软占了36%、OpenAI占了26%、Meta占了10%。这意味着整条供应链的信用，最终全收拢到了少数几家还在疯狂烧钱的前沿AI实验室身上。



如果微软和OpenAI以后自己跑去建机房，到时候CoreWeave就只能带着更差的谈判条件去和普通企业客户签单。


而在资产端，显卡贬值对它的打击是毁灭性的。汇丰做过一笔算术：CoreWeave每100美元的资产一年只能产生34美元收入，而GPU显卡按六年折旧，光折旧就抹去了近一半的收入。再加上机房租金和电费，它实际的可持续经营利润率只有15%左右，远低于公司宣称的25%。


对CoreWeave来说，GPU既是靠它赚钱的工具，又是借钱时的抵押品。一旦显卡价格因为技术迭代而崩盘，利润表的折旧和资产负债表的融资能力会同时崩塌。


第四重脆弱性，是短约化趋势带来的“先天贫血”。


新一代GPU几乎一两年就迭代一次，旧款显卡的实际效用每年都在以10%以上的速度折损。但为了赚更高的租金，公司开始接一些两三年的企业短约，但这直接把它暴露在了技术淘汰和显卡闲置的巨大风险下。


CoreWeave的商业模式酷似房地产开发商，但房子盖好能卖断回笼资金，算力却只能按月收租，而且显卡几年就会过时。背后就是在赌三个因素得到保障：算力持续紧张、大客户持续烧钱、自己能持续拿到最新的显卡。


只要GPU供给保持紧张、大客户继续烧钱、借钱窗口持续敞开，这台庞氏色彩浓厚的机器就能以惊人的速度高速转动。


但只要其中任何一环出现松动，就会像多米诺骨牌一样相互放大。


03


尾声


将上述四重脆弱性串联起来，可以清晰看到该商业模式的底层逻辑：


这暂时并非一个依靠内生利润驱动扩张的实体经营形态，而是一个靠债务化算力资产，以算力产生的短期收入，继续维持市场融资信心的金融杠杆模型。


市场衍生品定价的剧烈走阔，本质上是债权人对这种“高负债、短现金流覆盖、重再融资依赖”结构在利率上升期所面临的流动性断裂风险，进行的风险溢价反复定价，未来一定还会接着发生。


不过，将新兴云厂商的风险等同于传统云巨头（Hyperscaler），在财务逻辑上并不成立。


对于微软、谷歌等巨头而言，算力开支本质是主业自由现金流的再分配，充沛的造血能力提供了安全垫；而新兴云厂商缺乏主业造血，资本开支是生存前提，高度依赖债务融资，导致其负债端极易受利率挤压。


这种资产负债表的本质差异，导致了市场定价逻辑的分化。新兴云厂商面临的是流动性断裂的信用惩罚，而传统巨头调整仅是估值挤水分。


凭借强大的业务壁垒与造血能力，超级云厂在板块震荡回调时更易吸引抄底资金，成为资金避险的优质承接盘。（全文完）