AI计算中的次贷周期：矿工杠杆掩盖逐渐逼近的金融风暴

次级危机正悄然在AI基础设施行业酝酿，信用分析师比技术专家意识到得更为谨慎。危险不在于AI的技术潜力——这仍然是真实的——而在于市场融资计算能力的方式与计算能力作为资产的本质之间存在根本不匹配。虽然科技投资者为数据中心建设和GPU出货欢呼，但债券交易员正盯着资产负债表，提出关于一个将房地产融资模型应用于像智能手机一样贬值硬件的行业的令人不安的问题。

摩尔定律背后的残酷数学：计算能力作为通缩资产

任何基础设施贷款模型的基础都是债务偿还覆盖比率(DSCR)——即资产能产生稳定现金流以偿还债务的假设。几十年来，这一假设在高速公路、电厂和光纤网络中都成立。但AI计算能力从根本上打破了这一假设。

根据SemiAnalysis和Epoch AI的2025年第四季度追踪数据，AI推理的运行成本同比下降了20%至40%。这不是暂时的下降，而是模型压缩技术、专用芯片架构(ASICS)和算法效率的结构性改进的反映。当你用30%的更低成本完成相同的计算时，本应用来偿还GPU债务的租金收入就会蒸发。一个在2024年高峰期以$25 百万价格购买H100芯片的数据中心运营商，现在正与购买下一代H200芯片的运营商竞争，而那些H100的残值已大幅下跌。

对债权人来说，这简直是抵押品的噩梦。用来担保贷款的资产不是逐渐贬值，而是按照加速的技术更新周期贬值。运营商持有的设备是以昨天的性能指标融资的，但其价格已被未来的淘汰周期所预期。这也是信用交易员失眠的原因：你用30年的按揭框架去看18个月寿命的硬件。

融资转变：当风险伪装成基础设施安全

这才是真正的次级元素开始显现的地方。历史上，AI公司通过风险投资融资——失败了，投资者就将其视为股权损失。但在2024-2025年间，情况发生了变化。据路透社和彭博社2025年末的调查，AI数据中心的总债务融资激增了112%，达到大约$25 十亿的年度承诺。这不是自然增长，而是有意识的风险重新定价。

像CoreWeave和Crusoe这样的公司积极转向资产支持贷款(ABL)和项目融资——这些正是为公用事业设计的融资结构。市场基本上在问：“如果我们将基础设施贷款模型应用于技术资产，会怎样？”答案，事实证明，是一种历史性类别错误。

基础设施贷款假设：

• 稳定、可预测的现金流
• 长期经济寿命(20-30年)
• 最小的技术替代风险
• 担保品的流动性二级市场

而AI计算能力完全不具备这些条件。然而，贷款方却将风险规模与基础设施级债务结构捆绑在一起。这就是计算能力融资中新兴次级危机的核心——不是贷款发生了，而是在根本假设不匹配的情况下发生了。

矿工陷阱：虚假的去杠杆，真实的杠杆积累

加密矿工转向AI计算服务，声称自己在“去风险化”。媒体报道盛赞“转型”——矿业公司据说正从高度波动的加密市场转向“稳定”的基础设施回报。这是一个引人入胜的故事，但大多是虚构。

矿业公司披露的数据表明，2025年主要上市矿工的净债务比率仍与2021年高峰期相当。一些激进的玩家实际上将债务增加了多达500%。怎么做到的？他们执行了一场财务巧妙操作：

**资产端：**持有波动的BTC/ETH头寸+将未来的计算收入作为隐含担保
**负债端：**发行可转换债券和高收益债券（以美元计价）购买H100/H200芯片

这不是去杠杆，而是杠杆的放大。矿工们现在同时暴露在两个风险轴的相关下行风险中——如果加密货币价格暴跌且GPU租赁费率压缩(正如摩尔定律)所预料的那样，资产负债表的两端都会同时崩溃。在结构性金融中，这种相关性收敛会引发连锁违约。

自称“基础设施运营商”的矿工实际上是在玩双重杠杆游戏：用无关的加密波动性作为抵押，押注计算经济学的结构性减弱。这不是风险缓释，而是风险叠加，伪装成业务演变。

流动性幻觉：纸面抵押品为何在现实中并非抵押品

真正让信用分析师夜不能寐的是：GPU抵押品缺乏有效的二级市场。

如果一家主要矿工或计算运营商违约，贷款方可以收回1万块H100显卡。然后呢？这些不是可以在交易所上市的商品。它们需要：

• **实体基础设施：**专业的液冷机架，每个机架30-50kW的电力密度，定制布线系统
• **快速过时：**NVIDIA宣布的下一代Blackwell和Rubin架构意味着上一代显卡几乎在一夜之间价值非线性下降
• **缺乏最后买家：**当系统性压力抛售发生时，没有市场制造者，没有中央银行等价物，没有愿意吸收数十亿抛售压力的买家，尤其是对于贬值的技术硬件

这些交易的(贷款价值比)（LTV）可能在电子表格上看起来很谨慎，但在清算场景中验证这些数字的二级回购市场**根本不存在。**这是一堵由虚幻流动性支撑的$25 十亿级抵押墙。

信用定价假设在困境中会有有序的减值。而GPU市场的抛售没有人接盘，市场同时在缩小和按硬件代际分裂。

真正的风险：当信贷周期快于技术周期

这并不是否认AI的未来。技术会成熟，计算需求会增长。但金融市场对信贷压力何时到来与技术采纳曲线加速的时间点的定价出现了偏差。

历史上，信贷周期的顶点通常早于技术采纳周期。次贷危机没有扼杀住房需求——它扼杀了先于真正住房需求的融资结构。同样，计算能力融资的次级危机可能在AI的实际计算需求支撑基础设施建设之前就已出现。

起初由基础设施逻辑融资的科技繁荣，以及寻求避难的矿工，逐渐演变成一场信用事件，将考验计算资产在违约发生时是否能找到流动性。根据当前市场结构，答案几乎可以确定是否定的。

对于交易员和宏观策略师来说，未来12个月不会由哪个大型语言模型表现更优来定义，而是由哪个过度杠杆化的矿工成为“煤矿中的金丝雀”，引发抵押品的连锁崩溃，而没有二级市场有能力吸收。