科技新闻描绘的AI繁荣图景背后，华尔街信贷部门正感受到寒意。AI基建正演变为“债务密集型行业”，其核心危机在于金融结构错配——高折旧的算力资产、高波动的抵押物与刚性长期债务被强行捆绑。
资产通缩：摩尔定律的复仇
债权人的核心逻辑是现金流覆盖率，其假设AI算力租金会像房租一样稳定。但现实正粉碎这一假设：
- 据行业数据，单位AI推理成本在过去一年内同比下降了20–40%。
- 模型量化、蒸馏技术及专用推理芯片的效率提升，导致算力供给效率呈指数级增长。
- 结果：算力租金具备天然通缩属性，形成了久期错配——用2024年高价购买的GPU，锁定的却是注定下跌的未来租金收益曲线。
融资异化：风投风险伪装成基建回报
当资产回报变薄时，负债端本应更保守，现实却相反。
- 2025年AI数据中心及相关基建的债务融资总额激增，主要推手是“Neo-Cloud”厂商及转型矿企，它们大规模采用资产支持借贷和项目融资。
- 本质变化：市场正将高风险、高折旧的科技资产，错误地放入本属于高速公路等项目的低风险基建融资模型中。失败的结果从股权归零变为债务违约。
矿工“转型”：风险叠加与双重杠杆
加密矿工转型AI并未真正“去风险”，而是风险叠加。
- 部分头部上市矿企的净负债率并未实质性降低，激进者的债务规模甚至激增。
- 操作模式：
- 资产端：持有高波动的加密货币，或将未来算力收入作为隐性抵押。
- 负债端：发行可转债或高息债，借入美元购买高端GPU。
- 这实质是债务展期，矿工在用Crypto的波动性做担保，去赌GPU的现金流，玩着双重杠杆游戏。一旦宏观收紧，“币价下跌”与“算力租金下降”可能同时发生，引发相关性收敛风险。
缺失的“回购市场”：清算困境
最令信贷经理担忧的是违约后的清算。
- 物理依赖：高端GPU强依赖于特定的液冷机柜和高电力密度环境。
- 技术过时：新一代架构发布将导致旧款GPU面临非线性折价。
- 买盘真空：发生系统性抛售时，市场缺乏能承接数十亿美元抛压的“最后贷款人”。
- 核心问题：账面上抵押率看似安全，但能处理大规模违约的二级回购市场在现实中并不存在，这是一种抵押品幻觉。
这不仅是技术泡沫，更是信用定价的失灵。当通缩的GPU资产被当作抗通胀的房地产定价，当高杠杆矿工被当作优质基建运营商融资，市场正在进行一场尚未被充分定价的信用实验。历史表明：信用周期，往往比技术周期更早触顶。
