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追求类人人工智能并非易事。引发科技行业人工智能竞赛的OpenAI公司意识到，其探索所需的资金将比企业历史上任何投资项目都要多。因此，该公司一直在与科技界一些巨头建立新的、不同寻常的金融合作关系。
“我们已经决定，现在是时候在基础设施领域进行非常积极的押注了，”首席执行官萨姆·奥特曼本周在接受风险投资公司安德森·霍洛维茨的播客采访时表示。“要进行如此规模的押注，我们需要整个行业，或者说很大一部分行业的支持。”
最近几周，随着 ChatGPT 背后的公司达成一系列交易，可能导致其在计算能力上花费超过 1 万亿美元，这场赌博的规模已经变得清晰起来。
利用如此多的资金，OpenAI 得以利用其他大型科技公司的财务资源进行交易，从而加剧了整个 AI 领域日益增长的财务依赖网络。在此过程中，这可能会在这个可能已经进入泡沫领域的行业中制造出新的系统性风险。
奥特曼非传统交易的最新证据是本周与芯片制造商AMD达成的一项协议，该协议最终可能导致OpenAI购买足够多的芯片，需要6千兆瓦的电力，相当于胡佛大坝发电量的三倍。一般认为，每增加1千兆瓦的新增计算能力需要约500亿美元的资本投资，其中约三分之二可能会流向AMD，用于支付芯片费用。
然而，OpenAI 只下了第一千兆瓦的确定订单，目前尚不清楚这笔交易——或者其巨额支出的其他部分——有多少能够完全兑现。这项协议还附带一项不同寻常的优惠，可能导致 AMD 实际上将其约 10% 的股份（目前价值 360 亿美元）转让给 OpenAI。
这只是 OpenAI 近期在市场上尝试的众多融资新招之一。上个月底，OpenAI 与芯片制造商英伟达达成了一项初步协议，英伟达将分10期向 OpenAI 注入高达 1000 亿美元的股权，每期都与 OpenAI 订购 1GW 的英伟达芯片挂钩。OpenAI 上个月还证实，已同意以五年期协议支付 3000 亿美元，从甲骨文手中购买数据中心容量。
分析此类巨额交易的风险给人工智能热潮的融资带来了新的复杂性。
其中一个挑战是权衡这些以及其他大型交易最终能否完全达成。其中的未知因素包括：人工智能服务的需求是否强劲到足以支撑所有数据中心的建设；新设施的资金、建设和设备是否充足；以及是否有足够的电力来支持这些设施。
根据美国会计准则，公司只能在不可取消的合同中报告预期未来收入（即“剩余履约义务”）。但这并不意味着甲骨文的股东可以将OpenAI的3000亿美元承诺视为银行存款。如果对其服务的需求不足，OpenAI可能根本无力支付，或者双方可能选择重新谈判。甲骨文的股价一度因其人工智能业务增长的消息而上涨36%，但此后已回吐了三分之一的涨幅。
与此同时，除了这类合同的规模和不确定性之外，人们还质疑它们是否会导致人工智能领域出现新的相互依赖关系，并引发更广泛的系统性风险。例如，在某些交易中，公司之间资金流动的循环性可能会夸大其表的需求水平。
随着相互依存度的增强，一家大型人工智能企业的挫败可能会波及整个行业。而且，根据这些企业的融资方式，其影响可能会蔓延到人工智能领域之外，对更广泛的金融体系造成冲击。
对于那些质疑OpenAI和其他公司能否像其承诺的那样，融资或建设大规模人工智能数据中心的怀疑论者来说，最新的一系列交易令人难以置信。“他们要如何支付所有费用？”科技投资者、前微软高管查尔斯·菲茨杰拉德说道。“也许他们的真正价值在于金融工程。”
OpenAI 并非 唯一一家与供应商达成非同寻常交易的公司。很大程度上，这反映了一些大型科技公司正在利用其强大的资产负债表和现金流来支持同样是其客户的新兴 AI 初创企业。
例如，谷歌和亚马逊已向人工智能模型构建公司 Anthropic 投资了数十亿美元，后者是其云计算部门的客户。这些交易与微软向 OpenAI 投资 130 亿美元（OpenAI 是谷歌的云计算客户和更广泛的商业合作伙伴）的交易类似。
Nvidia 是最活跃的公司之一，它利用闲置资金资助新一代人工智能基础设施公司，这些公司也是其客户，包括 CoreWeave 和 Lambda Labs。
英伟达 GB300 芯片于三月在圣何塞的一场科技大会上亮相。这家芯片制造商的投资让一些人将其描述为“人工智能的中央银行”。 © David Paul Morris/Bloomberg
对某些人来说，严重依赖供应商的资金是潜在不稳定的迹象。菲茨杰拉德表示，英伟达已经成为“人工智能的中央银行，他们是最后的贷款人”。他补充道，从供应商那里获得股权，并用这些资金来支持进一步的借贷，使得人工智能的繁荣依赖于高度复杂的金融工程。
这种循环也引发了人们对这些收入最终能否持续的质疑。投资公司华平投资集团（Warburg Pincus）前董事长比尔·詹韦（Bill Janeway）表示，这与20世纪90年代末互联网泡沫时期的常见安排如出一辙。
当时，一家企业软件公司可能会付费在一家新的互联网媒体公司投放广告，作为回报，该媒体公司会购买其软件。珍妮薇补充道，这种人为的安排会造成两家公司服务需求都更强劲的假象。
与当今人工智能基础设施繁荣最相似的是，朗讯和北电等电信设备公司在 20 世纪 90 年代向客户预付资金购买设备，但当行业遭遇破产潮时，这些公司却面临注销的风险。
然而，许多观察人士认为，当前的繁荣景象与以往存在巨大差异。Theory Ventures 的风险投资家托马斯·通古兹 (Tomasz Tunguz) 表示，人工智能公司报告称，其服务需求远远超过供应，这与 20 世纪 90 年代电信泡沫时期的情况大相径庭，当时初创企业在没有迫切需求的情况下建设了相应的容量。
即使这种循环尚未引起严重关注，它也凸显了人工智能领域中更广泛的相互联系，这些公司与投资者、客户或合作伙伴之间存在各种重叠的关系，并且客户集中度很高。
英特尔位于俄勒冈州的极紫外光刻设备用于为客户提供芯片。近期的投资凸显了人工智能领域的相互依存关系。 © 英特尔公司
如果像 OpenAI 这样的公司被迫缩减开支，将会对整个行业产生巨大影响。行业集中度的一个体现是，最近一个季度，四家英伟达客户贡献了 46% 的销售额，而截至 7 月底，仅三家客户就占据了应收账款总额的 56%。
然而，联博的投资组合经理吉姆·蒂尔尼表示，即使是这种程度的集中度在科技界也并非罕见。他表示，五六家竞争对手的存在使得人工智能市场竞争异常激烈。如果OpenAI削减资本支出，其他大型人工智能公司——其中一些拥有极其强劲的资产负债表——可能会将其视为加大自身投资的机会。
许多观察家认为，更令人 担忧的原因是人工智能建设中使用的债务不断增加。
华平投资前董事长珍妮薇表示，科技泡沫破裂时，股市投资者可能会蒙受巨额损失，但不会给经济造成更广泛的损害。只有当泡沫是由巨额债务推动时，金融体系的风险才会变得严重。
“我不担心现金流的循环，只要它不是靠债务融资，”珍妮薇说。“真正的经济破坏来自那些破产的公司，以及那些借了钱却无力偿还的公司。”
债务已开始在人工智能建设中发挥更重要的作用。本周有报道称，埃隆·马斯克的xAI计划通过债务融资125亿美元，作为200亿美元融资计划的一部分。上个月，甲骨文在债券市场融资180亿美元，用于其数据中心的融资。
问题在于，支撑高额借贷的现金流从何而来，以及如果人工智能需求没有按预期增长，最终谁将承担责任。数据中心融资的常见结构是创建由大量私人信贷支持的特殊目的载体 (SPV)。此类安排的优势在于，它不会出现在相关科技公司的资产负债表上，也不会与其他项目产生关联。
纽约时代广场展示了 CoreWeave 的广告，这是一家总部位于美国的人工智能云计算公司，Nvidia 既是其客户，也是其投资者 © Yuki Iwamura/Bloomberg
“目前的情况不太明朗，”风险投资家通古兹（Tunguz）在谈及此类私人信贷安排时表示。珍妮薇补充道，这类贷款“带有杠杆，而且与银行的运作方式相差甚远”。他表示，如果数据中心项目无法产生足够的现金流来支撑其债务负担，损失可能会回流到银行系统。
与此同时，OpenAI 的首席执行官对未来的支出规模并不担心——尽管该公司的收入（年化运营率已达到 130 亿美元）与其计划的 1 万亿美元投资相比相形见绌。
奥特曼本周表示，这项投资的回报将来自一项尚处于规划阶段的技术。这项技术将基于公司尚未开发的人工智能模型，并运行在未来几代芯片上，而这些芯片甚至要到明年下半年才会开始出货。
他说：“我从未对我们面前的研究路线图如此有信心，也从未对使用这些模型所带来的经济价值如此有信心。”
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