AMD 正在押注于价格极低的 AI 芯片，但如何为其融资仍是一个重大疑问

作者：Jurica Dujmovic

AMD 刚刚收购了一家芯片公司，该公司的芯片快速、便宜且对贷款方来说完全是个谜。

针对特定模型的更便宜的 AI 芯片给债权人带来了新的问题。

有一款芯片专门运行 Meta 的 Llama 3.1，除此之外什么都不能运行。这不是配置问题。该模型在制造过程中被刻入硅片中，存在期间将永远无法运行其他任何东西。它的速度非常快，根据制造商的计算，运行成本也很低。但没有人能告诉你，三年后银行会对它贷款多少。

这款芯片被称为 HC1，AMD（AMD）在 8 月 6 日达成了收购其制造商——总部位于多伦多的初创公司 Taalas 的协议。预计该交易将在今年晚些时候完成，AMD 押注于客户会接受单一模型的硬件，只要它足够快且足够便宜。

但数据中心中的其他每一款芯片都可以指向下一个模型，这是当前 AI 建设融资的折旧计划所基于的假设。HC1 则不能。如果它的模型失宠，持有它的贷款方将一无所售。

HC1 所放弃的

据 Taalas 称，HC1 每用户每秒可处理超过 16,000 个令牌，超越了 Nvidia（NVDA）的 Blackwell 代硬件（大约每秒 350 个令牌）和 Cerebras（CBRS）的晶圆级芯片（每秒 2,000 个令牌）。为了确保模型能够适配芯片，Taalas 以低于 GPU 使用的精度存储其数字，这牺牲了一些输出质量。即使打折，速度也独树一帜。

成本数字也有相同的限定条件。Taalas 表示，在 HC1 上运行一百万个令牌的成本为 0.75 美分，而在配置为尽可能多用户服务的 Nvidia GPU 上则为 3.79 美分。这两个数字都是 Taalas 自己的，较便宜的那个是从压缩模型中购买令牌。

Taalas 认为，在四年的更新周期内，其拥有成本低于 GPU，即使根据 EE Times 的说法，Taalas 的芯片每年都必须更换。每年的更换就是这种交易。GPU 比 HC1 更灵活：一旦模型过时，同一款 GPU 可以启动不同的模型，或者进行完全不同的工作。Taalas 的芯片则无法做到。

AI 硬件采购背后的资金越来越多是借来的。Nvidia 正在帮助为 AI 基础设施筹集数千亿美元的融资。CoreWeave（CRWV）向 AI 公司出租 GPU 计算访问权限，已对其 GPU 有 26 亿美元的未偿债务。这两笔交易都基于对硬件未来价值的假设。

当设备是通过信用购买时，通常也作为抵押品，或者是贷款方在贷款违约时可以扣押的资产。这只有在设备有转售市场时才有效。没人想要的芯片无法提供任何保障，因为扣押它的贷款方没有任何东西可以出售。HC1 可能就是那种芯片。

芯片的可重用性曾经是一个工程问题，现在已成为一个金融问题。

Nvidia 将适应性作为抵押品进行推销

在 Taalas 公告发布四天后，Nvidia 与 Apollo、Blackstone、Brookfield、BlackRock、Goldman Sachs 和 KKR 签署了初步协议，旨在建立融资平台，计划为 AI 基础设施动员超过 5000 亿美元。首席执行官 Jensen Huang 表示，公司可能会保证其中高达 1250 亿美元的资金。没有公司披露承诺，协议仍需最终合同，因此推销的内容比数字更重要。Nvidia 将其硬件描述为一种投资，具有 “最低的令牌成本、最高的收入和最长的使用寿命。” 这是一系列抵押品特性：在模型和工作负载之间的灵活性、客户之间的可转移性，以及其 CUDA 软件平台不断延长的使用寿命。

Nvidia 的首席财务官 Colette Kress 在 2025 年 11 月的财报电话会议上提出了相同的观点。她表示，没有 Nvidia 软件的加速器在模型变化后几年内就会过时，而 Nvidia 自己六年前发货的 A100 芯片仍在全面使用中。

这使得 AI 加速器领域的两个最大名字在芯片是否需要灵活性的问题上押注相反的方向。Nvidia 正在以其芯片可以在模型、工作负载和客户之间移动的推销筹集半万亿资金。AMD 刚刚收购了一家完全依赖放弃这一点来获得成本优势的公司。

没有人能给出风险定价

一切都取决于模型的需求持续多久，而贷款方无法在没有答案的情况下对芯片进行定价。

Taalas 的产品副总裁 Paresh Kharya 告诉 EE Times，他预计客户会在一年或更长时间内保持对某个模型的使用。他在 Taalas 工作，这一估计尚未经过验证。对于消费者应用来说，这一估计最为合理，因为一致的输出比质量的飞跃更为重要，而对于编码工具来说，开发者则不断追逐下一个最佳模型。面对这样的未知，贷款方要么拒绝，要么将其计入价格。

买方面临同样的不确定性。公司将设备成本分摊到他们预计使用的年限，而大型云公司在这样做时并不单独列出 AI 芯片。股东无法判断任何特定芯片的假定使用寿命。亚马逊（AMZN）将服务器和网络设备的假定使用寿命从六年缩短至五年，自 2025 年 1 月起生效，理由是 AI 和机器学习的进步速度。这使得折旧增加了 8.89 亿美元，净收入在该年头九个月内减少了 6.77 亿美元。Meta（META）则采取了相反的做法，将大多数服务器和网络设备的估计使用寿命延长至 5.5 年，并减少了 22.9 亿美元的折旧费用。

世界上两家最复杂的设备买家，在折旧类似设备的情况下，六个月内达成了对设备使用寿命的相同看法。特定模型的硅片并没有使这个问题变得更简单。它将残值与一个模型的生命周期联系在一起，而模型的生命周期通常比服务器的生命周期更短且更不可预测。

贷款方已经支付的费用

CoreWeave 展示了当硬件可重复使用时，承销的样子。它借入的 26 亿美元的资金期限为五年。其客户签订了三年的合同，留下两年的义务没有合同收入，这个缺口必须通过重新签约这些客户或寻找新客户来弥补。

贷款方在假设 GPU 在支付其费用的合同到期后仍能找到租户的前提下提供了资金，无论当时流行什么型号。这个假设就是抵押品。为单一型号制造的芯片提供了一个较弱的前提：如果其型号仍然受欢迎则有租户，如果不受欢迎则一无所有。在违约情况下，贷款方持有的资产在需要买家的时候失去了买家。

监测事项

目前，规模差距使得这成为一个观察项目，而不是收益故事。AMD 的数据中心收入在第二季度超过 67 亿美元，翻了一番，Taalas 的交易尚未完成。收购完成后不会立即产生财务影响，因为 Taalas 是一家拥有 24 名员工的公司，自 2023 年以来筹集了 2.19 亿美元，截至 2026 年 2 月只有一款在用芯片。

有两件事可以告诉你这款硬件是否能成为抵押品。第一是云公司是否开始报告这些芯片的单独使用寿命，这将意味着他们的会计师得出硬件确实不同的结论。第二是融资条款是否显示贷款方将其价值单独分配给系统的其他部分。

第二点比 CoreWeave 设施更难以解读。AMD 计划将 Taalas 技术与其 Instinct GPU 一起销售到系统中，而融资整个机架的贷款方并未透露其对型号特定部分的价值分配。

Taalas 芯片的运行成本可能低于 GPU，但拥有成本仍可能更高，因为资金成本现在是运行成本的一部分。Taalas 可以将一百万个代币定价为几分之一美分，只要其型号仍然受欢迎。没有人对之后的年份进行定价。在有人这样做之前，行业中最便宜的推理将运行在其最不确定的资本上。

-Jurica Dujmovic

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（结束）道琼斯新闻通讯

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