AMD 正在押注於價格極低的 AI 芯片，但如何為其融資仍是一個重大疑問

作者：Jurica Dujmovic

AMD 剛剛收購了一家芯片公司，該公司的芯片快速、便宜且對貸款方來説完全是個謎。

針對特定模型的更便宜的 AI 芯片給債權人帶來了新的問題。

有一款芯片專門運行 Meta 的 Llama 3.1，除此之外什麼都不能運行。這不是配置問題。該模型在製造過程中被刻入硅片中，存在期間將永遠無法運行其他任何東西。它的速度非常快，根據製造商的計算，運行成本也很低。但沒有人能告訴你，三年後銀行會對它貸款多少。

這款芯片被稱為 HC1，AMD（AMD）在 8 月 6 日達成了收購其製造商——總部位於多倫多的初創公司 Taalas 的協議。預計該交易將在今年晚些時候完成，AMD 押注於客户會接受單一模型的硬件，只要它足夠快且足夠便宜。

但數據中心中的其他每一款芯片都可以指向下一個模型，這是當前 AI 建設融資的折舊計劃所基於的假設。HC1 則不能。如果它的模型失寵，持有它的貸款方將一無所售。

HC1 所放棄的

據 Taalas 稱，HC1 每用户每秒可處理超過 16,000 個令牌，超越了 Nvidia（NVDA）的 Blackwell 代硬件（大約每秒 350 個令牌）和 Cerebras（CBRS）的晶圓級芯片（每秒 2,000 個令牌）。為了確保模型能夠適配芯片，Taalas 以低於 GPU 使用的精度存儲其數字，這犧牲了一些輸出質量。即使打折，速度也獨樹一幟。

成本數字也有相同的限定條件。Taalas 表示，在 HC1 上運行一百萬個令牌的成本為 0.75 美分，而在配置為儘可能多用户服務的 Nvidia GPU 上則為 3.79 美分。這兩個數字都是 Taalas 自己的，較便宜的那個是從壓縮模型中購買令牌。

Taalas 認為，在四年的更新週期內，其擁有成本低於 GPU，即使根據 EE Times 的説法，Taalas 的芯片每年都必須更換。每年的更換就是這種交易。GPU 比 HC1 更靈活：一旦模型過時，同一款 GPU 可以啓動不同的模型，或者進行完全不同的工作。Taalas 的芯片則無法做到。

AI 硬件採購背後的資金越來越多是借來的。Nvidia 正在幫助為 AI 基礎設施籌集數千億美元的融資。CoreWeave（CRWV）向 AI 公司出租 GPU 計算訪問權限，已對其 GPU 有 26 億美元的未償債務。這兩筆交易都基於對硬件未來價值的假設。

當設備是通過信用購買時，通常也作為抵押品，或者是貸款方在貸款違約時可以扣押的資產。這隻有在設備有轉售市場時才有效。沒人想要的芯片無法提供任何保障，因為扣押它的貸款方沒有任何東西可以出售。HC1 可能就是那種芯片。

芯片的可重用性曾經是一個工程問題，現在已成為一個金融問題。

Nvidia 將適應性作為抵押品進行推銷

在 Taalas 公告發布四天後，Nvidia 與 Apollo、Blackstone、Brookfield、BlackRock、Goldman Sachs 和 KKR 簽署了初步協議，旨在建立融資平台，計劃為 AI 基礎設施動員超過 5000 億美元。首席執行官 Jensen Huang 表示，公司可能會保證其中高達 1250 億美元的資金。沒有公司披露承諾，協議仍需最終合同，因此推銷的內容比數字更重要。Nvidia 將其硬件描述為一種投資，具有 “最低的令牌成本、最高的收入和最長的使用壽命。” 這是一系列抵押品特性：在模型和工作負載之間的靈活性、客户之間的可轉移性，以及其 CUDA 軟件平台不斷延長的使用壽命。

Nvidia 的首席財務官 Colette Kress 在 2025 年 11 月的財報電話會議上提出了相同的觀點。她表示，沒有 Nvidia 軟件的加速器在模型變化後幾年內就會過時，而 Nvidia 自己六年前發貨的 A100 芯片仍在全面使用中。

這使得 AI 加速器領域的兩個最大名字在芯片是否需要靈活性的問題上押注相反的方向。Nvidia 正在以其芯片可以在模型、工作負載和客户之間移動的推銷籌集半萬億資金。AMD 剛剛收購了一家完全依賴放棄這一點來獲得成本優勢的公司。

沒有人能給出風險定價

一切都取決於模型的需求持續多久，而貸款方無法在沒有答案的情況下對芯片進行定價。

Taalas 的產品副總裁 Paresh Kharya 告訴 EE Times，他預計客户會在一年或更長時間內保持對某個模型的使用。他在 Taalas 工作，這一估計尚未經過驗證。對於消費者應用來説，這一估計最為合理，因為一致的輸出比質量的飛躍更為重要，而對於編碼工具來説，開發者則不斷追逐下一個最佳模型。面對這樣的未知，貸款方要麼拒絕，要麼將其計入價格。

買方面臨同樣的不確定性。公司將設備成本分攤到他們預計使用的年限，而大型雲公司在這樣做時並不單獨列出 AI 芯片。股東無法判斷任何特定芯片的假定使用壽命。亞馬遜（AMZN）將服務器和網絡設備的假定使用壽命從六年縮短至五年，自 2025 年 1 月起生效，理由是 AI 和機器學習的進步速度。這使得折舊增加了 8.89 億美元，淨收入在該年頭九個月內減少了 6.77 億美元。Meta（META）則採取了相反的做法，將大多數服務器和網絡設備的估計使用壽命延長至 5.5 年，並減少了 22.9 億美元的折舊費用。

世界上兩家最複雜的設備買家，在折舊類似設備的情況下，六個月內達成了對設備使用壽命的相同看法。特定模型的硅片並沒有使這個問題變得更簡單。它將殘值與一個模型的生命週期聯繫在一起，而模型的生命週期通常比服務器的生命週期更短且更不可預測。

貸款方已經支付的費用

CoreWeave 展示了當硬件可重複使用時，承銷的樣子。它借入的 26 億美元的資金期限為五年。其客户簽訂了三年的合同，留下兩年的義務沒有合同收入，這個缺口必須通過重新簽約這些客户或尋找新客户來彌補。

貸款方在假設 GPU 在支付其費用的合同到期後仍能找到租户的前提下提供了資金，無論當時流行什麼型號。這個假設就是抵押品。為單一型號製造的芯片提供了一個較弱的前提：如果其型號仍然受歡迎則有租户，如果不受歡迎則一無所有。在違約情況下，貸款方持有的資產在需要買家的時候失去了買家。

監測事項

目前，規模差距使得這成為一個觀察項目，而不是收益故事。AMD 的數據中心收入在第二季度超過 67 億美元，翻了一番，Taalas 的交易尚未完成。收購完成後不會立即產生財務影響，因為 Taalas 是一家擁有 24 名員工的公司，自 2023 年以來籌集了 2.19 億美元，截至 2026 年 2 月只有一款在用芯片。

有兩件事可以告訴你這款硬件是否能成為抵押品。第一是雲公司是否開始報告這些芯片的單獨使用壽命，這將意味着他們的會計師得出硬件確實不同的結論。第二是融資條款是否顯示貸款方將其價值單獨分配給系統的其他部分。

第二點比 CoreWeave 設施更難以解讀。AMD 計劃將 Taalas 技術與其 Instinct GPU 一起銷售到系統中，而融資整個機架的貸款方並未透露其對型號特定部分的價值分配。

Taalas 芯片的運行成本可能低於 GPU，但擁有成本仍可能更高，因為資金成本現在是運行成本的一部分。Taalas 可以將一百萬個代幣定價為幾分之一美分，只要其型號仍然受歡迎。沒有人對之後的年份進行定價。在有人這樣做之前，行業中最便宜的推理將運行在其最不確定的資本上。

-Jurica Dujmovic

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