作者：梅雷迪思・马齐利
大家好！
如果你感觉眼下几乎每家初创企业都在拼命融资，砸钱解决 AI 基础设施短缺问题，那你的感受并非错觉。
昨晚我们报道，AI 智能体初创公司 Instinct 正在寻求 10 亿美元融资。该产品采用邀请制，用户规模已经突破 10 万，但算力供给已经捉襟见肘。与此同时，投资机构 Coatue Management 正与芯片初创企业 MatX 洽谈组建数十亿美元规模的合资企业，用于采购存储芯片、逻辑芯片晶圆，同时锁定芯片工厂的产能。
现在行业要解决的已经不只是搜罗闲置服务器与芯片元器件这么简单。想要拿到 AI 算力资源，越来越多企业必须做出大额长期承诺。对算力服务商而言，有长约在手，新建云基础设施的融资成本会更低；而芯片制造厂商，也更愿意把稀缺产能分配给规模大、资质稳固的大客户。这就导致增长迅猛的新兴初创企业，排队拿算力资源变得愈发艰难。
中小型云厂商往往需要大举举债，筹措资金建设数据中心、采购 GPU；即便是行业巨头，也越来越多地依靠债务，来补充资产负债表里的自有现金。除此之外，全社会借贷成本大幅走高，长期、短期债务的基准收益率同步攀升。
如果已经有资质优良的长期签约客户，企业去借钱扩建算力，成本通常更低。相比之下，为尚没有经过市场验证的客户建设算力，融资成本会更高。举例来说，Iren 在 8 月披露，为微软采购 GPU 的约 36 亿美元融资，利率约 6%；而另一笔面向非投资级客户的 24 亿美元 GPU 融资，利率要高出 3 个百分点。
部分云服务商还开始提高预付款比例，以此降低自身需要对外筹集的资金规模。Iren 表示，近期部分客户的 GPU 及配套设备预付款最高达到总费用的 55%。与之类似，Nebius 称二季度带预付款条款的合同占比创下历史新高，新签署合同里约 70% 都要求预先支付款项。
Nebius 预计今年收到的预付款将超过 90 亿美元，而该公司 2026 年预计全年营收最高仅 34 亿美元。Nebius 表示，在供给紧张的市场环境下，预付款已经成为 “锁定算力产能的行业通行标准”。
初创企业可以从 Runpod 这类厂商按需租用 GPU 算力；而 CoreWeave 这类大型云服务商则主推推理算力采购业务。但这种模式价格高昂，并且想要的算力不一定随时有货。无论选择哪种方式，重度 AI 业务的初创企业，算力扩张的成本会迅速飙升；甚至在还无法预判用户用量会如何增长的情况下，就得提前锁定算力资源。
在 AI 热潮到来之前，消费互联网应用可以追求用户增长，不用过度纠结营收。彼时算力需求没那么大，成本也更低，不需要支付如此高额的预付款。以图片社交 App BeReal 为例，2022 年它只融资约 9000 万美元，短短几个月日活就接近 800 万，不过后续用户增长陷入停滞。
芯片制造端，初创企业在业务爆发前获取产能同样困难。芯片工厂更倾向于把产能分配给愿意大额承诺、并且资金实力雄厚的客户，例如博通、迈络思科技。MatX 要到明年才有望拿出可试产的芯片设计，本次合资融资的部分目的，就是帮助它像头部大厂一样锁定芯片产能。
该合资项目尚处于谈判早期，Coatue 具体出资规模、是否引入外部资金目前均未披露。不过 Coatue 在数据中心重资产基础设施融资方面已有不少经验，还做过不少创新交易结构。
Coatue 旗下 Next Frontier 基金就曾和 AI 基础设施初创公司 Fluidstack 成立合资企业，为印第安纳州规划中的大型数据中心园区提供资金。该合资企业的一家子公司发行了 57 亿美元债务，用于购地、建设园区以及配套电力基础设施（这笔融资不含芯片采购）。Fluidstack 将租赁建成的设施对外提供 AI 云服务；交易中还引入另一家企业 —— 谷歌，谷歌为 Fluidstack 的租约义务提供相关支持。
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希望本篇文章《算力为何需要巨额预付款》能对你有所帮助！
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