NVIDIA黑粉指南（第二部）：黄仁勋的"新Enron"模式

在不到一年的时间里，大家 — 包括我自己 — 将 NVIDIA 与安然进行比较，很大程度上是因为 NVIDIA 坚持，具体来说， 它与安然、世通或朗讯完全不同，一个有力的例子 史翠珊效应 如果 NVIDIA 没有占据纳斯达克市场 7% 以上的市值，那就更有趣了。

正如我所介绍的 NVIDIA 仇恨者指南的第一部分 去年，人们对公司今天和未来如何赚钱存在重大担忧。

我承认NVIDIA不是没错比如安然，据我所知，他们并没有做任何明显的欺诈行为，比如试图将巨额债务藏在特殊性企业中就像安然对其“猛禽”所做的那样，我必须明确指出，猛禽与猛禽是不同的人工智能数据中心债务中使用的特殊性特殊企业不过我还要补充一点，有件事是法律但这并不意味着好主意或道德。

话虽如此，NVIDIA首席执行官黄仁森采用了许多与朗讯、诺基亚以及许多大型互联网泡沫破产相同的策略，但他足够聪明，让其他公司承担风险。

而不是直接通过供应商融资就像朗讯对温斯达所做的那样（实际上是借钱给客户支付），NVIDIA 资助了像 CoreWeave、Nebius 和 IREN 这样的新云，作为早期投资者,IPO主播,上市后投资者,63亿美元客户以及数据中心租赁后备保障，使它们能够筹集数百亿美元的债务而过于热衷的资产管理公司和银行，也让它基本上能做同样的事情事情作为供应商融资，不用承担那些麻烦风险。

这些极度亏损、现金密集、债务缠身的公司存在的唯一目的——筹集债务购买英伟达显卡——如果没有AI炒作周期和英伟达持续的支持，它们早就崩溃了。

佩尔·卡卡西:

在2026年4月接受Dwarkesh Patel采访时，黄仁森认可了我的观点并大声表达：“就云而言，如果我们不支持CoreWeave的存在，这些新云、这些AI云就不会存在。如果我们不帮助CoreWeave存在，他们也不会存在。如果我们不支持Nscale，他们不会有今天的成就。如果我们不支持Nebius，他们就不会有今天的样子。”并且，确认英伟达想要的是大量新云，而不仅仅是一个：“不要选赢家。要么让他们自己照顾自己，要么就照顾好所有人。”

也就是说，正如英伟达CEO所说，这个行业背后的运营逻辑。与其在自身资产负债表上建立云业务，如果利用率或价格不佳，英伟达自身业绩将面临风险，英伟达帮助创建并维持了一整类名义上独立的公司，承担资本支出、建设风险和建设AI数据中心的债务，而英伟达则负责芯片供应， 他们经常在债务的同时投资股权，并且在越来越多的情况下直接为建设融资。

换句话说，NVIDIA设法找到了一种无需提供供应商融资的方式，找到了CoreWeave及其他新云支持者中愿意先出资的愿望者，他们错误地认为自己是在资助下一次工业革命。

为了具体解释它是如何工作的，我会回到《大空头2》中的想象情景:

黄：我投资的这些公司，理论上是用我的AI显卡建数据中心，但我需要他们买更多GPU，所以我签了合同，说将来会把GPU租回去。因为英伟达的资产负债表非常强劲，这些公司可以筹集数十亿美元购买我的显卡，仅仅因为我承诺将来会租用它们，而最棒的是，所有风险都由公司和投资者承担。当我需要更多钱时，我只需签另一份合同，他们会增加债务，我卖出更多GPU。

BAUM：所以——我想说清楚——你，作为GPU制造商，投资于那些几乎是为了从你这里购买GPU并出租给客户的公司。不过你也是客户，而且是个大客户。

黄：没错。我们称之为新云。标普刚刚将CoreWeave的前景调整为积极.

鲍姆：这他妈太疯狂了。

黄：这并不疯狂——非常棒。

这对NVIDIA、其客户以及相关银行家来说都是三赢。CoreWeave可以筹集更多债务，让投资者被仍处于理论性、不断扩展的时间线所牵制，银行家们则获得一笔促成交易的费用，而NVIDIA则为自己保证数十亿美元的业务。

而这种做法往往会被其他企业放大——比如澳大利亚初创公司Firmus——刚刚从一批投资者（包括之前支持过一轮融资的英伟达）、简·斯特里特和贝莱德那里筹集了20亿美元而其中相当一部分资金保证用于英伟达显卡。

NVIDIA还参与了Firmus之前的3亿美元融资，尽管未被列为“基石投资者”。

今年早些时候，Firmus获得了一笔100亿美元的债务融资，由Blackstone领导。英伟达将成为这笔债务增加的净受益者，我认为它参与公司融资——以及两者之间各种合作的公告——在公司筹资和获得债务方面发挥了关键作用。

附注:据一位接受AlphaSense采访的人工智能行业内部人士透露Nebius当时正面临财务困境——那种生死攸关的困境——被NVIDIA救了一命，NVIDIA迅速介入，并以收益分享模式为其提供了硬件使用权。这位内部人士还指出，新云用户讨厌这些收益分成协议，因为它们往往让NVIDIA占优。

你会注意到我之前还没提到“人工智能”或“大型语言模型”，因为技术在这些交易中几乎没有什么关系。正如我在本周免费通讯中所讨论的70%或更多的超大规模企业收入来自OpenAI和Anthropic，CoreWeave最大的客户是Microsoft（OpenAI）、Google（为OpenAI服务）、Anthropic、NVIDIA 本身以及 Meta。

客户并不是为了什么特定的技术护城河或独特的服务而来，只是它能够向其他客户推送更多NVIDIA显卡。

而 GPU技术上来说它们被用于AI训练和推断，它们与NVIDIA的关系取决于它们制造更多炒作的能力。正如我几周前讨论的它承诺每一代GPU都能带来10倍到25倍的“运营成本节省”，尽管从未真正清楚这具体如何实现，具体意味着什么，甚至这些对其最大代理客户OpenAI和Anthropic来说是否重要。

然而，要弄清楚每一代到底发生了什么变化还是相当困难的。SemiAnalysis声称它“每兆瓦的性能是5.4倍，每美元是5倍”，相比[上一代]GB200 NVL72“，但这只是针对DeepSeek R1，这是一款已有一年半历史、体积更小且性能更弱的开源型号。

但那其实并不是一个问题，因为NVIDIA所需要做的，就是以尽可能精确或不精确的方式维持创新的假象，以合理化每一代新代的价格上涨，并让人们相信他们正在打造。

”人工智能工厂“他们为那些在大型AI实验室外几乎不存在的数据中心提供资金.虽然NVIDIA有成千上万的才华横溢的工程师在打造GPU及其相关软件，但其唯一真正的目的就是制造一种模糊的“更多”、“更大”、“更强大”的感觉值得证明拥有拥有72个GPU机架的合理性，这些机架的价格是前代的两倍多.

这是因为英伟达不再是一家科技公司，更像是一家资产管理和营销公司，恰好销售半导体。说到这里，我认为人们将他们与安然、朗讯以及其他互联网泡沫失控的企业做比较走在正确的道路上但却忽略了一个非常非常明显的对比：通用电气的金融服务公司GE Capital，特别是在我两年前在《股东至尊》中报道过的杰克·韦尔奇时代.

韦尔奇领导的通用电气为了生存不择手段，每季度买卖公司以提升GE盈利，最终发展成大卫·盖勒斯所说的“大型、不受监管的银行”，正如通用电气资本所说2001年资产约为4250亿美元（以及大约50%的GE收入），他们提供从直接租赁设备、承担客户债务到直接投资客户的各种服务，所有这些都是为了确保这些客户能够继续购买GE设备。

与GE Capital不同，NVIDIA拥有更简单的商业模式和更少的产品，但这种优势带来了两个残酷的问题：它的客户被绝望和害怕错失所驱使，而其惊人的收入增长意味着它必须从现在到永远每个季度以荒谬的速度增长。

然而，这个问题正驱使它去夺取越来越威尔士化采取措施确保需求跟上投资者预期。据《金融时报》报道，它刚刚签署了价值高达500亿美元的德州数据中心租赁合同由8号小屋建造，这表明该容量很可能是为Anthropic建造的，而他们已经有多笔合作.在同一篇文章中，《金融时报》提到，英伟达正在洽谈为俄亥俄州一个仍处于理论阶段的10GW数据中心提供2500亿美元的计算成本。

又一次，就像通用电气一样，据《金融时报》报道，英伟达利用其卓越的信用评级（AA-——比GE巅峰时期低两级）来促成这些交易：

“他们有能力获得电力，并在此过程中确保他们的产品得以部署，”该人士表示，他不愿透露姓名。

最终，GE的更大崩溃导致诉讼、SEC罚款和收入调整，这一切都源于其“激进”的会计做法。例如，它被迫重新报告了2016年和2017年的财报由于其实施的“新会计准则”，其结果是SEC对其保险和电力部门的调查，最终导致其被罚款2亿美元,同期利润削减了惊人的42.4亿美元.

虽然我并不指责NVIDIA有什么不当行为，但无法忽视其循环融资的激烈态度，以及不惜一切代价继续销售GPU的态度。英伟达现在是一家半导体制造商、风险投资家、最后贷款机构，

今天的高级通讯讲述了NVIDIA陷入循环疯狂的故事，以及黄仁森如何越来越成为人工智能界的杰克·韦尔奇。

这是《NVIDIA仇恨指南》的第二部分，或者乌达库达舒达