另类资产的下一个前沿领域：直接投资于计算能力

快速阅读: 《快速模式》消息，全球AI热潮推动GPU成为关键资产，其稀缺性催生新投资机会。本文探讨GPU作为可投资资产的潜力，促进AI基础设施公平获取。

全球人工智能热潮重新定义了我们的工作方式、创造力和连接方式。在短短几年间，生成式模型如GPT和多模态系统已从实验室走向主流工作流程，塑造着从媒体到医疗行业的各个领域。这种快速采用虽然令人振奋，但也揭示了一个严峻的现实：即使是最先进的模型，其能力也取决于支撑它们的硬件。在这背后的核心硬件是GPU：人工智能变革的核心引擎。最初用于图形渲染，GPU已经演变为人工智能的核心神经网络系统，从训练最先进的模型到支持实时应用。但往往被忽视的是，这些芯片已成为一种稀缺且备受追捧的资源。

瓶颈：需求与控制
对计算资源的需求已达到前所未有的高度，但访问仍然受到严格控制。在2025财年第一季度，英伟达报告数据中心收入为391亿美元，同比增长73%。目前，云服务商和主要科技企业占据了市场的主要份额，让小型企业争相争夺算力资源。这种稀缺性不仅是一个运营挑战，更成为一个财务问题。传统上，投资者只能通过持有相关企业的股票来接触到这一AI基础设施的核心。但这种方式既间接又缺乏透明度，很少能了解真正的资产：GPU本身。

新的金融范式：GPU作为资产类别
如今，一个关键的转变正在进行中。我们正在看到GPU作为可投资资产类别的出现。这标志着从将数据中心基础设施视为纯成本驱动因素的传统模式的转变。相反，它将GPU视为能产生收益的资产，如同房地产或能源基础设施。

两个力量推动了这一转变：
随着人工智能逐渐成为全球产业不可或缺的一部分，对计算资源的需求激增。在波动的市场环境和不断变化的风险偏好下，投资者对真实收益的兴趣日益浓厚。这些趋势共同为所谓的“人工智能金融化”奠定了基础，这一转型类似于其他另类资产类别（如房地产）如何演变为更具流动性和收益性的资产。

从硬件到金融产品
核心理念很简单：与其将GPU视为沉没成本，可以将其结构化为根据实际使用情况产生收益的投资工具。这种收益并非投机性质，而是源于企业、政府和开发者依赖这些芯片进行AI模型训练和部署、执行模拟以及推动高级数据管道。当企业开始探索技术与资本市场交汇点时，他们开始亲身体验到实际使用如何将GPU从成本转化为收入来源。

使其运作：工程与财务严谨性
将这一概念变为现实需要的不仅仅是热情。它需要在工程与财务尽职调查之间找到平衡。实时监控GPU性能、确保稳定运行，并将收益直接与硬件使用挂钩，需要分层的方法。这包括：
先进的监控软件用于验证性能。
智能合约和链上框架用于实现透明的收益分配。
健全的财务与治理体系，保障投资者资金安全。
底层硬件也需接受与我们对成熟基础设施资产相同的财务严谨性和运营管理。

更大的机会
对投资者而言，这一新兴资产类别为其提供了直接参与AI基础设施层的机会，从而从推动智能发展的硬件中获取收益。对AI构建者和运营商而言，这意味着无需承担高昂的前期资本支出，就能获得更多的计算资源。最终，这场变革远不止是新的投资工具。它关乎AI经济核心资源的公平获取，让这项技术的红利不再局限于资金雄厚的企业。

结论：共同打造人工智能的未来
随着人工智能日益融入我们的生活和全球经济，计算需求将持续攀升。对于投资者，以及支持他们的工程师和运营商来说，问题是如何将这一基础性设施转化为可持续的收益、增长与机遇。

这是我个人一直在思考的问题。在ChatGPT首次发布后不久，我和张亚哲开始反思生成式AI的迅速普及。我们意识到，尽管这些模型的潜力显而易见，但支撑它们的硬件对大多数人而言仍难以触及。从这一洞察出发，我们开始探索如何将GPU本身转化为可投资的资产，以透明的方式，使更广泛的资本群体得以参与。

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