엔비디아가 주요 금융사들과 협력하여 최대 5천억 달러 규모의 AI 데이터센터 구축 자금을 조달합니다. 이 계획의 핵심은 엔비디아가 자사 칩을 담보로 활용할 때 그 가치를 직접 보장하여 노후 GPU의 중고 거래 생태계를 구축하는 것입니다. 이는 자금 조달의 순환 구도에 대한 우려를 불식시키고 AI 인프라를 장기 투자 자산으로 자리매김하려는 엔비디아의 전략적이고 위험한 도약입니다.
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엔비디아는 이번 주 아폴로(Apollo), 블랙록(BlackRock), 블랙스톤(Blackstone), 브룩필드(Brookfield), 골드만삭스(Goldman Sachs), KKR가 AI 데이터센터 구축을 위해 최대 5천억 달러를 투자할 의향이 있다고 발표했습니다. 이 눈부신 금액이 많은 관심을 받았지만, 더 중요한 이야기는 엔비디아가 노후화되는 GPU를 위한 중고 시장을 만들려는 노력입니다. 저명한 금융 회사들을 설득하기 위해 엔비디아는 이러한 거래에서 담보로 사용되는 자사 칩이 가치를 유지할 것이라고 자체 자금으로 보증하는 데 동의했습니다. 많은 사람들이 이 계획이 얼마나 특이하고, 똑똑하며, 위험한지에 대해 논평했습니다. 이는 그 모든 것을 갖추고 있습니다. 채권 시장이 크게 충격을 받자, 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 X(구 트위터)와 비즈니스 TV에 출연하여 엔비디아의 리스크가 어떻게 제한될 것인지 더 자세히 설명해야 했습니다. 하지만 AI 데이터센터에 자금을 조달하고(그리고 엔비디아의 수익을 계속 유지하기 위한) 금융적 조작 이면에는 스타트업과 기업들에게 아마도 훨씬 더 흥미로운 무언가가 숨어 있습니다. 황 CEO는 노후화되는 하드웨어에 대한 수요를 유지하는 데 도움을 주어, 중고 AI 하드웨어 생태계가 번성하는 것을 보장하고 싶어 합니다. 구체적으로 엔비디아는 담보로 사용된 GPU가 예상대로 가치를 유지하지 못할 경우, 그 차액의 최대 25%까지 회사가 부담하겠다고 약속하고 있습니다. 따라서 데이터센터 소유주가 대출을 채무 불이행하고 대출 기관이 청산해야 하지만, 칩이 장부상 가격을 받지 못하는 경우 엔비디아가 자금을 지원할 것입니다. 엔비디아에게 위험한 부분은 이것이 금융 전문가들이 말하는 '역방향(wrong way)' 리스크를 만든다는 것입니다. 즉, 수요가 약해짐에 따라 엔비디아의 의무가 커진다는 것입니다. 만약 그런 일이 일어난다면, 수익도 Likely 줄어들 가능성이 높습니다. 그럼에도 불구하고 이 방안은 일부 사람들이 하는 루슨트 테크놀로지스(Lucent Technologies)와의 비교와는 의도적으로 다릅니다. 루슨트는 고객에게 자사 제품을 구매할 돈을 빌려준 후 닷컴 버블과 함께 부상했다가 붕괴한 통신 장비 공급업체였습니다. 황 CEO는 루슨트와의 비교가 엔비디아에 그림자를 드리우고 있다는 것을 알고 있습니다. 그리고 불공평한 비교도 아닙니다. 엔비디아는 프론티어 AI 연구소인 OpenAI와 Anthropic, CoreWeave(엔비디아 칩을 담보로 사용한 최초의 기업) 및 Nebius, Firmus, Lambda와 같은 네오클라우드(Neocloud)를 포함하여 자사 칩을 구매하는 사람들에게 확실히 수십억 달러를 약정했습니다. 그리고 블룸버그에 따르면 이번 여름에 또 다른 7,500억 달러 규모의 순환 거래를 진행 중이었습니다. 황 CEO는 X에서 새로운 방안에 대해 "이것이 순환 금융입니까?"라고 적었습니다. "이 이니셔티브는 그러한 우려를 해결하기 위해 고안되었습니다. 우리는 독립적이고 장기적인 기관 자본을 AI 인프라 시장으로 끌어들이고 있습니다." 그것은 사실입니다. 루슨트와 달리 엔비디아는 단순히 미래에 자사 칩의 가치 일부를 보호하기로 동의함으로써 다른 사람들이 자본과 위험의 대부분을 부담하게 만들고 있습니다. 이 계획이 성공한다면, 많은 전통적인 방법들이 한계에 다다른 후 엔비디아는 AI 데이터센터 구축을 위한 새로운 자금원을 찾게 될 것입니다. 예를 들어, 일부 하이퍼스케일러들은 이미 많은 부채를 떠안았고(오라클처럼), 새로운 주식을 발행했으며(구글), 막대한 현금을 태웠습니다(메타). 상황이 너무 불확실해져서 마이크로소프트의 사티아 나델라(Satya Nadella) CEO는 최근 실적 발표 통화에서 '1873'이라는 책을 추천하기까지 했습니다. 이 책은 국가 경제를 붕괴시킨 철도 시대의 금융 공학에 관한 것입니다. 오늘날 수요가 용량을 훨씬 능가하는 AI 붐이 더 이상 계속되지 않을 위험이 있습니다. 이제 막 시작 단계인 것이 아니라, 기업과 소비자가 AI 사용을 줄인다면 어떻게 될까요? 아니면 기존 인프라를 더 효율적으로 만들거나 오늘날의 모든 AI 인프라를 쓸모없게 만드는 새로운 기술이 등장한다면 어떻게 될까요? 그러면 자동차 앞의 수많은 마차 채찍처럼(대니 드비토의 로렌스 가필드를 인용하자면), 수요가 말라붙고 모든 것이 붕괴할 것입니다. 그럼에도 불구하고 황 CEO는 AI를 장기적인 '투자 가능한 인프라'라는 비전을 팔면서 그런 일은 일어나지 않을 것이라고 주장합니다. 이는 그가 AI 서버라고 부르는 것을 PC와 같이 빠르게 가치가 떨어지는 자산이 아니라 철도나 항공사와 같은 'AI 공장'으로 만듭니다. "필요가 변경되면, 그 공장은 다른 고객, 또 다른 c...
Nvidia announced this week that Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, and KKR were willing to commit up to $500 billion to build AI data centers. That eye-popping figure got a lot of the attention, but the bigger story is Nvidia's effort to create a secondary market for aging GPUs. To convince those big-name financial companies, Nvidia has agreed to guarantee, with its own money, that its chips used as collateral in these deals will retain their value. Many have now commented on how unusual , smart , and dangerous this plan is. It is all of those things. The bond markets got so spooked that Nvidia CEO Jensen Huang took to X and business TV to better explain how Nvidia's risk would be limited. But underneath the financial maneuvering to fund AI data centers (and keep revenue for Nvidia flowing), is something, perhaps, far more interesting for startups and enterprises: Huang wants to ensure an ecosystem of used AI hardware flourishes, helping sustain demand for Nvidia hardware as it ages. Specifically, Nvidia is promising that if GPUs used as collateral don't retain their value as expected, the company will cover up to 25% of the difference. So, if a data center owner defaults on a loan and the lender must liquidate, but the chips can't command the price the books say they should, Nvidia will chip in. The dangerous part for Nvidia is that this creates something financiers call "wrong way" risk. That is, Nvidia's obligations will grow as demand weakens. Should that happen, its revenues will likely be squeezed as well. Still, the scheme is deliberately unlike the comparison to Lucent Technologies that some have been making. Lucent was the telecommunications equipment provider that rose and crashed with the dotcom bubble after lending its customers money to buy its wares. The Lucent comparison is a shadow over Nvidia, Huang knows. And not an unfair one. Nvidia definitely has committed billions towards those who buy its chips, including frontier AI labs OpenAI and Anthropic, neoclouds like CoreWeave (the originator of using Nvidia chips as collateral) as well as Nebius, Firmus, and Lambda. And it has been working on another $750 billion worth of circular deals this summer, Bloomberg has calculated. "Is this circular financing?" Huang wrote on X about the new scheme. "This initiative is designed to address that concern. We are bringing independent, long-term institutional capital into the AI infrastructure market." That's true. Unlike Lucent, Nvidia is getting others to shoulder the bulk of the capital and risk, merely by agreeing to protect a portion of its chips' value in the future. Should this plan work, Nvidia will have found new sources of money for AI data center builds, after many of the traditional methods have begun to wear thin. For instance, some of the hyperscalers have already taken on a lot of debt (like Oracle ), issued new tranches of equity (Google) , and burned much cash (Meta) . The situation has become so dicey that Microsoft CEO Satya Nadella recently recommended the book "1873" during his latest earnings call. It's about the railroad-era financial engineering that crashed the nation's economy. The risk is that today's AI boom, where demand far outstrips capacity, doesn't continue for much longer. Rather than being in the early innings, what if enterprises and consumers temper AI usage? Or new technologies come along to make existing infrastructure more effective and/or all of today's AI infrastructure obsolete? Then, like so many buggy whips in the face of automobiles (to paraphrase Danny Devito's Lawrence Garfield), demand dries up and everything crashes. Yet, Huang is arguing that won't happen by selling a vision of AI as a long-term "investable infrastructure," as he describes it. That makes his AI servers, which he calls "AI factories" akin to railroads or airlines rather than quickly depreciating assets like PCs. "When needs change, the factory can be used by another customer, another cloud or another operator. This broad ecosystem gives NVIDIA compute a deep market of potential users and offtakers, helping protect residual value," he promised. In that future, Nvidia cares as much about aging architecture as it does the new chips. And perhaps startups, enterprises, and even researchers will tap into a broader variety of hardware, each tuned to different AI needs, just like they are beginning to pick affordable open-weight models alongside the frontier choices. As the king of AI, Nvidia has the power, and the window of opportunity, to make that happen. Topics AI , nvidia , TC When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Julie Bort Venture Editor Julie Bort is the Startups/Venture Desk editor for TechCrunch. You can contact or verify outreach from Julie by emailing julie.bort@techcrunch.com or via @Julie188 on X. View Bio October 13 - 15 San Francisco Scale faster. Grow your portfolio. Gain practical expertise. No matter your goal, Disrupt can empower you. Save up to $300 toda y! 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