Nvidia формирует консорциум институциональных инвесторов, готовых направить на финансирование ИИ-проектов до $500 млрд. Партнёры нужны компании, чтобы расширить доступ к капиталу и переложить часть долговой нагрузки, которую раньше приходилось нести самой Nvidia.
Участники консорциума будут перепродавать долговые обязательства проектов, распределяя риски между инвесторами. Благодаря этому к финансированию дата-центров смогут опосредованно подключиться и частные инвесторы, покупающие такие обязательства.
При этом схема не снимает опасений по поводу возможного «ИИ-пузыря» на финансовом рынке — она лишь меняет структуру распределения рисков, но не устраняет их полностью.
Как стало известно из данных Financial Times, Nvidia взяла на себя обязательство обеспечивать минимальную остаточную стоимость своих ускорителей, которая учитывается в качестве залога по кредитам.
Обычно кредиторы выдают средства на три-пять лет, ориентируясь на почти полную амортизацию залоговых активов. В случае с ИИ-инфраструктурой в залог идут здания дата-центров и установленные в них GPU, чью остаточную стоимость оценить сложнее всего.
Чтобы старые чипы оставались востребованными, Nvidia регулярно обновляет для них программную платформу CUDA. По условиям соглашения с инвесторами компания обязуется покрывать 25% остаточной стоимости своих ускорителей на протяжении всего срока кредита.
Проще говоря, если проект окажется убыточным, Nvidia потеряет минимум четверть стоимости поставленных под него GPU.
Компоненты вычислительных систем традиционно быстро дешевеют, а Nvidia ежегодно выпускает всё более мощные чипы, из-за чего старые ускорители теряют ценность ещё быстрее.
Тем не менее руководство компании настаивает, что спрос на чипы прежних поколений остаётся высоким даже в условиях бума ИИ. Подтверждением служат актуальные цены на аренду ускорителей H100 поколения Hopper, которое уже не считается передовым.
Основатель Nvidia Дженсен Хуанг также отметил, что даже более старые чипы A100 на архитектуре Ampere по-прежнему активно используются, хотя их расчётный срок службы уже истёк.
Исходя из этого, в Nvidia считают, что реальный срок амортизации расходов на покупку её ускорителей может быть заметно дольше стандартных пяти лет.