OpenAI在Nvidia支持下推进俄亥俄州数据中心项目，作为重大基础设施建设的一部分。

循环融资的最简单定义是：芯片制造商或超大规模云服务商对AI实验室或新型云服务商进行股权投资或信贷支持，而这些公司随后承诺从提供融资的企业采购多年期的芯片或计算能力。资金形成循环：投资、购回、再投资。

与这一模式关系最密切的是英伟达。它通过融资轮和供应承诺支持了CoreWeave、Nebius和Nscale等新型云服务商，而这些服务商则利用获得的资本，以及通常以英伟达芯片作为抵押品融得的债务，购买更多英伟达硬件。这种安排被描述为将英伟达的一美元投资转化为数美元的英伟达采购。

过去一年，这类交易的规模急剧增长。仅OpenAI就承诺从微软采购价值2500亿美元的云服务，部署了数百亿美元的AMD芯片，并成为AMD最大股东之一，同时从英伟达获得最高1000亿美元投资，用于为其数据中心配备英伟达硬件。Anthropic也同样获得了英伟达和微软的承诺。

这一模式延伸到数据中心层面本身。建设越来越多地外包给第三方，这些第三方将建成的设施以长期合同的形式租赁给超大规模云服务商，通常内置退出条款。国际清算银行在其《2026年年度报告》中将这一动态、潜在的AI资本支出繁荣与衰退、以及主权债务脆弱性并列，称其为全球金融稳定面临的三大风险之一——这标志着风险评估从主要由分析师关注升级为央行级别的关注。

新型云服务商处于这一机制的中心。该术语指的是一类新兴云服务商，几乎专门从事AI工作负载的GPU计算租赁，这个类别在2024年年底之前几乎不存在，此后已成为基础设施市场增长最快的部分之一。有趣的是，超大规模云服务商本身也是新型云服务商的最大客户。微软与CoreWeave、Nebius和Nscale签订了总价值约600亿美元的承诺，部分原因是这类合同在微软资产负债表上被列为运营费用而非资本支出。Meta签订了类似的交易，包括与CoreWeave价值352亿美元的合同，以及与Nebius最高270亿美元的合同。

这对新型云服务商如何定价服务产生了直接影响。承载GPU采购供应商融资债务的服务商面临的成本结构不同于未承载此类债务的服务商，这种差异会最终反映在客户实际支付的费用中，包括容量配给和利用率低于债务服务所需水平时的价格变动。

电力而非芯片正日益成为决定谁能真正交付这些融资承诺的制约因素。CoreWeave的目标是在2026年年底前达到1.7吉瓦的活跃功率，而Nebius的目标是达到最高1吉瓦的连接容量，而其已承诺的功率超过4吉瓦——这种已承诺与实际在线之间的差距对于与新型云服务商租户协商共址、互连或电力共享安排的任何运营商来说至关重要。

这一差距现在正在影响资本如何看待该行业。为数据中心项目提供资金的投资者越来越倾向于青睐传统超大规模云服务商租户而非新型云服务商、GPU即服务租户，恰恰是因为超大规模云服务商信用更容易评估，并且通过母公司担保或超大规模云服务商信用"包装"来对冲新型云服务商租户风险，而不是单纯依赖租户自身的资产负债表。对于运营商来说，这意味着潜在租户的身份和融资结构不再是次要考虑。它现在是签署租赁协议前信用对话的核心部分。

此外还有更广泛的市场信心角度。Meta的120亿美元El Paso债券暴露了AI债务重新定价压力；循环融资的担忧是资本市场重新审视AI基础设施债务信用质量的重要原因，而不是将其视为统一的由超大规模云服务商支持的安全资产类别。

并非所有人都将循环性视为危险信号。这类交易结构的支持者辩称批评忽视了一个基本事实：构建AI基础设施成本巨大，最先进的芯片仍然难以获得，因此在产能受限的市场中，将长期采购承诺与融资配对只是锁定供应的方式。

更平衡的理解可能是：循环融资本身并非不合理，但它确实以传统资产负债表分析更难发现的方式集中了风险。新型云服务商的收入、债务和供应商的投资都可以追溯到同样数量有限的交易对手方，这使得传统信用评估的可靠性不如表面看起来那样高。