Không ai biết một cụm GPU đã qua sử dụng trị giá bao nhiêu

Nếu xAI vỡ nợ, Apollo Global Management sẽ phải kinh doanh cho thuê GPU. Đó là điều khoản trong khoản vay 5 tỷ đô la do Morgan Stanley thu xếp vào tháng 6 năm 2025. Các bên cho vay có thể tịch thu Colossus—cụm 200.000 GPU của xAI bên ngoài Memphis—và cho thuê lại cho đến khi khoản vay được trả hết. Câu hỏi không ai trả lời: cụm đó thực sự trị giá bao nhiêu?

Một cụm GPU không phải là một tòa nhà. Giá trị của nó phụ thuộc vào cách nó được cấp phát, hiệu suất hiện tại và liệu đội vận hành hiểu rõ các điểm kỳ quặc của nó có còn ở đó hay không. Tất cả những điều đó nằm ngoài bảng cân đối kế toán của bên cho vay, vô hình trước những người định giá khoản nợ.

Cụm không tự vận hành

Ở quy mô lớn, phần cứng hỏng hóc liên tục. Quá trình huấn luyện Llama 3 của Meta trên 16.384 H100 đã ghi nhận 419 gián đoạn trong 54 ngày—148 lỗi GPU, 72 lỗi bộ nhớ HBM3. Với 200.000 GPU, đó là khoảng 50 lỗi mỗi ngày. Ở mục tiêu triệu GPU của xAI, Epoch AI dự đoán một lỗi xảy ra khoảng mỗi ba phút.

Những lỗi đắt đỏ không trông giống lỗi. Hỏng hóc dữ liệu im lặng (SDC) tạo ra kết quả sai mà không làm sập bất cứ thứ gì—một đợt huấn luyện kéo dài nhiều ngày hoàn thành bình thường, nhưng trọng số mô hình bị nhiễm độc lặng lẽ. Lỗi dây chuyền làm sập các tác vụ huấn luyện trên hàng nghìn GPU, tốn nhiều ngày tính toán. Rồi còn có giới hạn nhiệt, lỗi bộ nhớ ECC, lỗi NVLink, GPU rơi khỏi bus.

NVIDIA xây dựng NVSentinel vì giám sát truyền thống phát hiện những vấn đề này nhưng hiếm khi sửa chúng. Crusoe xây dựng AutoClusters vì thời gian chờ xếp hàng là biến số kiểm soát được lớn nhất trong thông lượng cụm. Nếu không có những công cụ này, thời gian khắc phục kéo dài hàng giờ đến hàng ngày.

Đội vận hành biết kệ nào nóng vào mùa hè, vòng làm mát nào hoạt động thất thường kể từ bản cập nhật firmware cuối cùng, tác vụ nào cần định tuyến lại khi một nút xuống cấp nhưng chưa hỏng. Không kiến thức nào trong số đó được ghi chép lại. Nó tồn tại trong đội ngũ. Đó là tài sản làm tài sản thế chấp cho hàng chục tỷ đô la nợ.

Cách chip trở thành tài sản thế chấp

Trong mười tám tháng qua, tài trợ hạ tầng AI đã chuyển từ nợ doanh nghiệp sang nợ được đảm bảo bằng chip. SPV xAI Colossus 2 là ví dụ rõ ràng nhất: khoảng 7,5 tỷ đô la vốn chủ sở hữu (tới 2 tỷ đô la từ chính NVIDIA) và 12,5 tỷ đô la nợ. Apollo và Diameter Capital Partners nắm giữ phần nợ. Khoản nợ được thế chấp bằng chip, không phải bảng cân đối kế toán của xAI.

Định giá phản ánh sự không chắc chắn. Khoản vay 5 tỷ đô la của xAI được định giá tới 12,5%. Các giao dịch đảm bảo bằng GPU của CoreWeave được định giá khoảng 8,5% trên mức chuẩn. Để so sánh, một khoản vay máy bay điển hình được định giá ở mức 1–2 điểm trên mức chuẩn. 6–7 điểm thêm vào là những gì bên cho vay tính để chịu rủi ro mà họ không thể đo lường.

Riêng CoreWeave nắm giữ 18,8 tỷ đô la nợ được thế chấp bằng GPU qua nhiều SPV. Thỏa thuận 50 tỷ đô la của FluidStack với Anthropic sử dụng một cấu trúc khác nhưng cùng logic. Mọi neocloud và hầu hết các phòng thí nghiệm AI lớn hiện đều được tài trợ theo cách này.

Tài sản thế chấp thực sự trông như thế nào

Mọi loại tài sản lớn khác được dùng làm tài sản thế chấp ở quy mô này đều có cơ sở hạ tầng khám phá giá hàng thập kỷ. Máy bay có thẩm định viên được ISTAT chứng nhận, một cơ quan đăng ký toàn cầu, nhật ký bảo trì chuẩn hóa và thị trường thứ cấp sôi động. Tàu có BICA. Ô tô có NADA. Dầu mỏ đã có đường cong kỳ hạn từ đầu những năm 1980.

GPU có Chỉ số cho thuê H100 của Silicon Data trên thiết bị đầu cuối Bloomberg (ra mắt năm 2024) và Ornn AI (huy động được 5,7 triệu đô la vào tháng 10 năm 2025 để xây dựng sàn giao dịch có quản lý đầu tiên cho các phái sinh tính toán GPU). Đó là toàn bộ cơ sở hạ tầng khám phá giá cho một loại tài sản hiện đang đảm bảo hàng chục tỷ đô la nợ.

Giá thuê theo giờ H100 đã giảm từ khoảng 8 đô la đầu năm 2024 xuống còn 1,70 đô la vào tháng 10 năm 2025, sau đó tăng vọt 40% lên 2,35 đô la vào tháng 3 năm 2026 do nhu cầu suy luận mà không ai định giá trước. Không một bên cho vay máy bay nào sẽ bảo lãnh khoản nợ năm năm dựa trên một tài sản có giá biến động như vậy mà không có cách phòng ngừa. Họ sẽ không được phép làm vậy.

Chênh lệch sẽ thu hẹp khi thị trường trưởng thành. Các công cụ phòng ngừa sẽ xuất hiện. Các đường cong giá trị còn lại sẽ được chuẩn hóa. Thị trường thứ cấp sẽ sâu hơn. Khi điều đó xảy ra, chi phí vốn cho hạ tầng AI giảm đáng kể—và các công ty được hưởng lợi là những công ty có vị thế tiếp cận nợ rẻ khi cơ sở hạ tầng tài trợ bắt kịp với loại tài sản này.