# AI capex — X 热门讨论 (2026-09-29 15:19 UTC)

## @neilsethinew (Neil Sethi NEW account) · 09-29 11:00 · ♥46 ↻17 💬2 BofA's Hartnett (Flow Show) lays out three paths into the Nov 3 midterms with bonds the key variable: "quickest way to end US boom is surge in bond yields."

🟢 Bull Case — "Peace, Goldilocks, & Gridlock": "Trump ends Iran war, WTI oil falls to $80/barrel, inflation expectations & Fed hike expectations peak, and bond yields reverse lower keeping booms in K-shape consumer and AI capex intact; Trump holds Senate."

🔵 Base Case — "Debasement & Duration": "nibble at 'peak yield' plays" — the 30-year, Mag-7, biotech, small caps, REITs, HK property; "risk assets hold until midterms."

🔴 Bear Case — "Bonds & Voters": "DEMs take Senate & win tightening Texas Governor race… bond tantrum deepens" (10-yr +128bps since Feb). History rhymes — "+200bps ended Nifty Fifty in '73, +230bps ended Japan bubble in '89, +260bps ended tech bubble in 2000."

The midterms are the "most likely catalyst for +/-10% stocks into '27." https://x.com/neilsethinew/status/2104888925433000073

## @yijiangren (Metamental | 方外之域) · 09-29 14:04 · ♥35 ↻0 💬26 AI 最缺的,或许是买 GPU 的钱

AI 这一轮走到今天,产业里最稀缺的东西,正在慢慢发生变化。 过去几年,市场反复追问GPU 够不够? 从 H100、H200 到 Blackwell, $NVDA 英伟达不断把算力密度往上推;微软、 $META 、Google、AWS 持续增加资本开支,围绕 AI 数据中心的投资一路从 GPU 扩散到 HBM、服务器、光模块、电力和散热。 我们过去两年交易的大部分 AI 产业链,本质上都在围绕同一件事:怎么造出更多算力。

但当 GPU 真正进入大规模部署阶段,产业开始碰到另一个更现实的问题。 这么多 GPU,谁来出钱买?

一套 GB200 NVL72 背后,不只是几十块 GPU。 服务器、网络、电力、机房、液冷、部署和运维,最终都会变成资本开支。 对于微软、Meta 这样的巨头,这件事可以直接写进 CapEx。 可大量真正提供 GPU Cloud、算力租赁和 AI 基础设施服务的公司,没有这样的资产负债表。

它们的商业模式其实很简单:

先融资买 GPU 把 GPU 装进数据中心 再把算力租给下游 AI 公司 最后用未来产生的现金流偿还融资成本

于是,当 AI 基建继续往前走,GPU 背后逐渐出现了另一条过去没那么受关注的产业链: 资金 → GPU → 数据中心 → 算力 → AI

GPU 是算力的原材料。 资本,则是 GPU 的原材料。 https://t.co/SKftTG3Y4a 做的,恰好是最前面的这一段。

它本质上是一套面向 AI 基础设施的链上信贷协议。 可以把它理解得简单一点:

一边,是需要购买 GPU、扩建算力集群的运营商 另一边,是链上寻找收益的资金

https://t.co/SKftTG3Y4a 尝试把两边连接起来,让 GPU 等 AI 基础设施成为融资抵押物,再把贷款产生的现金流传递给 sUSDai 的持有者。

所以 Binance Research 对 https://t.co/SKftTG3Y4a 的定义也很直接:一个专门为 AI 基础设施融资设计的 permissionless lending protocol。 这套东西真正值得关注的地方,在于它已经开始跑出规模。

截至上个月底,https://t.co/SKftTG3Y4a 公布的 TVL 已经达到 4.921 亿美元,累计部署资本 2.818 亿美元,8 月 sUSDai 净 APY 为 7.20%。

而就在 9 月 23 日,https://t.co/SKftTG3Y4a 又完成了一笔 1.289 亿美元的 GPU 融资,也是协议截至当时规模最大的一笔融资。 这笔资金对应的是加拿大的一组 AI 算力基础设施:32 套 NVIDIA GB200 NVL72 系统。

这件事放到整个 AI 产业链里看,有点意思。 以前说参与 AI,我们想到的大多是二级市场。

买 NVDA,买 MU,买服务器,买光模块,甚至往更下游买电力和数据中心。 现在链上又出现了一种新的参与路径:给买 GPU 的人提供资金。

这也是今天 Binance Wallet @BinanceWallet 上线 https://t.co/SKftTG3Y4a 活动以后,我比较关注的地方。 这次上线的是 PYUSD-sUSDai 策略。 活动持续 30 天,最低申购 100 PYUSD 即可参与。

目前策略最高可获得 7% 基础年化收益率,同时额外叠加总价值 30 万美元的 $CHIP 奖励。

有两个细节要注意

首先,7% 不是固定利息。 实时年化收益率可能随策略情况变化。

其次,这 30 万美元 CHIP 是按照 30 天分配的。 相当于每天对应价值 1 万美元 CHIP 的奖励池,个人每日能够获得多少,取决于自己的合格资产占当天活动策略总 TVL 的比例。

所以严格来说,参与时间越长,可以进入奖励计算的天数越多;但每一天具体能分到多少,还要看当日整个策略池子的规模。

我反而觉得,这比单纯看一个 Boost APR 更值得聊。 因为 DeFi 的收益来源,也正在慢慢发生变化。

上一轮 DeFi 很多高收益,底层来自代币排放、杠杆循环和链上资金之间的互相嵌套。

而 RWA 往前发展之后,链上的资本开始尝试连接现实世界里的现金流。

最先被大规模搬上链的是美国国债 然后是私人信贷 再往后看,GPU、数据中心和 AI 基础设施,也正在逐渐成为可以被金融化的资产

国债背后是政府融资 私人信贷背后是企业融资 GPU 信贷背后,则是这一轮 AI 基建的资本开支

Binance Wallet 这次做的事情其实很简单:

把原本相对复杂的一条链路,压缩成一个 PYUSD 的 Earn 入口。 正常情况下,如果自己进入 https://t.co/SKftTG3Y4a 体系,需要理解 USDai、sUSDai、Vault、收益来源以及协议机制。

现在从 Binance Wallet 进入,用户可以直接用 PYUSD 参与对应策略,同时叠加这次 CHIP Boost。 当然,金融链条越往现实资产延伸,越要把收益来源看清楚。 sUSDai 背后的收益最终涉及 GPU 抵押融资,所以借款人信用、GPU 抵押品价值、协议智能合约、资金部署效率和赎回流动性都会影响最终结果。 $CHIP 本身也存在价格波动。

高 APR 从来不会凭空出现。 利息,本质上是资本承担风险以后获得的价格。 但如果把这件事放到 AI 产业的更长周期里看,我觉得它代表了一个值得观察的方向。 过去两年,我们一直在交易:AI 需要多少芯片。 接下来,随着 GPU 从“短缺”逐渐走向“大规模部署”,市场会交易另一个问题:为了把这些芯片真正变成算力,AI 到底需要多少钱。

毕竟一轮几万亿美元级别的基础设施建设,最后一定会走到金融这一层。

芯片决定算力能做到多大 资本决定这些算力,能以多快的速度被建出来 > 引用 @BinanceWallet: USDAI campaign is LIVE! 🔥

Promotion Period: Sep 29 00:00 to Oct 28 23:59 (UTC)

Subscribe at least 100 PYUSD into USDAI's PYUSD strategy and hold sUSDai to earn up to 7% base APR* plus $300K worth or CHIP rewards with @USDai_Official via #Binance Wallet DeFi.

*Real-Time APR may fluctuate. All information is subject to the campaign announcement page.

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## @outliercapx (Outlier Capital) · 09-29 12:07 · ♥33 ↻3 💬2 Bullish — $LITE $COHR $AAOI $CRDO

Goldman Sachs, yesterday: AI Ethernet switching goes from $8.1B (2025) to $100.5B by 2030 — a 65% CAGR.

And the punchline: AI networking demand is still underestimated.

Compute without fabric is stranded capex. 800G is still ramping. 1.6T is already in mass production at the ODM layer.

The bottleneck moved from the GPU to the wire.

I am long and bullish. NFA! https://x.com/outliercapx/status/2104905844491943999