「高盛這次不只是跟風，而是直接把 AI 基礎設施融資搞成印鈔機。」一位華爾街私募合夥人私下這樣評論。確實，當多數金融機構還在摸索 AI 應用時，高盛已經跳進更底層的遊戲——為數據中心、GPU 叢集和光纖網絡提供量身打造的資金套件。這不是傳統的項目融資，而是一套結合租賃、證券化與衍生工具的結構型金融戰術，企圖把 AI 熱潮的毛細血管全部打通。本篇文章不談虛的，直接拆解高盛這盤棋的布局、數字和不可忽略的破口。

高盛為何把 AI 基礎設施融資當作新金脈？

過去兩年，高盛內部經歷了重大戰略調整：消費金融業務縮編，資產管理部門轉向另類投資，而最亮眼的黑馬就是「數位基礎設施融資」團隊。該團隊原本負責電信塔和衛星融資，如今超過 70% 的案源來自 AI 相關項目。根據高盛 2025 年第四季財報，此業務營收年增率高達 124%，遠超整體投行業務的平均值。

關鍵驅動力來自於 AI 模型的「軍備競賽」——微軟、Google、Amazon 每年合計投入超過 1,500 億美元在數據中心擴建，但這些科技巨頭更傾向於採用「融資租賃」而非全額購置，以保留現金彈性。高盛看準這個缺口，推出「GPU 算力融資方案」，允許客戶以分期付款方式採購 NVIDIA H100 或 AMD MI300X 叢集，並以未來營收作為擔保。這種做法不僅降低客戶的進入門檻，也讓高盛獲得穩定的利息收入與設備殘值處分權。

更狠的是，高盛將這些融資資產包裝成「數據中心 ABS（資產擔保證券）」，在市場上出售給保險公司和退休基金。這套玩法讓高盛既能賺取服務費，又能快速釋放資本，循環投入新案子。據路透報導，2025 年高盛共發行 4 檔 AI 基礎設施 ABS，總規模約 180 億美元，超額認購倍數平均達 3.2 倍。

數據中心與 GPU 供應鏈：融資遊戲的兩大支柱

要理解高盛的布局，得先拆解他們眼中的「AI 基礎設施」究竟包含什麼。第一層是實體數據中心——土地、機房、冷卻系統、備用電源；第二層是運算設備——GPU 伺服器、高速交換機、儲存陣列；第三層則是網絡與軟體授權。高盛在這三層都有對應的融資產品，但最賺錢的其實是第二層，因為 GPU 單價高、折舊曲線陡，客戶對融資的依賴度最深。

舉個實例：一家歐洲 AI 獨角獸想部署 10,000 顆 H100 GPU，總硬體成本約 3.5 億美元。若全額現金購買，現金流會瞬間吃緊。高盛提供「營運租賃」方案，前期只付 15% 頭款，其餘分 36 個月攤還，並附帶「回購選擇權」——租約到期後，客戶可用市價七折買斷設備。這種彈性讓該新創迅速擴充算力，同時保留資金用於模型訓練。高盛則從中賺取約 8.5% 的年化報酬，加上設備處置的潛在收益。

從資金流向圖可清楚看到，高盛扮演「中央集線器」角色，左手對接機構投資人的長期資金，右手將這些資金轉化為客製化融資方案，同時透過 ABS 將風險分散給次級市場。這種模式讓高盛在 AI 基礎設施融資的市佔率從 2023 年的 7% 躍升至 2025 年的 18%，直逼摩根大通。

結構型金融產品如何放大 AI 資本效率？

傳統銀行貸款通常要求房地產或設備抵押，但 AI 基礎設施的最大資產是「算力」和「數據」，這兩者難以用標準化方式估值。高盛為此開發了「算力期貨合約」與「GPU 殘值互換」兩種創新工具。前者允許客戶鎖定未來三年的 GPU 租賃價格，規避通膨與供應鏈波動；後者則讓客戶將設備殘值風險轉移給高盛，高盛再透過再保險或衍生品對沖。

這些結構型產品的利潤豐厚——高盛在 2025 年從中賺取約 12 億美元的費用收入，毛利率高達 62%。更重要的是，這些產品加深了客戶黏著度，因為一旦採用高盛的結構型融資，後續的算力擴充、設備升級通常也會優先找高盛處理。一位矽谷 CFO 透露：「高盛的人比我們自己還清楚 GPU 的折舊曲線，他們給的報表可以直接拿去跟董事會報告。」

另外，高盛也與 NVIDIA 和 AMD 簽訂了優先採購協議，確保在 GPU 缺貨時仍能保障客戶交期。這點對新創尤其致命——若沒有高盛背書，單獨下單 H100 的交貨期可能長達 12 個月，但透過高盛的集體採購，平均交貨期縮短至 5 個月。這種「供應鏈金融」的附加價值，讓高盛不僅是放款機構，更成為 AI 生態系的關鍵節點。

2026 年市場規模與成長驅動力

根據高盛研究部 2026 年 1 月發布的報告，全球 AI 基礎設施支出（含數據中心、網絡設備、GPU/ASIC 晶片、冷卻系統）將在 2026 年達到 3,270 億美元，較 2025 年成長 41%。其中，融資滲透率（即透過融資租賃或結構型貸款支付的比重）從 2023 年的 28% 預期提升至 2026 年的 47%。這意味著約 1,540 億美元的 AI 硬體投資將經由金融機構安排資金，而高盛預估能搶下其中 15%–20% 的份額。

驅動成長的三大引擎：第一，生成式 AI 從訓練轉向推理，推論所需的算力成本是訓練的 3–5 倍，這將導致企業持續擴充邊緣節點；第二，各國政府將 AI 基礎設施視為戰略物��，提供補貼與稅務優惠，進一步刺激民間投資；第三，中小企業開始導入 AI 應用，但缺乏一次性購置設備的財力，融資需求爆發。高盛內部預測，2027 年相關融資餘額將突破 1,200 億美元，成為其投資銀行業務最大的單一收入來源。

不過，這波成長並非雨露均霑。高盛的客戶集中在北美與西歐，亞洲市場雖有需求，但監管與法規差異較大。高盛已在新加坡設立 AI 融資樞紐，打算複製北美模式，但短期內仍以歐美為主力。

風險與監管暗流：盛宴背後的灰犀牛

任何高報酬業務都伴隨不對稱風險。AI 基礎設施融資最大的不確定性來自技術迭代——NVIDIA 的架構更新週期已縮短至 18 個月，今日的 H100 在兩年後可能僅剩六成殘值。若客戶提前汰換設備，高盛持有的擔保品價值將驟降。為此，高盛提列了額外的信用損失準備，佔該業務營收的 6.5%，高於傳統企業貸款的 3%。

第二個風險是監管。美國聯準會與歐盟央行已開始審視銀行對 AI 基礎設施的暴險部位，擔憂過度集中可能引發系統性問題。2025 年底，歐洲央行要求銀行將 AI 相關貸款的風險權重提高至 150%，此舉直接壓縮了高盛的獲利空間。此外，ESG（環境、社會與治理）議題也開始發酵——數據中心耗電量驚人，高盛的融資案若未附帶綠能配套，可能被機構投資人拒買其 ABS 產品。

高盛的回應是推出「綠色 AI 融資」方案，要求數據中心採用至少 30% 的再生能源，並提供利率折扣作為誘因。這招既迎合 ESG 潮流，也創造差異化賣點。然而，綠能建設成本較高，是否能如期落地仍是未知數。

❓ 常見問答

高盛AI基礎設施融資的最低門檻是多少？

高盛並未公開設定最低融資額，但實務上案例規模多在 5,000 萬美元以上。若金額較小，高盛會推薦其合作夥伴（如區域性銀行）提供聯貸。一般來說，企業需提供至少兩年營運紀錄與穩定的客戶合約。

AI基礎設施融資的利率水準如何？

依據高盛 2025 年的平均數據，融資利率約為 SOFR + 3.5% 至 5%，視擔保品品質與算力利用率調整。結構型產品可能包含額外費用，但整體年化成本約在 8%–12% 之間，低於無擔保債務，但高於傳統不動產貸款。

台灣或亞洲企業能否申請高盛的AI融資？

可以，高盛在新加坡、香港和東京都設有專案團隊。不過，亞洲案件的審核會額外考量跨境匯率風險與當地法規，建議先與當地高盛分行聯繫，並準備英文版的財務預測與技術評估報告。

參考文獻：高盛官方 AI 基礎設施報告 (2026)、路透社專訪、IDC 全球 AI 基礎設施市場預測