分析师Rick指出，英伟达正在AI时代发挥类似中央银行的功能——尽管它无法发行货币，也无法决定利率水平，但它正在影响一种更为关键的资源分配方式，即AI时代最稀缺的资本要素。整个AI产业正在步入金融化阶段，资本本身开始成为AI基础设施的有机组成部分，而不仅仅是外部融资工具。在这一体系中，英伟达越来越像AI时代的“准央行”，它不制造货币，但是AI产业金融化趋势的重要推手，正带动GPU制造商、云服务商、NeoCloud、封装厂商、HBM供应商、银行、私人信贷机构、基础设施基金、保险资本和主权财富基金共同构建新的资本生态。
AI产业正从单纯的半导体产业链，逐步演变为一个基础设施资产体系。
融资购买GPU→GPU出租产生现金流→现金流支持新一轮融资→新融资继续购买GPU，这形成了一个持续扩张的资本飞轮。GPU开始具备基础设施资产属性，不再仅是电子设备，而是能够产生长期现金流、可抵押融资、可证券化的资产。这也解释了英伟达为何持续锁定HBM、先进封装和供应链产能。如果资本成为未来瓶颈之一，那么协助客户解决融资问题本身就是扩大GPU销售最有效的手段；帮助供应商解决融资问题，则是最有效的产能扩张方式。这一趋势已在全行业铺开。微软、谷歌、Meta、亚马逊持续扩大资本开支，它们向客户或供应商提供的订单、预付款及合作协议，同样有助于产业链上下游更便捷地获取资金。NeoCloud大量采用债务融资；HBM供应商持续扩产；先进封装企业签署长期协议；私人信贷基金、基础设施基金和主权财富基金开始介入AI数据中心投资。AI产业链正从传统制造业融资模式转向基础设施融资模式。未来，超大规模云服务商每年数千亿美元的资本支出，若大量依赖债务融资，将持续吸纳长期资金。新增资本不仅流向GPU，也流向数据中心、电力、光纤、冷却系统、HBM及先进封装。
AI产业可能成为全球最大的资本吸纳行业（甚至没有之一）。资本需求扩大对金融市场的影响不容忽视。长期资本供给有限，AI融资需求增加意味着长期资金价格可能维持在较高水平。即使短期政策利率下行，长期融资利率仍可能受资本需求推动而保持高位。
同时，资金配置将出现分层：现金流稳定、增长确定性高的AI企业融资成本可能继续下降，而传统行业融资成本则可能相对上升，信用利差存在扩大的可能。
