輝達正試圖為整個AI產業鏈融資。2026年8月，這家晶片巨頭聯合Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛和KKR，擬建立融資平台，長期撬動超過5000億美元的第三方資金，用於建設AI基礎設施。此舉標誌著輝達的角色正從單純的晶片供應商，轉向AI產業鏈的信用和技術組織者。

輝達的策略是雙向發力：為上游託底，向下遊注入信用。資料顯示，截至2026年7月，輝達的採購承諾從上一季度的1190億美元升至2790億美元，主要增量來自儲存晶片。與此同時，截至7月26日，輝達應收賬款達631億美元，應付賬款為151億美元，差額高達480億美元；銷售回款天數由上一季度的45天升至60天。公司披露，對部分投資級客戶提供90天至一年的付款期限，以配合大型資料中心建設。這一操作與中國科技巨頭截然相反——後者通常應付賬款遠大於應收賬款，賬期不斷延長。

輝達還通過多種方式為產業鏈提供信用支援。例如，為SB Energy俄亥俄州專案提供分階段生效的擔保，最大名義敞口達1050億美元；購買聯發科發行的35億美元可轉債，合作覆蓋雲端AI、端側計算和汽車領域。此外，輝達對上游儲存廠商承諾高價採購和需求擴張，對下游雲廠商提供照付不議和最低收入承諾，為此犧牲部分利潤率——公司預計毛利率將從二季度的75%降至四季度的71%—72%，之後隨著已執行提價生效，回到72%—73%。

文章作者、智本社社長清和認為，輝達此舉源於全球AI產業鏈極致分工帶來的“單點脆弱”風險。他援引經濟合作與發展組織（OECD）2025年研究指出，在先進光刻、先進AI晶片製造和AI計算GPU三個環節，最大供應商的全球份額均超過80%；HBM則由SK海力士、三星和美光三家佔據超過60%；台積電佔全球先進邏輯晶片產量的90%以上。這種高度集中意味著關鍵節點一旦出問題，整個產業鏈可能中斷。

作者將輝達的策略與經濟學家楊小凱的“超邊際分析”理論聯絡起來。楊小凱研究的是結構選擇——企業是自給自足還是參與市場分工，而非在既定結構下做微小調整。輝達的決策正是如此：它沒有收購台積電或儲存廠商，而是選擇通過長期採購、產能承諾、股權投資和擔保等方式，在保持外部交易的同時鎖定關鍵環節。這符合科斯提出的企業邊界理論——當內部化成本低於市場交易成本時，企業會擴張邊界；反之則依賴市場。

文章也提出了對輝達“迴圈融資”和過度擔保的擔憂。市場擔心，輝達在為產業鏈創造流動性的同時，自身風險敞口也在擴大。作者發問：這樣的輝達，更強大還是更脆弱？這樣的AI產業鏈，更安全還是更危險？這成為理解輝達戰略轉型的關鍵視角。