很棒的閱讀，這是我希望我自己寫出來的文章。 我認為主要的重點在於引擎在數據中心融資中的角色。在飛機資產證券化（ABS）中，引擎的龐大成本使其成為融資條款的決定性因素，就像AI數據中心中的GPU一樣，但有兩個主要差異： 1. 殘值持續時間：引擎會因使用而貶值，租賃公司會收取維護準備金來應對此情況。而GPU則因過時而貶值，卻無人為此設立準備金。每一次飛行都會影響飛機剩餘部件的殘值；每幾次飛行後，租賃公司會將飛機送修，維修費用由其先前收取的維護準備金資助。貸款方的擔保品價值會根據引擎的運行週期及修復所恢復的部分價值而波動。但引擎本身可為租賃公司服務長達25年，並在之後於二級市場出售。相比之下，GPU不僅會過時，其過時速度更快，通常在4至6年的時間範圍內發生。這意味著數據中心的整個融資工具是一種短期風險，且更依賴於Nvidia、TPU或新型SRAM的發展趨勢。沒有人真正知道B200在兩年後的價值，更不用說五年後了。這一切純屬猜測。 2. GPU引擎直接影響收入：航班價格僅由市場價格決定，不論從JFK飛往希思羅的航班搭載的是GE GEnx-1B還是羅爾斯·羅伊斯Trent 1000引擎，票價都相同。沒有人知道他們所搭乘航班的引擎型號，且這對票價毫無影響。然而，算力價格則直接取決於租用的是哪種GPU。每顆晶片的性能不同，能產生的token數量也不同；此外，即使使用相同GPU的數據中心之間，每小時可用的token數量也可能存在差異。