作者：Zen，PANews

近几年，随着AI行业的狂飙突进，其相关基础设施行业正在进入一轮前所未有的资本开支周期。从 NVIDIA GPU 到机柜、电力、数据中心整个行业都在扩张。

问题也随之出现。GPU这类资产天然带有一种矛盾性，它们现金流生成速度很快，但折旧也很快。更别提今天还是最抢手的 GPU，在三年后就可能已经大幅落后于版本。而传统银行体系，对这类高折旧、高波动、技术周期变化极快的资产，往往并不友好。

也正是在这样的背景下，一批试图把 AI 基础设施融资链上化的项目开始出现。USD.AI 是其中比较特殊的一个。它并不做模型，也不做 AI Agent，而是更像一套围绕 GPU 融资建立的链上信用协议。

凭借独特的叙事和切入点，USD.AI的治理代币CHIP也获得了市面上所有主流交易所的支持，上线 Binance、Bybit、Coinbase、Upbit 等。据CoinGecko数据，截至今日，CHIP流通市值在 2.15亿美元左右，FDV达10.8亿美元，上线后涨幅约为57.7%

GPU 融资如何被搬上链

USD.AI项目由 Permian Labs 开发，并由 USD.AI Foundation 在链下承接治理与法律基础设施。 它的核心逻辑，可以理解为“链下组织，链上放贷”。也就是将链上美元流动性，接到 GPU、机柜和数据中心扩张这类重资本开支上。

从项目公开的技术文档看，整个流程并不简单。

借款人需要先向 OEM 下采购订单，锁定数据中心机位，并建立 SPV（特殊目的实体）。随后，GPU 被送往数据中心安装，数据中心出具电子仓单。再之后，这些仓单再被代币化为 ERC-721 NFT，最终作为抵押物进入协议，换取 USDC 贷款。

目前公开能核实到的案例并不算多，但至少已经有真实披露到硬件层面的贷款。2026 年 4 月，Crucible Capital 提取了一笔 2682 万美元贷款，抵押物是 72 台、共 576 张 NVIDIA B300 GPU，部署地点位于美国华盛顿州。

不过，项目并未完整公开 OEM 名单、数据中心运营商名单以及完整借款方列表。目前能明确点名核实到的对象，包括 QumulusAI、Quantum Solutions、Sharon AI 和 Crucible 等。

这些公司本身也代表了 USD.AI 的目标市场，它们不是消费级 AI 产品，而是算力基础设施提供方。例如，QumulusAI 的客户包括 machine learning 团队、AI startup 和研究机构；而Sharon AI 的目标客户则包括 hyperscaler、企业客户与政府机构。

USD.AI 这种基于GPU的稳定币借贷业务的创新模式，也得到了多家机构的支持。去年8月，USD.AI 宣布完成1300 万美元A 轮融资，由Framework Ventures 领投，Bullish、Dragonfly、Arbitrum 等参投。

不过值得注意的是，官方虽然反复提到会重点审核 offtake agreement（算力采购协议）的质量，但目前尚未公开披露客户名单、合同数量或真实租赁规模。也就是说，外界现今还很难独立验证这些 GPU 最终是否真的能持续产生稳定现金流。

三层结构运作：USDai、sUSDai 与 CHIP

USD.AI 的结构，本质上是分层的。其中USDai 是流动性层，sUSDai 是收益层，CHIP 则是治理层。

USDai：基础流动性层

作为USD.AI生态系统的链上融资的“基础层”，USDai 被设计为一种高流动性、与美元1:1挂钩的资产，其旨在实现与DeFi协议的最大兼容性，提供一种稳定的交易媒介，并不能产生收益。用户可以通过存入 PYUSD 来 mint USDai，并随时赎回回 PYUSD。

从协议结构上看，这种设计的核心理念是将“流动性”和“信用风险”拆开。USDai 对应的是更接近即时流动性的基础资产，而 sUSDai 则对应长期 GPU 贷款头寸。后者存在异步赎回、退出队列和流动性限制，两者风险完全不同。

此外，sUSDai 本身也是围绕 USDai 记账的。协议的 share pricing、vault accounting，本质上都建立在 USDai 这一层之上。即便对终端用户而言，USDai 不一定是必须长期持有的资产，但对协议本身而言，它仍是整个系统的基础记账层。

sUSDai：收益层

真正承接 GPU 融资收益的，是 sUSDai。

sUSDai 可以理解为一种带收益的份额型资产。协议会通过一个专门的头寸管理模块（position manager）来分配资金去向。其中，一部分资金会部署到 MetaStreet 相关池子中，另一部分则会去捕获 M 这一底层资产本身带来的收益。用更直白的话说，sUSDai 的收益并不是单一来源，而是由GPU 抵押贷款收益与底层资产收益共同构成，但其中最核心、最有辨识度的部分，仍然是 GPU 抵押贷款。

它的退出机制也和普通稳定币不一样。 如果用户想退出 sUSDai，需要经过一个异步赎回过程。用户申请退出后，通常需要先排队、等待协议释放流动性，而不是立即到账。

在这个基础上，项目方又设计了一套叫 QEV（Queue Exit Vault，） 的机制。它的作用，是给谁能更早退出这件事定价。 如果有人愿意额外付费，就可以在退出队列中获得更高优先级，更早拿回资金；如果没有人付费争抢优先权，那就按照 FIFO（First In, First Out，先申请先退出） 的顺序排队。

CHIP：治理层

CHIP 是 USD.AI 生态中的治理代币，也是目前协议里唯一的治理型 Token。CHIP 对应的是一套真实存在的信贷风控参数，其持有人理论上可以参与决定多类核心事项，包括：

• 哪些资产可以被接受为抵押品
• 借款项目需要达到什么承销标准
• 贷款利率和风险参数如何调整
• 协议费用如何分配与流转
• 国库资金如何使用
• 质押与保险模块的规则设计

换句话说，CHIP 的治理范围，并不只是“社区运营”，而是直接涉及协议如何放贷、如何控制风险，以及资金如何在系统内部流动。不过，CHIP 并不赋予持有人协议收入分配权，持有 CHIP 并不等于能直接分走协议手续费或贷款收益。

据DeFiLlama数据，截至4月23日，USDai 的流通市值约为2.8亿美元，USD.AI总锁仓价值（TVL）约为2.83亿美元，活跃贷款（Active Loans）约为 6000 万美元，近 30 天收入约 85万美元，其中近一周收入达33万美元。

风险是否真的被定价?

USD.AI 最值得关注的地方，不是它用了 AI 标签，而是它真的在尝试把 GPU 这种现实世界资产，做成链上信用产品。但也正因为如此，它的风险也比普通稳定币复杂。

首先是 GPU 抵押物本身。GPU 年折旧可能达到 15%-20%。今天最热门的卡，未来未必仍然值钱。项目使用了较低 LTV、三年摊还、Barker 估值体系，以及再保险支持的 value warranty 去缓冲风险。但问题在于，一旦 GPU 市场价格快速下跌，或者新一代硬件替代速度超预期，这些保护层是否足够，很难精准预测。

其次是借款人现金流。整个模型成立的前提，是这些 GPU 真能持续租出去。官方反复强调会审核 offtake agreement，但外界目前仍缺乏足够透明的数据，去验证这些算力合同的真实质量。

第三是流动性风险。协议底层投的是期限更长的 GPU 贷款，但上层持有 sUSDai 的用户可能随时都想赎回。如果所有人都要求立刻退出，协议不可能把长期贷款瞬间变成现金。所以，QEV 的意义是通过排队和付费优先机制，尽量把流动性压力平滑掉。但这一机制只可以缓冲冲击，仍不能从根本上消除长期贷款和短期赎回之间的错配。

再回归到CHIP代币本身，过去几年，“治理 Token”的吸引力已经明显下降。很多协议虽然给 Token 持有人投票权，但真正参与治理的人并不多，实际决策往往仍集中在核心团队、少数大户或机构手中。

而对 USD.AI 来说，这个问题可能会更明显。因为它本身正在变得越来越机构化，协议未来的关键参与者，很可能越来越集中在机构做市商、合规资金方和少数大型参与者身上。在这种结构下，CHIP 的治理权到底还能在多大程度上真正影响协议方向，仍然是一个值得观察的问题。

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