AI基础设施正在蓬勃发展，但其背后的融资体系却存在问题。 @USDai_Official 正在为AI基础设施的长尾解锁资本。 私人信贷已经为实体经济提供融资超过十年。数据中心、仓库和工业资产都是生命周期较长且有稳定交易对手的项目。而AI基础设施并不符合这一模式。它对资本的需求过于庞大，无法采用软件风格的融资方式，同时其发展速度又过快，无法适应传统基础设施融资。 私人信贷公司为大型企业合同支持的GPU集群提供融资。而较小的AI公司则低于定制化结构融资的门槛。这些公司有需求和收入，但需要与其需求匹配的融资方式。 USDAI在所有交易中使用统一条款，并且仅为已部署的硬件提供融资。 两层资本结构意味着先损资本在高级存款人受到影响之前吸收下行风险。该模型假设一个有限的推理阶段，在此期间现金流稳定，并且如果借款人违约，可以重新部署硬件。 国债储备提供流动性，而不仅仅依赖GPU现金流。贷款在真实硬件生命周期内摊销，而不是大多数贷款人假设的多年计划。 GPU支持的债务估计有200-250亿美元未偿还。风险并不是AI需求消失，而是债务基于对硬件寿命的乐观假设而被写入。 随着硬件经济学的调整，大多数GPU融资可能需要重组。USDAI正在为这一现实构建解决方案。