AI基础设施正在蓬勃发展，但其背后的融资却存在问题。

@USDai_Official正在为AI基础设施的长尾解锁资本。

私人信贷在过去十多年中为实体经济提供了融资。数据中心、仓库和工业资产都是长期项目，具有稳定的交易对手。AI基础设施并不符合这种模式。它对资本的需求过于沉重，无法采用软件风格的融资方式，同时又因其快速变化而不适合传统基础设施融资。

私人信贷公司为大型公司的合同支持下的庞大GPU集群提供融资。较小的AI公司则处于定制结构化融资的门槛以下。它们有需求和收入，但需要与其需求相匹配的融资。

USDAI在所有交易中使用统一条款，并仅为已部署的硬件提供融资。

双层资本结构意味着首损资本在高级存款人受到影响之前吸收下行风险。该模型假设存在一个有限的推理阶段，在此阶段现金流稳定，并且如果借款人失败，可以进行再部署。

国库券储备提供流动性，而不完全依赖于GPU现金流。贷款在实际硬件使用寿命内摊销，而不是大多数贷方假设的多年还款计划。

估计GPU支持的债务余额为200-250亿美元。风险不在于AI需求消失。风险在于债务是基于对硬件寿命的乐观假设而写成的。

随着硬件经济的追赶，大多数GPU融资可能需要重组。USDAI正在为这一现实而构建。

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