INSIGHT 01
AI 融資已從 venture finance 轉為混合型 infrastructure finance。
模型公司以股權與信貸取得資本，再簽署長期 GPU、雲端與資料中心承諾；供應商利用 backlog／offtake 支撐設備與資料中心融資。
股權 34 邊｜算力 16 邊｜債務 5 邊Global AI capital system｜2019–2026.08.11
AI 產業不是一條融資鏈，而是一個循環資本系統。
從股權、信貸與主權資本，穿越雲端採購、GPU／TPU 長約、資料中心融資，再回到 API 與企業收入。本報告將每一條關係邊拆成可稽核的方向、金額、日期、狀態、工具、期限、循環性與來源。
62
實體節點
模型、雲端、晶片、資本與政策
71
有向關係邊
每條保留 29 欄屬性
49
主要來源
公司、政府與研究彙整
45
角色重疊／循環標籤
投資人、供應商與客戶交疊
68
5/5 第一方／官方邊
來源可直接稽核
16
去重／重疊群組邊
防止同輪與母子項重算
Executive intelligence
三個足以改變產業判讀的結論
真正重要的不是「AI 又募了多少錢」，而是資本如何轉成算力資產、誰同時站在交易兩端，以及哪一些 headline 數字尚未成為現金、收入或自由現金流。
INSIGHT 02
headline demand 可能真實，但未必是完全獨立的第三方需求。
雲端商投資模型公司，模型公司再向投資人採購；客戶取得供應商股票；晶片商以投資換取部署。必須拆分 affiliated demand 與 independent demand。
45／71 條邊帶循環或角色重疊標籤INSIGHT 03
網路集中於少數「資本—算力橋接節點」。
在本研究選取的高影響網路中，OpenAI、CoreWeave、Anthropic、AWS 與 NVIDIA 位於資本、算力、硬體與長約之間；單點履約或融資衝擊可能跨層傳導。
中心性是結構訊號，不是公司價值排名Capital system view
先看資本結構，再看 headline 金額
以下圖表刻意把「邊數、揭露金額與會計口徑」分開，避免把股權、政策目標、採購承諾與已認列收入視為可互換數字。
全球 AI 投資規模
Stanford AI Index 口徑；中國私人投資不涵蓋全部國家／政府引導資本。
71 條關係邊的結構
以關係邊數呈現，不把異質金額混加。
角色—關係—角色的資本系統
Sankey 寬度代表關係邊數，不代表資金總額。
交易與承諾的時間線
點大小按揭露美元金額對數縮放；無美元值仍保留。
Interactive relationship graph
完整資金與關係網路
邊的顏色代表關係類型、粗細代表揭露美元金額的對數尺度、虛線代表規劃／LOI／附條件或未完成狀態；箭頭指出方向。點擊節點或邊中點查看完整稽核資訊。
滾輪縮放｜拖曳平移｜點擊節點或箭頭中點
模型公司雲端／資料中心半導體投資人／貸款人公共資本實線＝已完成／簽約／公告；虛線＝規劃／LOI／附條件
Circular capital loops
三個最具結構性的循環金流案例
循環並不自動等於不當交易；它代表融資、供應、分銷與客戶需求高度互依，必須以不同於一般第三方銷售的方式閱讀。
Revenue, backlog & capital cost
估值與需求成長，不等於自由現金流已成熟
私人模型公司多揭露 run-rate；上市雲端基礎建設商才較能看見利息費用、淨損與 backlog。不同口徑並列，是為了揭示差異，不是直接比較企業品質。
已揭露年化營收／run-rate
藍色多為公司定義的 run-rate；綠色為上市公司已報全年營收。
最大型 headline 關係邊
對數尺度；混合承諾、計畫與已完成交易，只比較 headline scale。
結構中心性
PageRank 只反映本研究選取之高影響交易網路。
CoreWeave 的資本密集輪廓
FY2025 公開財務揭露提供稀有的完整視角。
FY2025 Revenue
US$5.13B
已報全年營收
Revenue Backlog
US$66.8B
尚待履約與收入認列
Net Interest Expense
US$1.23B
融資成本已具實質規模
Net Loss
–US$1.17B
高需求不等於高資本報酬
應同時追蹤 GPU 利用率、能源與資料中心上線、利息保障倍數、客戶集中度、契約終止權與硬體殘值。
策略性循環與 affiliated demand
投資人兼供應商、客戶兼股東、供應商融資客戶等結構，可能放大 headline demand 的表觀獨立性。
監控：Independent Demand Ratio、關係人／策略客戶收入拆分
客戶與供應商集中
少數模型公司、雲端與晶片節點位於多層網路中心，履約、監管或融資衝擊可跨層傳導。
監控：Top-3 customer share、替代供應能力、termination rights
期限錯配與硬體淘汰
長期 offtake 可支撐多年期融資，但 GPU 的經濟壽命、架構迭代與推論成本下降可能更快。
監控：資產年齡、殘值、債務攤還、利用率與 PPA 期限
流動性與再融資
未動用 revolver 是備援，不是現金；長約驅動的資產擴張會提高利息與再融資敏感度。
監控：debt maturity wall、interest coverage、drawn vs undrawn
會計口徑不可比
run-rate、ARR、backlog、compute commitment、capex plan 與 GAAP revenue 屬不同口徑。
監控：履約進度、收入認列、現金支付與合約負債
公共資本與資料可見度
政策動員目標、核准預算與已撥現金不同；部分市場的政府引導資本可能在私人投資資料中被低估。
監控：approved、appropriated、mobilized、disbursed 分層
Edge-level audit trail
71 條關係邊，逐筆可搜尋、排序與匯出
這是本報告最重要的可稽核層。所有無法精確量化的金額保留為「未揭露」，不以媒體常見數字或任意中點補值。
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| ID | 日期 | 來源 → 目標 | 關係 | 金額／限定 | 狀態 | 循環性 | 可信度 | 來源 |
|---|
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Methodology & source governance
如何讓關係網路可重現、可質疑、可更新
本版是「高影響、可追溯的公開交易網路」，不是全球所有 AI 交易的 census。連接來源雖曾搜尋，但未發現可納入的非公開交易資料，因此不虛稱使用 cap table、銀行內部資料或付費資料庫。
來源與可信度治理
1
第一方優先
公司 IR、官方公告、政府文件與財務揭露。
2
彙整次之
Stanford AI Index 等研究型來源，用於宏觀統計。
3
媒體降級
第一方未揭露且交易具高影響時，保留可靠報導並降低可信度。
4
不任意補值
multibillion、tens of billions、up to、undrawn 等原樣標記。
分析邊界與禁止事項
- 不得把股權、債務、未動用額度、採購承諾、資本支出與政策動員目標直接相加。
- 同一融資輪分拆、母項／子項、累計金額與已支付金額透過
double_count_group去重。 - run-rate 與 ARR 不是獨立 GAAP segment revenue；backlog 不是已認列收入。
- 網路中心性依選樣而變，不是全球公司價值排名，也不是因果影響力。
- 中國及其他市場的政府引導基金、地方政策資本與國企交易可能因可見度而低估。
可行的下一版：按季度建立股權、債務、算力、晶片、能源、收入與政策七層動態矩陣，再加入債務到期牆、PPA、資料中心 lease 與 shock propagation。
Source catalog
49 個來源與可信度目錄
Data dictionary
29 欄逐邊資料字典
完整 JSON 亦包含網站用的關係分組、核心網路標記與固定版面座標。
