GAIB 研报：AI 基建的链上金融化之路

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GAIB 研报：AI 基建的链上金融化之路 - RWAiFi 时间：2025/12/14 20:50:54来源：www.pc6.com作者：学臣我要评论(0)

一、AI 资产RWA化的展望

在 RWA 化的讨论中，市场普遍认为美债、美股、黄金等标准资产将长期占据核心地位。这类资产流动性深、估值透明、合规路径明确，是链上“无风险利率”的天然载体。

相比之下，非标资产 RWA 化面临更大不确定性。碳信用、私募信贷、供应链金融、房地产及基础设施虽具备庞大市场规模，但普遍存在估值不透明、执行难度大、周期过长和政策依赖性强等问题。其真正挑战不在于代币化本身，而在于如何有效约束链下资产的执行力，尤其是违约后的处置与回收，仍需依赖尽调、贷后管理和清算环节。

尽管如此，RWA 化依然具有积极意义：（1）链上合约与资产池数据公开透明，避免“资金池黑箱”；（2）收益结构更为多元，除利息外，还可通过 Pendle PT/YT、代币激励及二级市场流动性实现叠加收益；（3）投资人通常通过 SPC 结构持有证券化份额，而非直接债权，从而具备一定破产隔离效果。

在 AI 算力资产中，GPU等算力硬件因具备残值明确、标准化程度高以及需求旺盛，被普遍视为 RWA 化的首要切入点。围绕算力层，还可以进一步延伸至算力租赁合同（Compute Lease），其现金流模式具备合同化与可预测性，适合证券化。

在算力资产之后，机器人硬件与服务合同同样具备 RWA 化潜力。人形或专用机器人作为高价值设备，可通过融资租赁合同映射至链上；但机器人资产高度依赖运营与维护，其落地难度显著比GPU更高。

此外，数据中心与能源合同也是值得关注的方向。前者包括机柜租赁、电力与带宽合同，属于相对稳定的基础设施现金流；后者则以绿色能源 PPA 为代表，不仅提供长期收益，还兼具 ESG 属性，符合机构投资者需求。

总体而言，AI 资产的 RWA 化可以分为几个层次：短期以内以 GPU 等算力硬件与算力合同为核心；中期则扩展至数据中心与能源合同；而长期来看，机器人硬件与服务合同有望在特定场景中实现突破。其共同逻辑均围绕高价值硬件可预测现金流，但落地路径存在差异。

二、GPU资产RWA化的优先价值

在众多非标AI资产当中，GPU 或许是相对更具探索价值的方向之一：

标准化与残值明确：主流 GPU 型号具备清晰的市场定价，且残值较为明确。

二手市场活跃：具备再流通性，违约时仍可实现部分回收；

真实生产力属性：GPU 与AI产业需求直接挂钩，具有现金流生成能力。

叙事契合度高：结合 AI 与 DeFi 的双重市场热点，易于获得投资者关注。

由于 AI 算力数据中心属于极为新兴的行业，传统银行往往难以理解其运营模式，因此无法提供贷款支持。只有像 CoreWeave、Crusoe 这类大型企业，才能从 Apollo 等大型私募信贷机构获得融资，而中小型企业则被排除在外，服务于中小企业的融资通道迫在眉睫。

需要指出的是，GPU RWA 并不能消除信用风险。资质优良的企业通常可通过银行以更低成本融资，不一定需要上链；而选择代币化融资的多为中小企业，违约风险更高。这也导致了 RWA 的结构性悖论：优质资产方不需要上链，而风险更高的借款人更倾向参与。

尽管如此，相较传统融资租赁，GPU 的高需求、可回收性和残值明确使其风险收益特征更具优势。RWA 化的意义并非消灭风险，而是让风险更加透明、可定价与可流动化。GPU 作为非标资产 RWA 的代表，具备产业价值与探索潜力，但其成败最终仍取决于链下资质审查与执行能力，而非单纯的链上设计。

三、机器人资产RWA化的前沿探索

在 AI 硬件之外，机器人产业也正逐步进入 RWA 化的视野。预计到 2030 年，市场规模将突破 1,850 亿美元，发展潜力巨大。随着工业 4.0 的到来，智能自动化与人机协作的新时代正加速到来，未来几年内，机器人将在工厂、物流、零售乃至家庭等场景中广泛落地。通过结构化的链上融资机制，加速智能机器人的部署与普及，同时为普通用户创造可参与这一产业变革的投资入口。其可行路径主要包括：

机器人硬件融资：为生产与部署提供资金，回报来自租赁、销售或 Robot-as-a-Service（RaaS）模式下的运营收入；现金流通过 SPC 结构与保险覆盖映射到链上，降低违约与处置风险。

数据流金融化：Embodied AI 模型需要大规模真实世界数据，可为传感器部署和分布式采集网络提供资金，并将数据使用权或授权收入 Token 化，赋予投资人分享未来数据价值的渠道。

生产与供应链融资：机器人产业链长，涉及零部件、产能与物流。通过贸易融资释放营运资金，并将未来的货物流与现金流映射到链上。

相较于 GPU 资产，机器人资产更依赖运营与场景落地，现金流波动也更受利用率、维护成本和法规约束的影响。因此，建议采取期限更短、超额抵押与储备金更高的交易结构确保稳定收益与流动性安全。

四、GAIB 协议：链下AI资产与链上DeFi 的经济层

AI 资产的 RWA 化正从概念走向落地。GPU 已成为最具可行性的链上化资产，而机器人融资代表更长期的增长方向。要让这些资产真正具备金融属性，关键在于构建一个能承接链下融资、生成收益凭证并连接 DeFi 流动性的经济层。

GAIB 正是在此背景下诞生，它并非将AI硬件直接代币化，而是将企业级GPU或机器人作为抵押的融资合同上链，构建起连接链下现金流与链上资本市场的经济桥梁。在链下，由云服务商与数据中心购置并使用的企业级 GPU 集群或机器人资产作为抵押物；在链上，AID 用于稳定计价与流动性管理（非生息，T-Bills 全额储备）；sAID 用于收益敞口与自动累计（底层为融资组合 T-Bills）。

GAIB的链下融资模式

GAIB 与全球云服务商及数据中心合作，以 GPU 集群为抵押，设计三类融资协议：

债务模式：支付固定利息（年化 ~10–20%）；

股权模式：分享 GPU或机器人收入（年化 ~60–80% ）；

混合模式：利息收入分成。

GAIB 的风险管理机制建立在实体 GPU 的超额抵押与破产隔离法律结构之上，确保在违约情况下能够通过清算 GPU 或托管至合作数据中心继续产生现金流。由于企业级 GPU 回本周期短，整体期限显著低于传统债务产品，融资期限通常为 3–36 个月。GAIB 与第三方信用承销机构、审计方和托管方合作，严格执行尽调与贷后管理，并以国债储备作为补充流动性保障。

链上机制

铸造与赎回：通过合约，合格用户（Whitelist KYC）可用稳定币铸造 AID，或以 AID 赎回稳定币。此外对于非KYC用户亦可通过二级市场交易获得。

质押与收益：用户可将 AID 质押为 sAID，后者自动累积收益，价值随时间升值。

流动性池：GAIB 将在主流 AMM 部署 AID 流动性池，用户可用稳定币兑换 AID。

DeFi 场景：

借贷：AID 可接入借贷协议，提升资本效率；

收益交易：sAID 可拆分为 PT/YT，支持多元风险收益策略；

衍生品：AID 与 sAID 作为底层收益资产，支持期权、期货等衍生品创新；

定制化策略：接入 Vault 与收益优化器，实现个性化资产配置。

总之， GAIB 的核心逻辑是通过 GPU 机器人资产国债资产的融资与代币化，将链下真实现金流转化为链上可组合资产；再通过 AID/sAID 与 DeFi 协议形成收益、流动性与衍生品市场。这一设计兼具实体资产支撑与链上金融创新，为 AI 经济与加密金融之间搭建了可扩展的桥梁。

五、链下：GPU资产代币化标准及风险管理机制

GAIB 通过 SPC（Segregated Portfolio Company）结构，将链下 GPU 融资协议转化为链上可流通的收益凭证。投资者投入稳定币后，将获得等值的 AI 合成美元（AID），可用于参与 GAIB 生态。当投资者质押并获得质押资产 sAID 后，即可分享来自 GAIB GPU 与机器人融资项目的收益。随着底层还款流入协议，sAID 的价值持续增长，投资者最终可通过销毁代币赎回本金与收益，从而实现链上资产与真实现金流的一对一映射。

代币化标准与运作流程：

GAIB 要求资产具备完善的抵押与担保机制，融资协议需包含月度监控、逾期阈值、超额抵押合规等条款，并限定承销方需有 ≥2 年放贷经验及完整数据披露。流程上，投资者存入稳定币 → 智能合约铸造 AID（非生息，T-Bills 储备） → 持有人质押并获得 sAID（收益型） → 质押资金用于 GPU/机器人融资协议 → SPC 还款流入 GAIB → sAID 价值随时间增长 → 投资者销毁 sAID 赎回本金与收益。

风险管理机制：

超额抵押 —— 融资池资产通常保持约 30% 的超额抵押率。

现金储备 —— 约 5–7% 的资金被划入独立储备账户，用于利息支付与违约缓冲。

信用保险 —— 通过与合规保险机构合作，部分转移 GPU Provider 的违约风险。

违约处置 —— 若违约发生，GAIB 与承销方可选择清算 GPU、转移至其他运营商或托管继续产生现金流。SPC 的破产隔离结构确保各资产池之间独立，不受连带影响。

此外，GAIB 信用委员会负责制定代币化标准、信用评估框架与承销准入门槛，并基于结构化风险分析框架（涵盖借款人基本面、外部环境、交易结构与回收率）实施尽调和贷后监控，确保交易的安全性、透明度与可持续性。