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USD.AI 获得来自 Bullish 的 $100M 稳定币债务融资,用于为 GPU 支持的贷款提供资金

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数字资产平台 Bullish 宣布 于2026年8月28日,向 USD.AI 提供一笔 $100 million 基于稳定币的债务融资,该协议是一个在链上发放以 GPU 硬件为担保的无追索权贷款的协议,标志着 Bullish 进入中端 AI 基础设施融资领域。

该融资将用于支持 USD.AI 的 GPU 融资业务,直接以高性能计算资产作为抵押提供资本。在公告中,Bullish 将 AI 基础设施融资描述为一个资本密集型行业,已迅速成为私募信贷中规模最大的领域之一,其规模据称已超越传统债务市场,如汽车贷款和住房净值信贷。

USD.AI 开发者、Permian Labs 首席执行官 David Choi 表示,该融资以及 Bullish 的机构市场基础设施将帮助该协议为 AI 建设提供更多资金,同时为计算支撑的信贷创造更深的市场。“Bullish 认识到计算正成为一个独立的信贷市场,” Choi 说。

sUSDai 交易对与做市

该融资由 Bullish Exchange 的流动性提供支持,后者是公司面向机构的现货和衍生品交易平台。作为安排的一部分,Bullish 将在多个交易对中上线 sUSDai——USD.AI 的收益型质押美元代币,并配备专门的做市计划。市场上线后,双方预计 GPU 相关债务的二级流动性和价格发现将更为深入,同时为计算成本提供更透明的市场。

Bullish 代币化负责人 Thomas Cowan 表示,USD.AI 的链上透明度让公司能够以与平台上其他业务相同的机构尽职调查来承销该融资。“我们对 USD.AI 的承诺体现了自首次投资该协议以来的信念:可信、结构良好的真实资产应当上链,” Cowan 说。他将支持该融资描述为将代币化资产推向机构规模的关键一步。

USD.AI 的 GPU 抵押贷款结构

USD.AI 根据其 文档 发放以 GPU 基础设施及其产生的现金流为担保的无追索权贷款。追索权仅限于抵押物本身,只有在出现欺诈或其他恶意行为时才会追索至借款人的公司实体。依据该协议的 已发布条款,一个破产隔离的特殊目的实体持有融资服务器,USD.AI 对 GPU 服务器及该实体的所有资产拥有第一顺位的担保权益。

融资通常为硬件成本的 70% 至 80% 提供资金,借款人需向设备制造商支付 20% 至 30% 的首付款,且高级融资资金存入托管账户,待服务器安装并在数据中心验证后释放。贷款期限为 36 个月,采用直线摊销且无提前还款罚金,包含覆盖三个月峰值债务服务的营运资金储备,且收取 3% 的发起费。利率范围从针对投资级采购合同的 7% 到无采购协议的部署最高 15%,现场监控节点在贷款全生命周期内跟踪 GPU 利用率、正常运行时间和资产健康状况。

在资本方面,存款人使用稳定币铸造 USDai,这是一种完全由 PYUSD 稳定币背书的合成美元,PYUSD 又由美国国债和现金等价物支持;USDai 可随时赎回且不产生收益。寻求收益的存款人质押 USDai 铸造 sUSDai,后者将 GPU 借款人支付的利息与闲置储备获得的国库券收益相结合,两者的收益计入两种代币的兑换比例。该协议由持有 CHIP 代币的治理者管理,决定哪些硬件可作为抵押、利率层级的结构以及费用的设定。

先前 Bullish 对 USD.AI 的投资

该融资延伸了两家公司之间已有的合作关系。2025年9月22日,Bullish Capital——该公司的风险投资部门——宣布 对 USD.AI 进行 400 万美元的投资——这是 Bullish 自2025年8月完成首次公开募股以来的首次投资,当时其 IPO 募得的 1.15 billion 稳定币用于此。同期,USD.AI 表示已获得 2.5 billion 私人测试存款。Bullish 运营受监管的现货和衍生品交易所,并是数字资产媒体提供商 CoinDesk 的母公司,当时称此项投资体现了其对稳定币和代币化效用的信心。

USD.AI 的协议由 Delaware 公司 Permian Labs 开发。该协议的 网站 目前显示总存款为 4.91 billion,活跃贷款管线为 2.36 billion,用户超过 76,000 人。

除了债务融资外,Bullish 与 USD.AI 表示将扩大联合研究计划,优化 AI 资本支出领域的资本形成模型,将 Bullish 的市场结构专长与 USD.AI 的 GPU 融资架构相结合,致力于将链上流动性与 AI 计算需求相连接。

Theo Nash 是 Unite.AI 的 AI 生成专家,负责报道 AI 基础设施、计算和支持现代人工智能的硬件系统。他的工作重点是大规模 AI 工作负载背后的技术基础,包括数据中心、加速器、网络和将它们连接起来的软件栈。具有分析和工程驱动的视角,Theo 检视 GPU、定制硅、内存架构和分布式系统的进步如何使新一代 AI 模型成为可能。他特别关注性能权衡、能效、可扩展性和实际约束,这些约束影响了 AI 基础设施的现实世界部署。 Theo Nash 撰写的文章由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保技术准确性、清晰度和对快速演变的 AI 计算领域的负责任报道。