AI借贷潮如何重塑信贷市场

AI基础设施如今已经不只是科技行业的资本开支故事，也正在成为信贷市场的核心议题。

摩根士丹利估计，截至2026年5月31日，全球AI相关债务发行规模约为2360亿美元，约为去年同期的四倍，并预计全年将接近5700亿美元。 高盛随后估计，截至7月22日，相关发行规模已达到约4890亿美元，超过其对2025年全年规模的估算。

两组数字并不矛盾：它们采用了不同的统计截止日期和估算口径。合并来看，市场可以清楚看到，数据中心、算力设备、电力系统和相关基础设施的融资，正在以前所未有的速度进入公开与私募信贷市场。

谁在推动这轮债券供应？

主要借款人包括亚马逊、Alphabet、Meta、微软和甲骨文，也就是通常所说的“超大规模云服务商”（hyperscalers）。根据路透社对LSEG数据的分析，截至7月7日，亚马逊、Alphabet、Meta和甲骨文在2026年合计发行债券约1940亿美元，而2025年全年约为1080亿美元。

一份较晚的发行人数据快照显示：

• **亚马逊：**今年融资约530亿美元，其中包括一笔370亿美元的美国债券发行，以及超过160亿美元的欧元债券。
• **Alphabet：**发行债券约200亿美元。
• **甲骨文：**为AI扩张融资约250亿美元。

这些公司层面的数字会因统计日期以及“AI相关融资”的定义不同而变化。债券发行、租赁、私募信贷、合资企业和项目融资工具，并不总是以相同方式被纳入统计，因此更适合将其视为阶段性快照，而不是一份完全可比的排名。

现金充裕的科技公司为何还要借钱？

这轮借贷之所以引人关注，是因为大型科技公司过去主要依靠内部现金流投资。AI基础设施却要求企业同时承担多项高昂支出：先进处理器、网络设备、数据中心建筑、土地、制冷系统以及电力供应，都需要在收入完全确定之前先行投入。

路透社报道，科技公司的合计支出预计将在2026年超过7300亿美元，高于此前约7000亿美元的预期。 不同机构给出的数字有所差异，也反映出这轮建设最终规模仍存在较大不确定性。

债务的优势在于，企业可以先开工、先锁定算力和电力容量，而不必等到未来AI服务产生足够现金后再扩张。租赁、股权融资、私募信贷、基础设施基金和合资企业，也在共同扩大资金来源。

但代价是，项目执行风险不再主要由企业现金余额承担，而是更多转移给债券持有人、贷款方和项目投资者。

信贷市场发生了什么变化？

最直接的影响，是投资级市场出现了大量长期债券供应。随着科技公司不断发行新债，投资者开始更仔细地衡量：自己愿意吸收多少新增债券，以及需要获得怎样的收益率补偿。路透社称，随着需求降温，大型发行人的借款收益率正在逐步上升。

这不仅影响超大规模云服务商。它们与其他大型企业争夺的是同一批对久期敏感的债券投资者，因此AI相关债务的集中涌入，可能带来：

• 更高的投资者要求收益率；
• 更宽的信用利差；
• 更大的新债发行让利；
• 更高的再融资成本；
• 更多元、私募或表外融资安排。

对美国国债市场的影响则更为间接。企业大量发债，会增加对长期资本的竞争，并可能加大长期收益率的压力；但国债收益率仍主要由宏观经济、通胀预期、货币政策和财政供给决定。换言之，AI借贷是额外的久期需求来源，却不是解释国债市场波动的唯一因素。

国际清算银行也指出，超大规模云服务商的债券发行明显增加，且多数为长期借款；与此同时，评级较低发行人的信用违约互换（CDS）利差上升，反映出投资者对这些项目最终回报的疑虑。

英伟达想开辟第二条融资通道

英伟达于8月宣布与阿波罗、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛和KKR合作，建立独立的算力融资平台，目标是长期调动超过5000亿美元的第三方资本。

这与英伟达或云服务商单纯再发行一批公司债不同。按照设计，外部投资者可以通过专门的资金池，为数据中心、电力基础设施、AI工厂和英伟达硬件提供融资。英伟达希望将算力以及完整AI基础设施打造为一种可投资的资产类别。

如果这一模式顺利运作，部分基础设施就不必全部直接放在云服务商的资产负债表上，也能连接私募股权、私募信贷、基础设施基金和项目融资投资者。

不过，把资产移出母公司并不会消除风险，只会改变风险的归属：谁拥有这些资产，谁以它们作为贷款抵押，以及当利用率或收入低于预期时由谁承担损失，都会变得更加重要。

投资者正在关注哪些风险？

1. 长期利率上升会抬高建设成本

长期美国国债收益率上升，会提高公司债、租赁和项目债务的综合融资成本，也会降低远期AI现金流的现值。融资便宜时看起来可行的商业模式，在利息成本上升后可能不再具有同样的吸引力。

2. AI收入可能晚于债务承诺到来

基础设施融资通常在设施达到满负荷使用前数年就已安排。风险在于，债务偿付按照固定时间表开始，但算力需求和AI产品收入可能增长得更慢。

因此，关键问题并不是这些公司还能不能借钱——许多超大规模云服务商仍拥有较强的融资能力，而是整体借贷是否会快于可持续的AI需求和现金流增长。

3. 甲骨文显示，信用担忧也可能迅速变成个股问题

甲骨文正受到市场密切关注，因为它在推进激进AI扩张的同时，相比现金更充裕的同行，对杠杆和再融资条件更加敏感。报道称，甲骨文的信用违约互换利差明显扩大，但不同来源和日期给出的具体水平并不一致。

CDS利差扩大并不意味着公司即将违约。它表示，为公司债务购买违约保险的成本上升，投资者认为需要获得更多补偿来承担潜在信用风险。

4. GPU可能造成资产与负债期限错配

AI硬件的经济价值，可能比用于购买它的债券或基础设施贷款贬值得更快。如果新一代处理器让旧GPU失去竞争力，或设备利用率下降，抵押品价值可能下跌，但相关债务仍需继续偿还。

这与普通房地产融资不同：数据中心建筑可能多年仍有用途，但其中的计算设备可能迅速面临技术淘汰。

5. 项目可能依赖少数租户

数据中心和项目融资结构，可能集中暴露于少数几家超大规模云服务商。一旦某个大客户削减支出、重新谈判合同，或云计算和AI需求转弱，多个项目可能同时受到影响，尤其是那些为特定AI工作负载建设的设施。

6. 信贷市场容量可能成为瓶颈

最大的科技公司或许还能增加债务，而不会立即失去投资级评级。但债券市场以有利价格吸收如此大规模新增债务的能力并非无限。高盛相关研究认为，超大规模云服务商的潜在借款能力与美元投资级市场能够较为舒适吸收的规模之间，可能存在明显缺口。

这也解释了为什么融资正在扩展到欧元及其他外币债券、私募投资级信贷、基础设施基金、租赁和合资项目债券等渠道。这些渠道可以分散资金来源，却也可能让整个AI生态系统的真实杠杆水平更难评估。

结论：这是基础设施周期，还是杠杆周期？

AI借贷正在改变这轮建设的融资模式。最初主要由企业现金流支持的技术投资，如今已经演变为一场覆盖公开债券、私募信贷、基础设施基金、租赁和项目融资的广泛资本市场周期。

短期内，最明显的市场影响是投资级债券供应增加，以及债券投资者变得更加挑剔。长期风险则在于资产与负债的期限错配：基础设施和硬件今天就需要融资，但AI需求和收入可能要到未来才出现，甚至可能达不到预期规模。

最终的分水岭，在于这轮建设会成为生产性基础设施周期，还是杠杆周期。如果算力利用率、定价能力和AI服务收入能在硬件折旧与债务偿付成本形成约束前增长，借贷就具有可持续性；如果产能扩张速度超过了持久需求，整个融资结构就会变得脆弱。