万亿美元AI债务狂欢：穆迪与杰富瑞警告科技巨头巨额支出或引发信贷危机

展望未来，轨迹更为陡峭。穆迪预计2027年资本支出将接近8700亿至1万亿美元 。美国银行预测，全球超大规模云支出将在2026年超过8000亿美元，并在2027年达到1万亿美元 。摩根士丹利和高盛甚至给出了更高的估计，高盛表示，市场对2027年的普遍预期过于保守，支出可能达到1.1万亿美元 。

穆迪的核心警告直言不讳：AI基础设施支出正以"万亿级年支出"的速度运行，迫使历史上轻资产的科技公司陷入前所未有的重资产模式 。

6620亿美元的表外负债：被隐藏的租赁承诺

穆迪发现的最令人担忧的风险之一，是隐藏在会计准则下的巨额负债。截至2025年底，美国五大超大规模云服务商已积累了约6620亿美元的尚未开始的未来数据中心租赁承诺，这些负债根据美国通用会计准则（ASC 842）完全不在资产负债表上 。

加上其他承诺——包括GPU供应合同和服务器——其未来租赁总敞口（未折现）达到约9690亿美元 。另一项由《日经新闻》对财报的分析发现，Alphabet、微软、亚马逊、Meta和甲骨文承担了1.65万亿美元的表外总承诺，其中大部分与数据中心租赁、GPU合同和服务器有关 。

穆迪的会计分析师David Gonzales和Alastair Drake计算，这笔未入账的6620亿美元相当于这五家超大规模云服务商调整后债务总额的113% 。随着这些租赁开始生效，超过5000亿美元的数据中心资产将开始出现在企业资产负债表上，给传统的信用指标带来压力。

穆迪明确警告，那些利用表外租赁为AI基础设施融资的公司，其信用状况面临"实质性"恶化的风险，这使其与竞争对手标普（S&P）就——这一已成为最受欢迎的数据中心容量融资方式之一——产生了分歧 。

AI的循环经济：自我指涉的支出

穆迪和杰富瑞都指出，AI融资中相互关联、循环往复的性质是一条日益增长的断层线。彭博社记录了一种反复出现的"剧本"：云计算公司和芯片制造商——以英伟达为首——帮助资助领先的AI开发者，而这些开发者反过来又成为他们最大的客户，形成了一个自我指涉的支出周期 。

微软已向OpenAI投资超过130亿美元，其中最大一笔100亿美元来自2023年初宣布的交易。亚马逊和Alphabet旗下的谷歌也分别同意向类似安排投资高达40亿和20亿美元 。

瑞银将这些相互关联的交易比作世纪之交的电信泡沫，注意到企业对彼此投资并依赖相互支出的担忧 。摩根大通承认，AI模型开发者、超大规模云服务商和芯片公司之间的大型合作公告具有"规模和循环性"，并指出这些资本承诺跨越数年，且附带执行的里程碑 。

杰富瑞发出了尤为尖锐的警告：对AI驱动的科技周期而言，最大的风险不是芯片供应的中断，而是"投资者突然意识到，超大规模云服务商以及OpenAI和Anthropic这样的公司将无法从其投资中获得回报" 。该经纪公司认为，资金担忧可能"引发突然不愿为这些投资提供资金，而主要参与者之间的循环安排将加剧这一问题" 。

创纪录的债券发行：单季度1087亿美元

科技公司以前所未有的债务浪潮淹没了信贷市场。科技公司在2025年最后三个月发行了创纪录的1087亿美元公司债，大约是此前季度纪录的两倍，且进入2026年后发行势头依然强劲 。甲骨文、Meta、Alphabet和其他公司大举借债，以资助AI数据中心及相关的能源系统 。

彭博社报道称，这些巨额债券发行有可能让买家不堪重负，并削弱大西洋两岸的信贷市场，形成了历史上最大规模的公司债供应浪潮 。投资者警告称，这一前所未有的体量可能会扰乱被动型信用基金，而这些基金正是这些新供应品的主要买家 。一些预测表明，到2028年，科技公司为扩展AI基础设施可能会依赖高达1.5万亿美元的债务 。

自由现金流被侵蚀与杠杆率恶化

穆迪对信用质量的恶化直言不讳。以万亿级年支出速度建设AI基础设施的竞赛正在"侵蚀超大规模云服务商的自由现金流"，迫使即使是全球现金最充裕的公司也增加资产负债表风险 。

该机构写道："从轻资产向重资产模式的转变需要前所未有的投资水平，" 这正在耗尽自由现金流，并推高六家主要科技公司的资产负债表风险：微软、亚马逊、Alphabet、Meta、甲骨文和CoreWeave 。

穆迪已将甲骨文和CoreWeave列为AI领域最薄弱的信贷环节 。杰富瑞指出，超大规模云服务商越来越依赖债务而非内部现金流来为AI投资融资，如果AI收入未能按计划实现，这将加大杠杆率恶化的风险 。

关键数据汇总

结论：信贷风险的制度性转变

穆迪、杰富瑞和其他分析师的共识是明确的：AI基础设施建设已造成一次信贷风险的制度性转变。巨额的前期支出、庞大的隐性租赁负债、循环的交易结构以及不断下降的自由现金流，都在以前所未有的方式考验着全球最大科技公司的信用状况。穆迪分析公司首席经济学家Mark Zandi已敲响警钟，他警告称，这一杠杆问题可能比以往的市场调整（包括互联网泡沫时代）造成更广泛的经济损害 。

一个关键问题仍未得到解答：AI应用的收入最终能否证明投入其基础设施的数万亿美元是合理的？