摩根大通最引人注目的修订来自融资端。该行预测,到2030年,与AI相关的债务融资总额将达到 4.1万亿美元 。目前的基建成本已经超过了这些超大规模企业所产生的现金流,迫使它们以前所未有的规模涌向债券市场融资
。
即便动用了所有这些渠道,摩根大通仍发现存在约1.4万亿美元的巨额资金缺口,这部分将需要依靠私募信贷甚至政府资金来填补 。仅2026年一年,该行就预计美国投资级债券的总发行量将达到创纪录的 1.81万亿美元,超过2020年1.76万亿美元的历史峰值
。除了AI相关的资本支出是主要推手外,还有1万亿美元的到期债务需要进行再融资,以及并购活动的复苏
。
摩根士丹利追踪:2026年债务发行量激增四倍
这场转变的规模已经清晰可测。摩根士丹利估计,仅仅在2026年前五个月,全球AI相关债务发行量就达到了近 2360亿美元,是2025年同期水平的四倍 。该行预测,全年AI相关债务发行量将达到约 5700亿美元,是2025年全年总额的两倍多
。
截至2025年10月,与AI相关的债务已经超越美国银行业,成为投资级市场中最大的板块,在摩根大通美国流动指数中占比达14% 。对于持有指数基金和401(k)退休计划内目标日期基金的普通债券投资者来说,AI基建已不再仅仅是一个科技故事——它正逐渐成为他们固定收益投资组合中占比最大的资产
。
6500亿美元的收入门槛
悬在这个债务周期之上的一个令人不安的问题是:收入究竟何时才会到账?摩根大通的分析师对预期的投资回报进行了建模,并得出结论:AI行业必须每年永久性地创造约 6500亿美元的收入,才能勉强达到10%的内部回报率阈值 。
摩根大通将这个数字转化成了更贴近消费者的概念:它相当于全球GDP的0.58%;或者说,相当于 对全球所有活跃iPhone用户,每人每月收费34.72美元,或者 对全球所有Netflix订阅用户,每人每月收费180美元,并且是永无止境地收取下去 。
该分析并非预测失败,但明确划定了盈亏的门槛。然而,摩根大通自家的资产管理部门也辩称,利用债券市场为长期的AI资本支出融资是一种理性决策,而非财务紧张的信号,因为这样一来,公司可以将长期资产与长期负债相匹配 。摩根士丹利的信贷分析师也持相同观点,他们将这种供应扩张描述为有序的、由对算力的结构性需求所驱动
。
现在,辩论已完全围绕着这些数字展开。资金已经投入,债券正在售出,而收入的要求也不再是一道理论题——它已经成为衡量未来十年间,每一笔AI订阅费、每一份企业授权合同和每一美元广告收入的最终标尺。
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