真正需要的資金可能更多。摩根士丹利估計,截至 2028 年,數據中心及相關硬件的總投資額可能達 3 萬億美元,其中約一半或要靠外部信貸市場提供。 另一項公布的估算則指,在總額 3.2 萬億美元之中,約 1.75 萬億美元可能需要由信貸市場籌集。
這些都是前瞻性預測,並非已經落實的總額,而且結果取決於研究如何界定 AI 基建及融資。
Alphabet 首次發行澳洲元債券,是這股國際化趨勢的明顯例子。8 月 19 日,Google 母公司透過 3 年、5 年、10 年及 20 年期債券,合共集資 55 億澳元。投資者認購額超過 180 億澳元,是發行額的三倍以上。
這宗交易有兩個重點。第一,hyperscaler 並不只依賴美國投資者。第二,以不同貨幣發債,可以接觸新的資金來源,但投資者亦要面對匯率管理及不同市場結構帶來的額外考慮。
Alphabet 早已活躍於歐元、英鎊、瑞士法郎及日圓企業債市場。Amazon 在 3 月發行的 145 億歐元、分八部分債券,據報是歐元企業債市場歷來最大宗交易。 這些公司正將融資需要分散到不同貨幣及投資者群,而不是要求單一市場吸收整個 AI 基建投資潮。
AI 借貸加速之際,各國政府同樣需要籌集大量長期資金。當 AI 公司及政府同步增加債券供應,主要經濟體的實質借貸成本已升至逾十年高位。Reuters 報道,美國 30 年期實質國債收益率約為 3%,接近 18 年高位。
這種環境會令整個固定收益市場更加難做:投資者有更多企業債選擇,但如果要將資金鎖定 10 年、20 年甚至更久,亦會要求更高回報。結果可以是企業債及政府債券收益率一齊上升,即使市場仍然有相當強的需求。
較準確的理解是,AI 債務屬於「加劇因素」,而非唯一解釋。AI 借貸增加資金競爭,可能推高期限溢價;但通脹、政府財政借貸及宏觀經濟風險,亦可以各自推高國債收益率。
但單看息率並不足以完成投資分析。
久期風險。 不少較高收益率來自長年期債券。如果市場收益率繼續上升,現有債券價格可以大幅下跌。10 年或 20 年期債券即使票面息率吸引,亦不代表沒有市價波動風險。
信用及利差風險。 Alphabet、Amazon 或 Meta 母公司發行的債務,並不等同於數據中心發展商、設備供應商、小型 AI 公司或特殊目的項目公司發行的債務。投資者要研究債券的優先級、抵押品、擔保、租賃安排及結構性次級地位,不能只看「AI 債券」這個標籤。
AI 收入風險。 很多借貸在 AI 基建的長期回報尚未完全證實之前已經發生。如果 AI 變現速度低過預期、資本開支持續增加,或者雲端及 AI 利潤率受競爭擠壓,即使發行人仍然是投資級,信用利差亦可能擴闊。
市場吸收風險。 認購額強勁,不代表未來新增供應都可以按今日價格順利吸收。Barclays 分析師警告,投資級債券市場未必能夠容納 hyperscaler 預期的全部融資需要。 當發債量繼續增加,借款人可能要提供更高息率、轉向私人信貸、發行股票,或者採用更複雜的融資結構。
貨幣及流動性風險。 澳洲元、歐元或其他貨幣債券會令投資者承受匯率變動及不同流動性環境。貨幣對沖可以降低部分匯率風險,但對沖本身有成本,亦有執行風險。
AI 借貸已經成為全球資本市場的新需求來源,亦是長期投資者考慮政府債券以外選項時,一個愈來愈實在的替代品。最穩妥的結論不是「AI 導致債券市場崩跌」,而是:在政府大舉借貸、投資者重新評估通脹及久期風險之際,AI 債務潮令市場需要吸收的融資量進一步增加。
對收息組合而言,hyperscaler 債券較適合被視為多元化信用資產配置,而不是國債的直接替代品。實際部署時,應比較收益率與債券年期,研究發行人的資產負債表及債務優先級,分散到不同到期日,管理貨幣風險;至於最高接近 8% 的收益率,除非已經完全了解當中的項目、流動性、槓桿及結構風險,否則不宜只為追息而投資。