1.4萬億美元AI賭局：高盛極度看好，但供電、人手同隱藏債務先係真正炸彈

模型背後係對「代理式AI」嘅一個大賭注。同簡單嘅Chatbot唔同，AI Agent係持續運作嘅——佢會執行多步驟任務、不斷調用API（應用程式介面）、喺多重思考鏈中推理。高盛預期呢種「永遠在線」嘅行為，會令到2030年嘅Token消耗量增加24倍 。每次Agent互動都消耗極大量嘅運算效能，隨住企業開始大規模部署Agent，呢條需求曲線完全唔係市場共識模型背後假設嗰種線性增長。

真正嘅樽頸：電力、人手同物理限制

高盛好坦白咁指出真正嘅限制喺邊度。喺一份關於為AI時代供電嘅報告入面，佢哋直截了當咁話：「缺乏資本並唔係最迫切嘅樽頸——AI需要嘅電力先係。」 全球數據中心嘅電力消耗喺經歷咗十年平穩之後，預測到2030年會急升160% 。單係美國，預計到2028年數據中心就有 45吉瓦（GW）嘅供電缺口，需要喺2030年前新增72吉瓦嘅發電容量——差唔多等如72個大型核電廠嘅發電量 。

電網本身並唔係為呢種未來而設計。新燃氣發電廠嘅輸電同許可審批時間隨時要5到7年，風力同太陽能只能間歇性供電，核能係更長遠嘅方案 。至於新嘅燃氣渦輪機，即係可靠供電嘅主力設備，基本上到2030年之前都已經賣晒，有錢都買唔到 。

人手荒可能係最難解決嘅死結。高盛估計，要建設AI所需嘅實體基礎設施，大約需要額外 76萬名電工、電纜工同各類技工，當中有20.7萬個係需要三到四年訓練嘅專業職位 。呢啲工作唔係矽谷可以靠寫Code或者外判就解決到——係需要實實在在落手落腳做嘅。人手短缺意味住每個新項目嘅時間表，都會隨住電力需求增加而不斷拖長 。

高盛喺一份叫「 Tracking Trillions」（追蹤數萬億）嘅報告入面，提出咗「延長風險」（elongation risk）呢個概念：電力併網排隊、審批延誤、變壓器同配電裝置等關鍵設備短缺，會令到建設時間遠超原定計劃。喺壓力情景下，呢啲延誤會反過嚟加劇市場對需求面嘅懷疑，形成一個自我強化嘅惡性循環——項目拖得愈耐，起更多新項目嘅理據就愈弱 。即使係咁，高盛嘅基本預測仍然估計，由2026年到2031年累計嘅AI資本開支總額，會達到約 7.6萬億美元 。

摩根士丹利嘅估算有幾進取？

摩根士丹利（Morgan Stanley）嘅預測自己都經歷咗戲劇性嘅上調。一年前，佢哋預測2026同2027年超大規模雲端商嘅合併資本開支大約都係4500億美元。到2026年第一季業績出爐後，以 Brian Nowak 為首嘅分析員就將2026年數字大幅調高到大約 8000億美元，2027年更預測高達 1.2萬億美元 。

摩根士丹利而家預測2027年超大規模雲端商資本開支為1.16萬億美元，呢個數比高盛嘅基本預測（大約1.1萬億美元）要高，但就低過高盛1.4萬億美元嘅上限 。去到2028年，摩根士丹利預期全球數據中心資本開支總額為 2.9萬億美元，當中1.4萬億會由超大規模雲端商嘅現金流支付，剩低嘅 1.5萬億美元資金缺口，就要靠發債、租賃同合資企業嚟填補 。

兩大行都同意，資本開支對銷售額嘅比率已經進入前所未見嘅領域。摩根士丹利預測，由2026年到2028年呢個比率會達到34%至39%，超過科網泡沫時期大約32%嘅高峰。如果計埋租賃調整，比率更加可能高達44%至45% 。

暗面賬簿：表外租賃同SPV債務

喺搶眼嘅支出數字背後，仲有一層令人擔心嘅財技操作。評級機構穆迪（Moody's）估計，美國五大超大規模雲端商——亞馬遜（Amazon）、Meta、Alphabet（Google母公司）、微軟（Microsoft）同甲骨文（Oracle）——持有 6620億美元 嘅未來數據中心租賃承諾，而呢啲合約係仲未開始生效嘅 。根據美國公認會計原則（GAAP），因為服務尚未開始，呢啲承諾唔會被視為流動負債，而係「坐咗喺」資產負債表以外，主要只係喺財務報表備註入面先睇到 。

當計晒所有未折現嘅未來租賃承諾，呢個數字估計高達 9690億美元——大約係呢五間公司經調整債務總額嘅 113% 。隨住呢啲租約喺未來幾年陸續生效，佢哋會開始以經營開支形式喺損益表入面浮現，可能會壓縮企業嘅自由現金流，削弱投資者一直依賴嘅回購股份能力 。

另一個平行嘅憂慮，係愈嚟愈多利用特殊目的載體（SPV，Special Purpose Vehicle）去為AI基建融資。主要科技公司已經通過呢啲獨立於合併資產負債表以外、具有破產隔離功能嘅SPV，結構化咗超過 1200億美元 嘅數據中心債務 。摩根士丹利預測，呢種表外融資機制到2028年可能會膨脹到 8000億美元 。呢啲SPV嘅操作模式通常只有 8%到10% 嘅薄薄一層權益資本，依賴貶值極快嘅GPU（圖形處理器）做抵押品，而且租賃年期短到得4年，同行業傳統嘅10年以上完全兩回事 。

甲骨文嘅警號同擴闊緊嘅信貸息差

甲骨文（Oracle）已經成為一個活生生嘅案例，展示AI融資假設有幾快可以瓦解。2025年底，公司同 Blue Owl Capital 就密歇根州一個數據中心嘅融資合作傾唔埋欄而「分手」，暴露咗呢種表外融資模式有幾脆弱。甲骨文本身揹住1240億美元債務同2480億美元租賃承諾，市場反應嚟得好快——信貸重新定價嘅速度「快到得人驚」，就算甲骨文係投資級別發行人都冇情講 。

國際清算銀行（BIS）都觀察到，信貸評級較低嘅超大規模雲端商，佢哋嘅信貸違約掉期（CDS）息差已經擴闊，反映市場一方面要消化海量嘅債務供應，另一方面對AI項目係咪能夠產生足夠回報嘅不確定性亦日益增加 。美國金融穩定監督委員會（FSOC）同英倫銀行（Bank of England）更明確將呢啲表外AI基建債務嘅累積，標籤為潛在嘅系統性漏洞 。

集中風險令問題更加複雜。好多SPV債務都係掛鉤喺單一資產或者單一租戶嘅數據中心上面。如果租戶出事或者需求轉弱，SPV嘅結構只能向母公司資產負債表提供極有限度嘅追索權，有可能引發連鎖式虧損 。太平洋投資管理公司（PIMCO）亦都留意到AI融資嘅循環性質——即係GPU製造商呢類供應商，向緊佢哋自己供貨嘅SPV提供信貸或入股，一旦資本市場收緊，佢哋自己都會曝露喺再融資風險之中 。

一個熱潮，兩種故事

AI基建浪潮嘅規模同速度係史無前例嘅。五大超大規模雲端商單係2026年，就預期會燒掉合共 7550億美元——按年激增83% 。摩根士丹利指出，呢個8000億美元嘅2026年數字，已經同標普500指數入面所有非科技公司前一年嘅資本開支總和差唔多 。

之不過，令到呢一切成為可能嘅融資結構，本身亦都製造緊新嘅風險。睇好嘅故事，係建基於嗰啲仲未大規模部署嘅AI Agent，會帶嚟24倍嘅Token需求增長。而睇淡嘅故事，甚至係嚟自高盛內部嘅聲音，就係直到今日為止嘅回報，根本支撐唔起咁龐大嘅投資 。喺呢兩極之間，仲有實體世界嘅現實：一個追唔上需求嘅電網、一班遠遠唔夠數嘅熟練技工、同一盤差唔多成萬億美元、好快就要「找數」嘅「暗面賬簿」——佢哋嘅後果，遠遠唔止局限喺科技行業咁簡單。