富達國際（Fidelity International）基金經理James Durance並非認定大型科技公司會即將違約；佢避開AI相關科技債，重點係覺得市場未必畀到債券投資者足夠回報，去承擔一個愈來愈擠迫、資本開支龐大而且高度同向嘅交易。

Durance管理約140億美元收益策略，科技板塊配置一直低於2%。佢認為，隨住大型雲端服務商大舉借錢興建AI基建，科技債喺信貸市場嘅規模愈來愈大，規模本身已可能構成風險。1

唔係預測違約，而係嫌估值同供應唔抵博

要理解Durance嘅取態，關鍵唔係問某一家「超大規模雲端服務商」（hyperscaler）會唔會還唔到債，而係問：假如AI需求、基建使用率、資本開支效率同最終變現能力未如預期，市場上有幾多債券、指數同投資組合會同時受影響？

佢表示，以現時價格嚟講，自己唔鍾意呢個板塊。由於其策略毋須跟隨基準指數，佢可以選擇唔買科技債，而唔係因為科技公司發債愈多、喺債券指數佔比愈大，就被動加倉。1

呢個分別相當實際：追蹤或緊貼基準嘅基金經理，如果唔買一個不斷擴大的板塊，相對「低配」幅度會愈來愈大；Durance則保留唔參與嘅彈性，等待風險回報變得更吸引。

AI發債潮，改變咗債市嘅供求格局

供應量正正係佢憂慮嘅核心。路透社報道，截至2026年年中，AI相關債務已接近全年投資級債發行量嘅15%，融資主要用於數據中心同晶片供應鏈。2

更值得留意嘅係年期。達拉斯聯邦儲備銀行指出，AI相關企業近期發債規模龐大，而且集中於較長年期。該行引用華爾街估算，2026年AI相關投資級債發行量約為3,000億美元，折算成10年期等值久期供應，或高達3,600億美元。15

長年期企業債愈多，市場就需要更多買家承受利率風險同信貸息差風險。即使發債公司資產負債表強勁，當供應過多，或者投資者要求更高孳息去承接更長久期，債價一樣可以受壓。Durance所講嘅，正係呢類市場結構風險，而唔只係單一公司嘅還款能力。

真正擔心：集中度會放大衝擊

Durance嘅警告，本質上係集中風險嘅問題。若果少數大型發債人、信貸指數及投資組合，都愈來愈依賴同一個AI資本開支周期，一旦呢個周期嘅回報令人失望，影響可能同時擴散到市場一大段。

呢個唔代表情況一定會發生。不過，債券投資者要問：現時息差有冇充分反映AI現金流弱過預期、槓桿上升，或者長時間持續發債嘅可能？當持倉變得集中，風險可以透過指數權重同市場倉位傳導，未必只局限於一間借款企業。115

另一邊嘅看法：看好「long compute」

較樂觀一派並非認為長年期美國國債毫無風險，而係相信AI基建——包括運算能力、數據中心及相關服務商——如果運算需求持續強勁，機會可能比單純拉長美債年期更吸引。

高盛行政人員Anshul Sehgal所講嘅「long compute」，就係傾向配置AI運算基建，而唔係只買長年期美國國債。呢個看法假設運算資源需求可持續，令AI基建同時帶來收入潛力與增長空間。

不過，呢個機會同Durance指出嘅風險其實係同一枚硬幣嘅兩面：強勁運算需求最終必須轉化成足夠現金流，先可以支持背後龐大嘅資本開支同融資成本。兩派真正分歧，在於現時價格是否合理，以及這一輪基建投資回報能否持久。

接住落嚟，投資者應睇乜？

富達列出幾項可用來判斷AI建設潮係咪能夠自給自足、抑或愈來愈依賴資本市場融資嘅指標：

• 扣除資本開支後自由現金流：日常營運產生嘅現金，在投入AI建設後仲剩返幾多。
• 淨負債及利息覆蓋率：新增借貸有冇削弱企業財務彈性。
• 信貸息差：債券孳息有冇足夠補償供應增加同不確定性。
• 長年期美國國債孳息率：這是長年期企業債定價和吸引力的重要參考。
• 由外部資金支持嘅AI投資比例：公司係用內部現金投資，定係愈來愈靠發債或其他外部資本。7

所以，Durance將科技債控制喺2%以下，係一個組合建構決定：喺估值同息差尚未提供更清晰安全邊際前，避免讓急速膨脹嘅AI融資主題主導收益策略。看好「long compute」嘅一方，若AI基建需求同現金流持續強勁，最終可能係啱；但Durance提醒，當規模、久期同共同曝險同步上升，佢哋本身亦可以成為風險。1715

富達國際（Fidelity International）基金經理James Durance並非認定大型科技公司會即將違約；佢避開AI相關科技債，重點係覺得市場未必畀到債券投資者足夠回報，去承擔一個愈來愈擠迫、資本開支龐大而且高度同向嘅交易。

Durance管理約140億美元收益策略，科技板塊配置一直低於2%。佢認為，隨住大型雲端服務商大舉借錢興建AI基建，科技債喺信貸市場嘅規模愈來愈大，規模本身已可能構成風險。1

唔係預測違約，而係嫌估值同供應唔抵博

要理解Durance嘅取態，關鍵唔係問某一家「超大規模雲端服務商」（hyperscaler）會唔會還唔到債，而係問：假如AI需求、基建使用率、資本開支效率同最終變現能力未如預期，市場上有幾多債券、指數同投資組合會同時受影響？

佢表示，以現時價格嚟講，自己唔鍾意呢個板塊。由於其策略毋須跟隨基準指數，佢可以選擇唔買科技債，而唔係因為科技公司發債愈多、喺債券指數佔比愈大，就被動加倉。1

呢個分別相當實際：追蹤或緊貼基準嘅基金經理，如果唔買一個不斷擴大的板塊，相對「低配」幅度會愈來愈大；Durance則保留唔參與嘅彈性，等待風險回報變得更吸引。

AI發債潮，改變咗債市嘅供求格局

供應量正正係佢憂慮嘅核心。路透社報道，截至2026年年中，AI相關債務已接近全年投資級債發行量嘅15%，融資主要用於數據中心同晶片供應鏈。2

更值得留意嘅係年期。達拉斯聯邦儲備銀行指出，AI相關企業近期發債規模龐大，而且集中於較長年期。該行引用華爾街估算，2026年AI相關投資級債發行量約為3,000億美元，折算成10年期等值久期供應，或高達3,600億美元。15

長年期企業債愈多，市場就需要更多買家承受利率風險同信貸息差風險。即使發債公司資產負債表強勁，當供應過多，或者投資者要求更高孳息去承接更長久期，債價一樣可以受壓。Durance所講嘅，正係呢類市場結構風險，而唔只係單一公司嘅還款能力。

真正擔心：集中度會放大衝擊

Durance嘅警告，本質上係集中風險嘅問題。若果少數大型發債人、信貸指數及投資組合，都愈來愈依賴同一個AI資本開支周期，一旦呢個周期嘅回報令人失望，影響可能同時擴散到市場一大段。

呢個唔代表情況一定會發生。不過，債券投資者要問：現時息差有冇充分反映AI現金流弱過預期、槓桿上升，或者長時間持續發債嘅可能？當持倉變得集中，風險可以透過指數權重同市場倉位傳導，未必只局限於一間借款企業。115

另一邊嘅看法：看好「long compute」

較樂觀一派並非認為長年期美國國債毫無風險，而係相信AI基建——包括運算能力、數據中心及相關服務商——如果運算需求持續強勁，機會可能比單純拉長美債年期更吸引。

高盛行政人員Anshul Sehgal所講嘅「long compute」，就係傾向配置AI運算基建，而唔係只買長年期美國國債。呢個看法假設運算資源需求可持續，令AI基建同時帶來收入潛力與增長空間。

不過，呢個機會同Durance指出嘅風險其實係同一枚硬幣嘅兩面：強勁運算需求最終必須轉化成足夠現金流，先可以支持背後龐大嘅資本開支同融資成本。兩派真正分歧，在於現時價格是否合理，以及這一輪基建投資回報能否持久。

接住落嚟，投資者應睇乜？

富達列出幾項可用來判斷AI建設潮係咪能夠自給自足、抑或愈來愈依賴資本市場融資嘅指標：

• 扣除資本開支後自由現金流：日常營運產生嘅現金，在投入AI建設後仲剩返幾多。
• 淨負債及利息覆蓋率：新增借貸有冇削弱企業財務彈性。
• 信貸息差：債券孳息有冇足夠補償供應增加同不確定性。
• 長年期美國國債孳息率：這是長年期企業債定價和吸引力的重要參考。
• 由外部資金支持嘅AI投資比例：公司係用內部現金投資，定係愈來愈靠發債或其他外部資本。7

所以，Durance將科技債控制喺2%以下，係一個組合建構決定：喺估值同息差尚未提供更清晰安全邊際前，避免讓急速膨脹嘅AI融資主題主導收益策略。看好「long compute」嘅一方，若AI基建需求同現金流持續強勁，最終可能係啱；但Durance提醒，當規模、久期同共同曝險同步上升，佢哋本身亦可以成為風險。1715