更大的問題在於整體融資需求。摩根士丹利預估,截至 2028 年,資料中心及相關硬體支出可能達到 3 兆美元,其中約一半可能需要來自外部信貸市場。 另一項估算則認為,在總支出 3.2 兆美元中,約 1.75 兆美元可能需要透過信貸市場籌措。
這些都是前瞻性預測,不是已確定的總額,而且會受到 AI 基礎建設及融資範圍定義影響。
這波借款的國際化,在 Alphabet 首次發行澳洲美元債券時格外明顯。Google 母公司於 8 月 19 日透過 3 年、5 年、10 年及 20 年期債券籌得 55 億澳元,投資人認購訂單超過 180 億澳元,是發行額的三倍以上。
這筆交易有兩個重要意義。第一,超大規模雲端業者並非只依賴美國投資人。第二,以不同貨幣發債能接觸新的投資需求來源,但也會為投資人帶來匯率管理及市場結構方面的額外考量。
Alphabet 早已在歐元、英鎊、瑞士法郎及日圓公司債市場擁有相當大的未償債務。Amazon 3 月以八個分券發行 145 億歐元債券,據報是歐元企業債市場有史以來最大的交易。 換言之,這些公司正把融資需求分散到不同貨幣及投資人群,而不是讓單一市場承受整個 AI 基礎建設投資潮。
科技公司增加借款之際,各國政府也在尋求大量長期融資。隨著 AI 公司與政府同步增加債券發行,主要經濟體的實質借款成本已升至十多年來高位。路透社報導,美國 30 年期實質殖利率約為 3%,接近 18 年高點。
這使債券市場陷入兩面受壓的局面:投資人可選擇的企業債券增加,但若要把資金鎖定數十年,投資人也要求更高補償。結果可能是公司債與政府公債殖利率一同上升,即使市場需求仍然強勁。
較合理的理解方式,是把 AI 債務視為額外因素,而非唯一因素。AI 借貸可能增加資金競爭並強化期限溢酬壓力;通膨、財政借款及宏觀經濟風險,則可以獨立推高公債殖利率。
但表面殖利率並不是完整的投資理由。
存續期間風險。 不少吸引人的殖利率來自長天期債券。若市場殖利率進一步上升,既有債券價格可能大幅下跌。高票面利率並不能消除持有 10 年或 20 年期債券的市價波動風險。
信用及利差風險。 超大規模雲端業者母公司的債務,不能與資料中心開發商、設備供應商、小型 AI 企業或特殊目的專案公司的債務混為一談。投資人需要檢視債務的優先順序、是否有擔保、保證安排、租賃負債及結構性次順位,而不能只依賴「AI 債券」這個標籤。
AI 收入風險。 許多借款是在 AI 基礎建設長期回報尚未完全驗證前發生。若 AI 商業化速度低於預期、資本支出持續增加,或雲端與 AI 業務利潤率因競爭而下降,即使發行人仍維持投資級評等,信用利差也可能擴大。
市場吸收風險。 強勁的認購訂單不代表未來新增供給都能以目前價格被市場吸收。巴克萊分析師警告,投資級債券市場可能無法容納超大規模雲端業者預期的全部融資需求。 隨著發行量增加,借款人可能必須提供更高票面利率、轉向私人信貸、發行股票,或採用更複雜的融資結構。
匯率及流動性風險。 以澳元、歐元或其他貨幣發行的債券,可能使投資人承受匯率波動及不同市場的流動性條件。匯率避險可以降低部分曝險,但也會增加成本及執行風險。
AI 借款已成為全球資本市場新的資金需求來源,也為長天期投資人提供政府公債以外的選擇。較穩健的結論不是「AI 造成債券拋售」,而是:在政府大舉借款、投資人重新評估通膨與存續期間風險之際,AI 債務潮增加了市場需要吸收的融資總量。
對收益型投資組合而言,超大規模雲端業者債券更適合被視為多元化信用資產配置,而不是美國國債的替代品。投資人應比較殖利率與到期年期,檢視發行人的資產負債表實力與債務優先順序,分散到期時間並管理匯率曝險;至於殖利率接近 8% 的債券,除非已充分理解其額外的專案、流動性、槓桿及結構風險,否則不宜只為追求高收益而買進。