5.5 兆美元的豪賭：摩根大通 AI 支出預測的債務狂潮

4.1 兆美元的債務機器

摩根大通最引人注目的修正來自融資端。該行預測，到 2030 年，與 AI 相關的債務融資總額將達到 4.1 兆美元 。由於建設成本現已超過超大規模業者產生的現金流，迫使它們以前所未有的規模進入債券市場 。

這些債務將來自資本市場的各個角落 ：

• 投資級公司債： 未來五年約需 1.5 兆美元 。
• 槓桿融資與私募信貸： 約 1500 億美元 。
• 資料中心資產證券化： 每年最高可達 400 億美元 。

即便動用這些財源，摩根大通仍指認出一個約 1.4 兆美元的顯著缺口，需要私募信貸，甚至可能需要政府資金來填補 。僅在 2026 年，該行就預測美國投資級債券的總發行量將達到破紀錄的 1.81 兆美元，超越 2020 年創下的 1.76 兆美元紀錄 。AI 相關的資本支出是主要驅動力，此外還有 1 兆美元的到期債務需要再融資，以及併購活動的回溫 。

摩根士丹利追蹤到 2026 年發行量激增四倍

這種轉變的規模已可量化。摩根士丹利估計，全球 AI 相關債務發行量在 2026 年的頭五個月就達到近 2360 億美元，是 2025 年同期的四倍 。該行預測，全年 AI 相關債務發行量將達到約 5700 億美元，是 2025 年總額的兩倍以上 。

截至 2025 年 10 月，AI 相關債務已超越美國銀行業，成為投資級市場中最大的板塊，佔摩根大通美國流動性指數的 14% 。對於那些在退休金帳戶中持有指數型和目標日期型基金的普通債券投資人來說，AI 建設不再只是一個科技故事——它正逐漸成為他們固定收益投資組合中最大的單一持倉 。

6500 億美元的營收門檻

懸浮在這場債務循環之上，令人不安的問題是：營收究竟會不會來。摩根大通的分析師針對預估的投資金額建立了所需的回報模型，結論是，AI 產業必須「永久性地」創造約 6500 億美元的年營收，才能勉強達到 10% 的內部回報率 。

該行將這個數字轉化為消費者用語：這相當於全球 GDP 的 58 個基點，大約是向每一位活躍的 iPhone 用戶收取 34.72 美元的月費，或是向每一位 Netflix 訂戶收取 180 美元的月費，而且是年復一年、永無止境 。

這份分析並未預測失敗，但它標示出了那條門檻。摩根大通本身的資產管理團隊曾主張，利用債券市場為長期的 AI 資本支出提供資金是理性的決策，而非財務吃緊的信號，並指出這讓企業能將長天期的資產與長天期的負債匹配起來 。摩根士丹利的信貸分析師也同意此觀點，認為這次供給擴張是有序的，且主要由結構性運算需求驅動 。

如今，數字已承載著這場辯論。資金已經承諾投入，債券正在市場上銷售，而營收要求已不再只是個理論上的演算——它已成為一個標竿，直至這個十年結束，每一個 AI 訂閱服務、企業授權和廣告收入，都將以它為標準被嚴格檢視。