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AI 狂飙背后的“债务黑洞”:未来 5 年或需 1.2 万亿美元外部融资

全球 AI 基础设施建设正以史无前例的速度燃烧资本,但支撑这场 " 超级周期 " 的债务引擎已悄然膨胀至令市场警觉的规模。随着越来越多的科技巨头陷入自由现金流负值,外部融资需求将不可避免地持续攀升。

据高盛最新测算,2027 年超大规模云服务商(Hyperscaler)全球直接债务发行规模预计将达 4200 亿美元,较 2026 年全年预估的 2500 亿美元增逾 60%。

与此同时,美国银行在其最新报告中测算,到 2030 年,以微软、亚马逊、Alphabet、Meta、甲骨文、SpaceX、Coreweave 及 Nebius 为代表的核心 AI 基础设施主体,外部融资总需求将达 1.2 万亿至 1.5 万亿美元,若以债务为主要融资渠道,预计每年将为信贷市场带来逾 3000 亿美元的增量供给,短期内甚至有望冲至 5000 亿美元。

这一债务扩张浪潮不仅波及投资级债券市场,更通过表外特殊目的载体(SPV)、基础设施融资、私募信贷等多条渠道持续渗透。

超大规模云商自由现金流告急,债务成唯一出路

AI 投资热潮的最直接财务后果,是主要 Hyperscaler 的现金流状况急剧恶化。

除微软外,其余主要 Hyperscaler 均已陷入自由现金流负值。这意味着,未来资本开支的扩张几乎完全依赖外部融资——而债务是首选渠道。

美银测算,2026 年至 2028 年,上述八家核心企业的合并经营现金流约为 3.3 万亿美元,而总资本开支达 3.7 万亿美元(其中 AI 资本开支 2.9 万亿美元),三年净融资缺口约为 4000 亿美元。将预测区间延伸至 2030 年后,经营现金流升至 6.6 万亿美元,总资本开支升至 6.9 万亿美元,净缺口仍维持在约 3000 亿美元。若叠加分红、回购及并购等资本运作需求,总资金缺口将扩大至 8000 亿美元。

美银强调,债务对权益在成本上具有显著优势—— Hyperscaler 债务税后成本约为 5%,而权益融资成本超过 11%,两者相差逾一倍。这使得债务融资在可预见的未来仍将是主流选择,但对部分债务成本近期已大幅攀升的企业(如甲骨文)而言,该逻辑的适用性正在减弱。

表外 " 时间炸弹 " 规模持续扩大

除直接债券发行外,AI 融资体系中另一个不容忽视的风险敞口来自表外安排。

今年截至目前,AI 相关跨信用市场美元债务发行总量已达 5680 亿美元,其中投资级债券 2590 亿美元,私募信贷、直接贷款及其他双边 / 非公开融资合计 2560 亿美元,高收益债券 400 亿美元,机构贷款 110 亿美元。

而在已披露的表内债务之外,高达 3.1 万亿美元的表外承诺与义务——主要由 1.1 万亿美元的未折现租赁付款和 1.7 万亿美元的采购承诺构成——仅在三个月内就新增了 1.3 万亿美元。这些表外敞口通过 SPV、基础设施融资等渠道运作,直接映射至私募信贷市场。

供应商融资成为 " 不可融 " 资产的破冰钥匙

在外部融资渠道中,芯片供应商主导的 " 供应商融资 " 机制正扮演越来越关键的角色——其核心作用在于将原本难以融资的资产转化为可进入银行信贷市场的标准化债券。

以英伟达为例,其通过 " 照付不议 "(take-or-pay)结构,为部分 Neocloud 客户提供六年最低收入保障,为贷款人设定合同层面的收入下限,从而替代超大规模云商的承购背书,使相关融资获得市场认可。

博通则通过旗下 AI XPV Platform 走得更远——在与阿波罗(Apollo)及黑石(Blackstone)联合发行的 350 亿美元首发债务包中,博通对其中 310 亿美元的优先票据及芯片残值提供直接担保(占总债务的 87%)。从定价差异可清晰看出担保价值:有保障的 A2 级票据利率为 5.75%,无保障的二级留置权票据则高达 8.5%。美银分析师测算,若该平台扩张至 20GW 规模,博通的峰值残值担保(RVG)敞口至 2029 年中期将达约 3700 亿美元。

美银报告指出,这类供应商信用机制的本质,是将清算利率的决定权从资金使用方转移至供应商,由此将原本无法进入常规信贷市场的敞口转化为可融资资产。但与此同时,这也意味着大量或有负债正在芯片供应商的资产负债表上悄然积聚。

信贷反馈机制:债务泡沫的自我纠偏边界

尽管债务规模持续扩张,美银亦提示,市场存在内生的风险纠偏机制。2026 年 7 月 AI 信用利差的剧烈波动已提供一次预演——利差走阔迫使部分发行人暂停债券发行计划,印证了当债务成本超过资本配置的经济合理性边界时,发行人将转向股权、可转债,甚至主动削减资本开支。

报告同时警示,阻碍 AI 基础设施建设步伐的主要约束,可能并非资本本身,而是电力供应、监管审批、施工周期等物理性与制度性瓶颈。

开源模型的快速崛起则构成另一层潜在压力。随着能以极低成本实现接近前沿模型性能的开源方案在市场上渗透,主流前沿模型的 Token 价格自 6 月峰值以来已累计下跌逾 50%,创历史新低。这不仅冲击了前沿模型的商业逻辑,也令其高达万亿美元级别的 IPO 估值承压。若 Token 经济的盈利转折点迟迟未能兑现,整个 AI 债务生态所依托的收入假设将面临根本性重估。

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