財聯社7月14日訊(編輯 夏軍雄)人工智能(AI)基礎設施建設正在從科技行業的資本開支競賽,演變為全球信貸市場面臨的一場長期融資考驗。
高盛在最新報告中指出,微軟、谷歌母公司Alphabet、亞馬遜、Meta和甲骨文五家超大規模云服務商(Hyperscalers)預計將在2025財年至2030財年投入合計5.8萬億美元用于AI相關資本開支。隨著數據中心、芯片、電力和網絡基礎設施投資快速擴張,企業內部現金流已難以獨立承擔全部資金需求,債務融資的重要性正在上升。
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但問題在于,即便是全球規模最大、流動性最強的美元投資級公司債市場,也可能無法獨自消化如此龐大的融資需求。
高盛認為,未來數年,AI投資將不得不同時依賴多幣種債券、高收益債、銀行貸款、私募信貸、基礎設施基金以及項目融資等多種渠道。
科技企業發債激增,美元債供應遠超歷史水平
AI融資需求已經反映在債券發行數據中。
數據顯示,截至2026年7月8日,美元投資級債券年內發行規模達到1.369萬億美元,約合1.37萬億美元,明顯高于過去數年的同期水平。
高盛此前預計,2026年全年美元投資級債券發行量為2.1萬億美元,但目前來看,這一預測面臨明顯的上行風險。
今年6月,美元投資級債券發行量達到2400億美元,而2020年至2025年6月的月均發行量僅為1290億美元,今年6月較歷史均值高出約86%。截至7月8日,7月發行量已達到515億美元,而過去六年整個7月的平均發行規模也只有1040億美元。
通常情況下,夏季是歐美企業債發行的傳統淡季,但2026年的季節性放緩尚未出現。若科技企業和AI產業鏈公司繼續加快融資,全年發行規模可能突破高盛目前的2.1萬億美元預測。
科技行業已成為新增債券供應的主要來源。2026年以來,廣義科技行業占美元投資級債券發行量的20%,創Dealogic有統計以來的新高。不過,這一比例仍可能低估AI融資的實際規模,因為相關發行人還分布在航空航天、衛星通信、房地產、公用事業和工業等類別。
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(科技行業在美元投資級債券發行量占比的趨勢)
例如,SpaceX近期完成了250億美元債務交易,在Dealogic數據中被劃入航空航天行業,在彭博美元投資級公司債指數中則被歸入有線電視和衛星通信板塊,并未計入傳統科技行業。
AI資本開支無法僅靠現金流支撐
高盛預計,五大云巨頭在2025財年至2030財年的AI資本開支總額將達到5.8萬億美元。
市場對這些公司2026年資本開支的一致預期,已經占據其經營現金流的大部分。
盡管大型科技公司普遍擁有龐大現金儲備、強勁盈利能力和較低杠桿率,但隨著資本開支長期維持高位,僅依靠經營現金流支持投資并不現實。
AI基礎設施具有投入大、建設周期長、前期現金流支出集中等特點。
一座大型數據中心不僅需要采購GPU和服務器,還涉及土地、廠房、電力接入、變電設施、冷卻系統、網絡設備以及后續維護。部分項目從規劃到投產需要數年,投資回報則要等待算力出租、云服務收入或AI應用商業化后才能逐步兌現。
更重要的是,高盛預測的5.8萬億美元總開支僅包括五家頭部云服務商,并未完整覆蓋半導體制造、存儲芯片、光通信、電網擴建、獨立數據中心、AI初創企業及其他產業鏈環節。
這意味著,整個AI生態的真實融資需求可能更大。
美元債市場難以承接全部融資
部分市場參與者認為,美元投資級債市場規模龐大,足以承擔AI融資的主要部分。彭博美元投資級公司債指數的存量規模達到7.9萬億美元,而五大云服務商當前杠桿率普遍較低,理論上擁有較大的加杠桿空間。
即使顯著增加債務,多數頭部科技企業仍可能維持投資級評級所要求的信用指標。因此,信用評級本身并非主要障礙。
然而,真正的限制來自發行人集中度。
如果五大科技公司持續大規模發債,其在債券指數中的權重將迅速上升。而許多機構投資者已經通過股票和指數基金持有大量美國科技股,若再在信用債組合中配置同一批公司,整個投資組合對科技行業和單一發行人的綜合風險敞口可能過高。
與股票投資者相比,債券投資者更重視本金安全、評級下調和尾部風險。
股票上漲空間理論上沒有上限,而債券收益主要來自固定票息和有限的價格升值,因此信用投資者通常不會在缺乏足夠利差補償的情況下,無限增加單一企業債券持倉。
高盛以摩根大通、摩根士丹利和美國銀行等大型銀行為參照,估算五大云服務商在美元投資級債市場中的潛在容量。如果將五家公司的指數合資格債務余額分別提高至最大銀行發行人的水平,理論上可形成約5100億美元的新增債務容量。
但5100億美元并非未來確定的發行規模,而是以現有銀行債指數權重為基礎推算出的潛在“上限”。與5.8萬億美元的資本開支相比,僅依靠美元投資級債券仍無法填補全部資金需求。
科技債期限更長,市場消化難度高于銀行債
報告還指出,發行期限是另一個不可忽視的限制。
在美元投資級市場中,銀行債券的加權平均期限約為7年,非銀行企業約為11年,而科技企業債券平均期限達到15年。在歐元市場,銀行債平均期限約為6.6年,非銀行企業約為8年,科技債則接近12年。
期限越長,債券對利率變化越敏感,占用的久期和風險額度也越多。對資產管理機構而言,承接250億美元的15年期科技債,與承接同等規模的7年期銀行債并不相同。
因此,即使科技巨頭信用質量很高,大量長期債券集中發行,仍可能要求更高的新券溢價。隨著供應持續增加,企業基本面強勁不再意味著融資成本可以始終維持低位,發行節奏、債券期限和市場倉位都將影響最終定價。
當然,也有部分投資者愿意提高科技債配置,將其視為參與AI長期增長主題的一種方式。但高盛認為,隨著投資周期推進,市場將對不同發行人的融資用途、回報前景和債務結構作出更精細的區分。
多幣種債券和私募資本共同承接AI融資需求
事實上,AI融資已經開始向美元以外的市場擴散。
2026年以來,五大云服務商在全球不同幣種共發行約1940億美元債券,占主要市場投資級債券發行量的約9%。其中約32%的投資級債券在美元以外發行,涉及歐元、英鎊、日元、瑞士法郎和加元等幣種。
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(五大云服務商2026年已發行了多幣種債券)
多幣種發債能夠擴大投資者基礎,分散美元市場的集中度壓力,并利用不同地區的利率和資金環境降低融資成本。
除公開債券市場外,私募資本正在成為數據中心建設的重要資金來源。
自2025年初以來,基礎設施基金、房地產投資者、私募股權和私募信貸機構已經為數據中心交易提供超過1400億美元融資,而且這一數字并未包括芯片等其他AI相關投資。
高盛預計,包括數字基礎設施在內的全球基礎設施資產規模,到2030年可能超過3萬億美元。
未來,大型科技企業還可能更多采用項目融資式合資結構。例如,云服務商可以與基礎設施基金、公用事業公司、房地產開發商或主權資本共同投資數據中心和電力設施,由項目自身現金流償還債務,從而減少母公司資產負債表的直接壓力。
與此同時,信用評級較低的供應商和數據中心運營商可能更多依靠高收益債、杠桿貸款和銀行融資。AI融資由此將從少數科技巨頭的投資級債券,擴散至整個信貸市場。
(財聯社 夏軍雄)
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