当科技巨头成为“影子银行”：AI繁荣下的信用隐忧
在美国俄亥俄州前铀浓缩厂的荒地上，混凝土正浇筑一座“数字时代的金字塔”。这里将容纳8吉瓦的AI算力，由软银旗下SB Energy出资建设、OpenAI承租、英伟达提供芯片并为千亿租约兜底——一场以千亿美元为单位的豪赌，正通过一张精密而脆弱的融资网络悄然铺开。
科技巨头们早已不只是代码和算法的缔造者，它们靠着自身的高信用评级，为数据中心、初创AI实验室甚至无评级运营商提供担保、注入资本、签订长期订单，编织出一个盘根错节的共生网络。
据标普测算，到2027年，美国六大云巨头——微软、亚马逊、Alphabet、Meta、甲骨文和SpaceX的资本支出总额预计将达1.3万亿美元，几乎是2025年的3倍。
“众多AI企业之间的投资互联性与循环性，使得一家企业的盈利受损风险可能迅速扩散至整个更广泛的产业生态。”国际货币基金组织（IMF）总裁特别顾问托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）近日在高盛组织的一次访谈中表示。
更为重要的是，随着资本支出持续膨胀，云巨头们的资产负债表的承载能力正在快速萎缩。10月30日，标普全球因资本支出及自由现金流方面的重大不确定性，将Meta的展望从“稳定”调整为“负面”。
越滚越大的雪球里，是否已藏着裹了技术光环的系统性泡沫？资本开支狂潮的尽头，谁又为信用买单？
越滚越大的“融资机器”
近日，亚马逊宣布将设立最高800亿美元的融资安排，以所购硬件作为担保。今年7月，该公司重返美债市场启动高达250亿美元的发债计划，9月首次发行英镑债券。
大举借债的原因与其AI资本支出的缺口有关。亚马逊在2026年三季度财报中提到，该公司资本支出增幅超出预期，导致截至9月30日的12个月内，自由现金流出达424亿美元。该公司财报指引预测，2026年资本支出达2200亿美元，市场普遍预计2027年将突破3000亿美元。过去这笔支出主要靠着云计算和零售业务产生的丰厚现金流，但现在来看显然不够。
亚马逊不是孤例。标普全球报告测算，2027年，美国六大云巨头的资本支出总额预计将达1.3万亿美元。这一数字是2025年的近3倍，相当于整个荷兰的GDP，几乎赶上全球军费开支（2025年为2.887万亿美元）的一半。
上述报告称，过去一年，美国约一半的私人部门GDP增长都源于高科技与AI相关活动。截至今年8月末，六大云巨头已募集超过4000亿美元的债权与股权资金，几乎全部用于AI基础设施建设。
这些钱流向何方？答案是：数据中心、AI芯片、冷却系统、电力基础设施，以及那些尚在图纸上的“未来算力”。据标普估算，2025年至2030年间，仅这6家公司对AI与数据中心的投资就将超过7万亿美元，已构成美国经济和市场中日益重要的组成部分。
支撑这一疯狂扩张的，不仅是企业自身的现金流，更是一套日益复杂的融资机器。无评级的小公司和高评级的行业巨头之间也因此结成一张盘根错节的融资网络。
例如，TeraWulf建设运营AI数据中心算力，初创企业Fluidstack租用算力以服务大型AI客户，Alphabet为Fluidstack部分租赁负债提供支持，并获得对 TeraWulf的股权投资；英伟达则为多个数据中心项目提供残值担保，承诺若资产贬值将补齐差额。
诸如残值担保、芯片融资、租赁负债、兜底保障等，均是AI行业循环融资的典型模式。这种模式下，形成了大规模的类债务，虽不计入传统的公司资产负债表，但却是企业实实在在的风险所在。
而且，这种信用捆绑已深入产业肌理。微软持有OpenAI 27%股份，同时是其最大云服务商；亚马逊向Anthropic投资数十亿美元，并换取其10年内超千亿美元的AWS支出承诺；Alphabet不仅投资Anthropic，还为其提供TPU算力支持。
在这种“股权+订单+技术”的深度绑定下，企业间的竞争边界正在模糊，取而代之的是共生共荣共溃。“众多AI企业之间的投资互联性与循环性，使得一家企业的盈利受损风险可能迅速扩散至整个更广泛的产业生态。”阿德里安称。
AI发债，全球买单
AI资本周期的重心在美国，但其融资影响已扩散至全球信用市场。
威灵顿投资管理固定收益基金经理布莱克·黄（Blake Huynh）表示，AI已不再仅仅是股票市场的投资叙事，它正日益成为高收益债券市场中一股决定性力量。年初至今，与AI基础设施相关的高收益债发行规模已占总发行量的20%，而2025年这一比例仅为5%。
标普测算，2026年全球非金融企业债券发行规模将增长14%，极大贡献来自于头部云服务商债券发行量的大幅飙升，前三季度已经接近3000亿美元，预计全年发行规模将超4000亿美元。
一个全新的细分赛道正在形成：数据中心、数字基础设施、电力配套等企业纷纷进入高收益债市场融资。这些新发债主体往往拥有与超大规模云服务商签订的长期合同作为支撑，但其融资结构极为复杂，融合了结构化信用、资产证券化与项目融资等多种工具。
市场上有一种担忧，这些云服务商短期内大规模债券进入市场，会不会影响其他企业借款人和美债市场的融资空间？
种种数据表明，目前还没到这一步。标普全球评级企业评级董事李畅在2026中国信用观察研讨会上对记者表示，首先从发行规模上来说，即便剔除高科技行业，全球非金融企业债券发行规模仍增长约7%，还是非常健康的增长速度。其次从9月份美国10年期、30年期国债拍卖情况看，超额认购率仍维持在高位，说明整体市场需求非常强劲，能够承接不断扩大的债券供给。
利差方面也暂时没有太大的影响。信用利差即债券收益率和同期限无风险利率之差，是融资成本的直接体现，也是风险显性化最灵敏的市场信号。利差走阔意味着融资成本上升，行业承压。李畅告诉记者，从去年9月到今年7月，这些头部云服务商的信用利差实际上在扩大，这与它们不断增加发债规模相关。投资人也关注其债务规模增长、债务杠杆升高以及融资结构问题。不过，整体高科技行业和投资及发行人的利差都还维持在低位。
不过，眼下全球债券收益率已升至数十年来的高位，一些压力开始显现。穆迪（Moody）首席经济学家马克·赞迪（Mark Zandi）在上述高盛组织的访谈中表示，目前，AI正凭借自身的动能运行，并受到广泛乐观情绪和狂热氛围的支撑。但如果利率继续维持在当前水平或更高水平超过一两个季度，AI可能会成为经济体系中那个率先陷入困境的领域。
“许多AI企业已采用显著的杠杆融资，而投资者通过杠杆ETF和衍生品也进一步增加了杠杆水平；当遭遇不利冲击时，杠杆叠加可能带来问题。”阿德里安分析称。
资本开支狂潮下的信用隐忧
大规模资本开支周期，在历史上反复上演同一个剧本：过度投资、杠杆攀升、违约率上升。上世纪90年代的电信泡沫、2010年代的能源热潮，概莫能外。当前AI基础设施建设的狂飙突进，正在显露出相似的早期信号。
穆迪公司报告称，算力与基础设施的资本支出已远超AI应用带来的收入，市场对投资泡沫的担忧正在积聚。
这种担忧并非毫无根据。从需求侧看，AI的Token调用量、开发者数量和终端渗透率确实呈指数级增长。但问题在于，资本投入的速度已经显著跑赢了商业化落地的节奏。资本支出增长屡超预期，融资结构日趋复杂和不透明，而投资回报的实现仍需数年之久。“AI的发展是真实的，但当前的投资热度可能已经超前于实际需求。”标普全球评级企业评级董事总经理刘彦君对记者说。
赞迪提出，得益于强劲的盈利能力和高营收增速，AI产业生态整体仍具韧性。但开源模型带来的竞争加剧，正在缓慢侵蚀AI企业的盈利能力，压力沿价值链传导。
更深层的隐忧在于信用格局的重构。六大云巨头凭借稳定的收入和现金流长期享有高信用评级，但随着资本支出持续膨胀，资产负债表的承载能力正在快速萎缩。
上述标普报告显示，亚马逊、Meta等公司的杠杆率已逼近评级下调的阈值，目前之所以仍能维持AA/AA-的高评级，主要原因在于这些企业的核心业务仍然盈利很强、收入和现金流也较可预测，标普的评级已计入其不断增长的AI资本支出。它们的信用指标变化主要取决于资本支出增速与收入、盈利增速之间的差距。
10月30日，标普全球将Meta的展望由“稳定”调整为“负面”。依据是认为该公司资本支出将持续处于高位，而AI变现的能力有限，其自由经营现金流（FOCF）将保持负值。
威灵顿投资管理的基金经理点出了关键矛盾：如果AI投资的变现路径存在不确定性，高额资本开支终将冲击现金流和杠杆指标。这种压力释放的过程，可能进一步加剧投资级信用市场内部的分化。
市场也有积极的声音。高盛的信用策略师近期上调了对超大规模云服务商债务发行的预期。其逻辑在于：尽管当前10年期美债收益率已升至2007年以来最高，但投资级债券指数的信用利差仍处于2000年以来的历史低位，科技板块同样如此。高评级科技发行方拥有充裕的财务灵活性和债务承受能力，几家云巨头超高的信用评级在当今信贷市场中已属稀缺资源，这为其表外负债提供了一定的缓冲空间。