AI基礎建設「燒錢」或達5.5萬億美元 小摩：債市有能力消化發債潮、科技巨頭仍可加槓桿

智通財經APP獲悉，隨著科技巨頭為建設AI數據中心掀起發債潮，市場開始擔憂美國投資級債券市場能否消化不斷增加的債務供應。不過，摩根大通資產管理全球市場策略師Stephanie Aliaga認為，超大規模雲端運算公司目前的槓桿水平依然較低，強勁的AI算力需求也為未來現金流提供支撐，因此債券市場完全有能力吸收新增發行。摩根大通估計，六大超大規模雲廠商甚至可以在當前基礎上再增加約1.5萬億美元債務，而不會對其財務狀況造成明顯壓力。

目前，六大超大規模雲端運算公司的債券已經佔美國投資級債券指數約5%，這一比例較兩年前翻了一倍。隨著AI基礎設施投資規模持續擴大，這些科技巨頭在全球債券市場中的影響力正在迅速上升。

Aliaga於週二接受訪問時表示：「我們認為他們還會繼續發債。」

六大AI巨頭債券佔比兩年翻倍 仍可再舉債1.5萬億美元

AI數據中心建設需要投入巨額資本，科技公司因此越來越多地通過債券市場籌集長期資金。目前，六大超大規模雲廠商已經佔美國投資級債券指數約5%，較兩年前的水平增加一倍。快速增長的債券供應，也令部分投資者開始擔心科技公司是否會對投資級債券市場造成越來越大的供給壓力。

不過，摩根大通資產管理認為，這些公司的資產負債表仍然具有足夠的擴張空間。Aliaga指出，與整個投資級債券市場相比，六大超大規模雲廠商目前的槓桿率仍明顯更低。摩根大通估計，這些企業可以較為輕鬆地在現有基礎上額外增加約1.5萬億美元債務。

該行預計，隨著AI基礎設施投資繼續擴張，大型科技公司未來仍將持續利用債券市場融資。Aliaga表示，債務本身並不是壞事。對於正在建設預計可使用5年、10年甚至更長時間的數據中心的超大規模雲廠商而言，債務實際上可能是一種非常具吸引力的融資方式。

美債收益率升至2008年以來高位 科技巨頭發債潮引發「買家不足」憂慮

Aliaga發表上述觀點之際，全球債券市場正面臨明顯壓力。由於市場擔憂美國通脹持續高企，並提高對主要央行進一步加息的預期，美國政府債券收益率已經升至2008年以來最高水平。與此同時，AI基礎設施建設熱潮正在推動大型科技企業加速發行投資級債券。

政府融資需求與科技企業融資需求同時擴大，也引發投資者對於債券市場是否擁有足夠買盤消化新增供給的擔憂。

但Aliaga認為，這種憂慮可能被誇大。她表示：「我們認為市場完全有能力吸收這些新增債券發行。如果說有什麼影響的話，這實際上可能幫助AI熱潮變得更加可持續。」

換言之，如果債券市場能夠持續為大型科技公司提供長期、相對穩定的融資管道，AI數據中心建設就不必完全依賴企業自身現金流，從而有助於延長當前AI資本開支週期。

Anthropic算力合約已超1750億美元 AI基礎設施投入規模持續膨脹

AI算力目前仍然是全球科技行業最緊缺的資源之一。以人工智慧公司Anthropic為例，該公司已經承諾簽署超過1750億美元的雲運算算力合約，凸顯AI企業對於運算基礎設施需求的龐大規模。

隨著大型科技公司、AI實驗室以及雲端運算企業爭奪GPU、伺服器、儲存、網路和數據中心資源，整個AI產業鏈的資本需求正在迅速擴大。

這種融資需求不僅推動科技公司增加債券發行，也開始與美國政府以及其他主權發行人的融資需求爭奪全球固定收益市場資金。

不過，Aliaga認為，AI需求本身也在為這些債務提供重要支撐。

目前，超大規模雲廠商的經營現金流大致能夠覆蓋其資本支出。但更值得關注的是，三家最大超大規模雲廠商已經簽署的客戶合約積壓規模正在以快於資本支出的速度增長。

Aliaga認為，這是一個積極信號，因為它表明企業在AI基礎設施上的巨額投資正在獲得越來越多未來客戶需求的支持，從而提高這些項目最終獲得投資回報的可能性。

2030年前AI基礎設施投資或達5.5萬億美元

摩根大通預計，到2030年，全球AI基礎設施投資總額可能達到驚人的5.5萬億美元。如此龐大的資本需求意味著，即便全球最大的科技公司擁有強勁的現金創造能力，僅依靠自身經營現金流也難以承擔全部投資。

Aliaga表示，超大規模雲廠商自身現金流只能覆蓋5.5萬億美元投資需求中的一部分，因此未來債務融資以及其他形式的外部資本將扮演越來越重要的角色。

除了公開債券市場之外，私人信貸等另類資本也可能成為AI基礎設施融資的重要資金來源。這意味著，AI投資熱潮未來可能越來越從科技股市場延伸至債券和私人信貸市場。

對於投資者而言，評估AI資本開支週期也將不再只是判斷科技企業願意投入多少錢，還需要關注全球資本市場是否能夠持續為這些項目提供足夠的融資。

AI資本開支終將放緩 屆時利潤率與自由現金流有望改善

Aliaga認為，當前超大規模雲廠商的巨額資本開支不會永遠保持如此高速的增長。隨著AI基礎設施逐步建設完成，資本支出增速最終將放緩。屆時，大型科技公司的利潤率和自由現金流壓力有望得到緩解。

她表示，資本開支最終減速，「應該能夠為利潤率和自由現金流帶來一定緩解」。但至少在可預見的未來，AI算力供給緊張的問題仍難以徹底解決。

因此，AI投資週期下一階段真正關鍵的問題可能並不是需求是否存在，而是誰能夠率先解決算力供應瓶頸，以及這些新增產能何時能夠真正上線。

Aliaga特別指出，記憶體供應瓶頸是當前AI基礎設施擴張面臨的重要限制之一。對於投資者而言，未來需要重點判斷哪些企業能夠率先突破記憶體等關鍵零組件的供應限制，並將新的AI算力投放市場。