AI基础设施建设引发债务扩张,1.8万亿美元表外敞口成风险焦点

随着AI基础设施建设的热潮,全球范围内的债务扩张正在形成,其中最令人担忧的是那些未出现在资产负债表上的负债。高盛的报告预测,到2027年,超大规模云计算企业的资本支出将达到1.1万亿至1.4万亿美元,远超市场预期。然而,摩根士丹利的研究显示,这一数字仅是冰山一角,实际的表外敞口约为1.8万亿美元,包括采购承诺、未生效租赁合同和供应商融资安排,这些负债锁定了未来的现金流出,但并未在资产负债表中体现。

AI相关债券发行规模激增

摩根士丹利的“AI债务融资追踪报告”显示,截至2026年5月底,全球AI相关债券发行规模已达2360亿美元,较2025年同期增长了357%。预计全年发行总量将突破5700亿美元,下半年发行节奏将进一步加速。4月单月AI相关债券发行超过740亿美元,创年内新高,其中项目融资结构占高收益债供给的85%、投资级债供给的40%。

企业 债券发行量(亿美元) 占投资级债券指数比例
亚马逊 - -
Meta - -
谷歌 - -
微软 - -
甲骨文 - -

五家超大规模云企业目前已占整个投资级债券指数的4%。在杠杆层面,这些企业的整体毛杠杆率已从2025年三季度的0.9倍升至当前的1.8倍,超过了整个能源行业的杠杆水平。

表外敞口构成

摩根士丹利指出,除了已披露的资本支出外,还有三类关键的表外敞口:

类型 金额(亿美元) 说明
采购承诺 9820 超大规模云企业及英伟达的长期采购合同总额接近1万亿美元。
未生效租赁承诺 8220 超过8000亿美元的租赁合同已签署但尚未开始执行。
应付账款中的未付资本支出 1100 超大规模云企业的应付账款天数(DPO)大幅拉长。

这些负债游离于资产负债表之外,却真实地锁定了未来的现金流出。

SPV与循环融资

表外风险的另一个核心维度是通过SPV构建的循环融资结构。Apollo与黑石联合为Anthropic完成了一笔350亿美元的"芯片抵押"私募信贷交易,集中体现了这一模式的运作逻辑。

摩根士丹利的AI生态系统融资关联图谱显示,OpenAI、甲骨文、英伟达、微软、CoreWeave、AMD、亚马逊之间存在客户、投资者、供应商融资与回购的多重循环关系,同一笔资金在少数几个主体之间反复流转,SPV是实现这种循环的核心工具。

折旧悬崖与货币化缺口

当前财务数据存在系统性的乐观偏差。大量资本支出目前以"在建工程"(CIP)形式挂账,尚未开始折旧,导致已报告的利润率被人为抬高,未来的费用压力被低估。摩根士丹利预测,微软、甲骨文、Meta、谷歌四家企业未来三年的累计折旧将超过5200亿美元。

在此背景下,维持利润率的唯一路径是营收同步大幅增长——而目前营收预测的上调幅度,远落后于资本支出预测的上调幅度。数据显示,谷歌2026年资本支出共识预测较一年前上调139%,Meta和亚马逊分别上调85%和81%,甲骨文上调幅度最大,达175%。

与此同时,营收预测的修正幅度明显滞后,资本支出先于商业化落地的结构性错配已清晰可见。

时机错配与信息披露缺口

摩根士丹利的结论是,上述风险目前尚不构成迫在眉睫的偿付能力危机,而是一系列时机错配与信息披露缺口的叠加:折旧压力被递延、资本支出跑赢货币化进度、杠杆向供应商与私募信贷层转移,以及不同公司之间资本强度的可比性因会计分类差异而大打折扣。

超大规模云企业显然意识到当前市场情绪窗口的有限性,正在抓紧时机最大化融资规模。高盛分析师Ryan Hammond指出,若AI基础设施投资规模达到GDP的2%至3%,类比铁路与汽车工业的历史建设周期,2027年资本支出可能达到1.1万亿美元;极端情景下,结合超大规模云企业现金流与投资级信贷市场容量,上限或达1.4万亿美元。

然而,这一切的前提是大型语言模型(LLM)能够持续提升token定价,并维持足够的企业客户黏性。越来越多的企业正将目光转向性能接近但价格大幅低廉的AI产品。一旦需求端发生结构性转移,当前这套精心构建的融资体系,将面临根本性的压力测试。