文章核心观点 - 以xAI的Colossus超算集群为例，揭示了当前AI数据中心建设热潮背后，科技公司普遍采用特殊目的实体进行表外融资的金融化运作模式[1] - 这种模式将巨额资本支出和运营风险转移至表外，由追求稳健回报的养老金、保险资金等私人信贷市场提供资金，但最终的成本和风险可能由项目所在地的社区及普通大众承担[5][7][18] - 文章将当前的AI数据中心融资热潮与历史上的安然事件和互联网泡沫相类比，警示其建立在“看不见的债务”和“被假定的长期需求”之上的潜在系统性风险[13][16][17] AI数据中心规模与影响 - xAI在孟菲斯建设的超算集群Colossus，初期用电负荷达150兆瓦，远期规划总容量突破1.2吉瓦，接近孟菲斯市峰值用电需求的40%[1] - OpenAI规划的算力总价值高达1.4万亿美元[1] - 数据中心建设为当地带来短暂繁荣，如创造数千建筑岗位、增加税收，但运营后导致电价上涨、水资源紧张、噪音热污染及氮氧化物排放增加等持久负面影响[3][4][18] - 2025年，田纳西州居民平均电价涨至每度13.88美分，较上年上涨约12%，数据中心密集区域的批发电价出现数倍波动[4] 数据中心融资模式与规模 - 科技公司通过设立特殊目的实体将数据中心资产装入其中，进行表外融资，再将算力通过长期合同“卖回”给母公司使用，以美化财务报表并保护信用评级[5][8] - 该模式主要依赖私人信贷市场，资金来源于养老金、保险公司和年金基金，它们看重其长期合同和可预测现金流[5] - Meta、xAI、甲骨文和CoreWeave已通过此类复杂融资交易筹集超过1200亿美元[9] - Meta为其路易斯安那州Hyperion数据中心项目融资300亿美元，其中债务270亿美元，股权30亿美元，主要投资者包括Pimco、黑石等，Meta持有SPV 20%股权并提供“残值担保”[10] - 甲骨文为多州项目融资约560亿美元，其中债务380亿美元，贷款180亿美元[10] - xAI为GPU算力采购融资200亿美元，其中债务125亿美元，股权75亿美元[10] - CoreWeave基于与OpenAI签署的119亿美元合同，为其算力供应项目融资约145亿美元[10] - 截至2025年底，科技公司从私人基金借款总额约4500亿美元，同比增长约1000亿美元，其中约1250亿美元流入长期项目融资交易[12] - 为实现当前AI计划，科技公司估计需要约15万亿美元外部融资[12] 融资结构特点与风险转移 - SPV机制保证贷款人在违约时只能对数据中心资产追索，而非向科技母公司追索[11] - 融资结构日益复杂，出现了资产支持证券等形式，将债务风险分散给更广泛的投资者[11] - 尽管科技公司资产负债表强劲，但SPV会增加未偿负债，使整体信用风险超过传统模型[11] - 传统云服务商如谷歌、微软、亚马逊主要使用现金或公开债券融资，但部分也开始探索SPV模式[11] - 风险在账面上被切割、包装、转移，最终承压的可能是依赖养老金账户的普通大众[7] 历史类比与警示 - 当前的AI数据中心表外融资模式与90年代的安然事件有相似之处，安然通过SPV将高风险资产移出表外，营造低负债假象，最终风险集中爆发[13] - 其逻辑也与2000年互联网泡沫平行，当时纳斯达克指数从约750点飙升至约5000点，市值膨胀近6倍，泡沫破裂时超5万亿美元市值蒸发[14][15] - 历史教训表明，资金流向表象增长、风险被包装后，最终损失常由社会大众承担[16] - 当技术扩张建立在“看不见的债务”和“被假定的长期需求”上，问题在于后果由谁承担[17] 社区承担的实际成本 - AI数据中心多选址于电价低、土地充裕的小城镇，对当地社区产生长期复杂影响[18] - 孟菲斯为保障供电进行电网升级，大型工业用户被优先，导致居民电价上涨，批发电价波动加剧[18] - 数据中心冷却系统抽取地下水导致水质下降、水压降低；备用天然气涡轮机造成噪音、热污染，并与当地哮喘急诊病例上升相关[4][18] - 社区以税收优惠和土地供应换取项目落地，但需承担电力、水资源和环境压力，AI成为一种重新分配资源与风险的力量[18] - 当地居民同时作为养老金持有人和保单缴费者，既是资金来源，也是最终承压者[18]