文章核心观点 - 为满足人工智能发展需求，全球数据中心的建设成本预计将超过3万亿美元，这一巨额资本支出远超任何单一科技公司或私人投资的承受能力，因此债务市场将成为主要的融资渠道 [1][2] - 人工智能基础设施建设的融资浪潮正席卷所有类型的债务市场，包括投资级债券、高收益债券、私人信贷、项目融资贷款和结构化金融产品等，其融资规模和复杂性是前所未有的 [2][3][4] - 尽管由大型科技公司（超大规模企业）主导的投资提供了信用支撑，但这场融资热潮也伴随着技术过时、需求不及预期、供应过剩以及融资结构复杂化等多重风险 [7][8][9][10] 融资规模与需求 - 为人工智能建设数据中心的总资本支出估计高达3万亿至5万亿美元以上 [1][3] - 仅2025年，人工智能相关公司和项目就从债务市场筹集了至少2000亿美元，且实际数字可能被严重低估 [2] - 预计2026年仅超大规模企业及其相关合资企业的债券发行量就将达到2500亿至3000亿美元，这可能推动整个投资级债券市场在2026年达到创纪录的规模 [4] - 摩根士丹利预计2026年杠杆融资市场（高收益债券和杠杆贷款）将有约200亿美元的人工智能相关交易，而摩根大通则预计未来五年该领域融资总额将达到1500亿美元 [17] 主要融资渠道 投资级债券 - 2025年，Alphabet、亚马逊、Meta和甲骨文在美国投资级公司债券市场共借款930亿美元，约占去年总发行量的6% [14] - 摩根大通预计未来五年，每年将有约3000亿美元与人工智能和数据中心相关的债券交易 [14] - 市场对超大规模企业的信用评估存在差异，例如甲骨文因负债率较高、现金消耗大，被视为风险更高，其信用违约互换成本在去年底飙升 [15] 高收益债券与杠杆贷款 - 2025年，有三笔总额约70亿美元的垃圾债券交易用于为特定新数据中心的建设融资 [16] - 投资级公司发行的五年期票据票面利率约为4%至4.5%，而高收益发行人的融资成本约为7%至9% [16] - 例如，xAI公司通过债券和贷款融资50亿美元，其固定利率部分票面利率高达12.5%；CoreWeave公司通过两笔交易发行了37.5亿美元高收益债券，利率约为9% [17] 可转换债券 - 人工智能热潮推动2025年全球可转换债券发行量达到1670亿美元的24年高位 [19] - 此类债券允许公司在股价上涨至预设水平时将债务转换为股权，从而显著降低融资成本，例如CoreWeave在12月发行的22.5亿美元可转换债券票面利率仅为1.75% [18] 项目融资贷款 - 2025年，项目融资贷款市场总发行量约为9500亿美元，其中约1700亿美元用于数据中心相关贷款，较前一年增长57% [21] - 此类融资通常通过设立特殊目的载体进行，由超大规模企业签署长期租约，SPV以此为基础借款，将项目资产与开发商风险隔离 [20] - 甲骨文是此类市场的最大用户，过去一年银行为其作为意向租户的数据中心安排了数百亿美元的交易，例如为威斯康星州和德克萨斯州的新设施提供380亿美元贷款 [22] 结构化金融 - 包括商业抵押贷款支持证券和资产支持证券市场，摩根大通预计2026年和2027年，美国CMBS和ABS市场中数据中心的证券化发行量每年可能达到300亿至400亿美元，占这两年总发行量的7%至10%，高于2025年的约270亿美元 [24] 私人信贷 - 资产管理公司通过公司直接贷款、基础设施债务、房地产债务和资产融资等方式为人工智能建设提供资金 [31] - 目前人工智能相关公司的未偿私人信贷贷款已超过2000亿美元，国际清算银行预计到2030年可能达到3000亿至6000亿美元 [31] 其他创新融资形式 - **Beignet债券**：Meta在路易斯安那州的数据中心项目通过一个特殊目的载体融资300亿美元，由摩根士丹利安排超过270亿美元债务，Blue Owl提供约25亿美元股权，债务期限覆盖建设期及运营后20年，债券在二级市场交易价格一度高达面值的110% [27][28][29] - **GPU融资**：融资需求正从建筑物扩展到内部的图形处理器，例如有机构曾寻求为SPV安排约200亿美元股权和债务，用于购买英伟达处理器并出租给xAI [33] - **私人配售**：保险公司等长期投资者青睐于期限为15至20年、对标投资级信用的数据中心租赁融资，以匹配其负债久期并获取流动性溢价 [30] 驱动因素与市场动态 - 超大规模企业（如微软、Meta）及其合资企业正急于建设计算能力达吉瓦级别的数据中心，并愿意支付有吸引力的利率来获取资金 [4] - 大多数投资由拥有持续盈利业务线的蓝筹公司支持，这为债券投资者提供了信心 [5] - 数据中心建设本质上涉及购买土地、建造建筑、连接电力和寻找租户，开发商利用租约向固定收益投资者证明项目的信用质量 [7] - 美国投资级债券市场是全球最深厚的资金来源之一，因此大量人工智能建设必须通过该市场融资 [15] - 银行项目融资市场正经历需求激增，一位银行家透露目前还有约1000亿美元的数据中心交易正在筹备中 [23] 潜在挑战与风险 - **技术过时风险**：数据中心及其内部的GPU等芯片可能在融资债务还清之前就迅速且意外地过时 [9] - **需求与收入风险**：如果人工智能的普及速度或创收能力不及预期，当大量新债务到期时，借款人或难以找到参与者进行再融资 [8] - **供应过剩与租赁风险**：当前的集中建设可能导致未来供应过剩，房东可能难以找到新租户，且数据中心传统上涉及多租户轮换，贷款机构需承担租约续签风险 [10] - **集中度风险**：贷款机构可能过度暴露于少数几家公司，例如银行已在应对与甲骨文相关的交易对手风险，投资组合经理通常也不希望过多投资集中于单一企业或行业 [11] - **运营与执行风险**：美国面临熟练工人和物资短缺，可能导致项目延误，部分租约允许租户在长期延误的情况下解除合同 [12] - **电力瓶颈**：建设数据中心的最大瓶颈是电力供应，更多开发商开始探索建设专属发电厂（“电表后”供电），这带来了新的融资需求和复杂性 [12] - **市场广度与复杂性风险**：随着贷款、债券和SPV激增，评估任何特定公司或投资组合在人工智能领域的风险敞口变得越来越具有挑战性 [13]