文章核心观点 - 人工智能融资竞赛已进入债券市场 科技巨头正与各国政府争夺投资者 [1] - 全球政府自2020年疫情以来持续增加债务发行 人工智能借贷进一步加剧了这场日益拥挤的军备竞赛 [3] - 这一供给最终将推高美国国债收益率 超大规模云计算企业的债务相较政府债券也应提供更高收益率 因信贷利差扩大 [3] - 人工智能可能推动截至2029年美国美元信贷市场增长的大约一半 [4] - 大部分人工智能相关借贷为长期债务 截至8月31日 今年投资级企业债券供给中约三分之一为长期债券 人工智能发行方扮演了超大角色 [4] - 长期投资者被要求吸收大量国债供给 同时超大规模企业和其他人工智能相关借款方发行大量长期债务 久期的清算价格必须调整 [5] - 买家可能要求更高收益率来持有长期债券 但多数超大规模企业拥有企业市场中最为强劲的资产负债表 公司预计大量供给将在任何信贷问题出现之前就对其债券构成压力 [5] 主动型ETF如何应对人工智能债券 - 投资组合可能在没有主动决定的情况下建立可观的人工智能敞口 仅通过持有具有个体吸引力的交易即可实现 [6] - 问题不在于以绝对规模持有多少人工智能 而在于投资组合相对于基准应承担多少主动人工智能风险 [6] - T. Rowe Price QM美国债券ETF（TAGG）旨在匹配彭博美国综合债券指数的风险特征 与指数基金不同 TAGG不必复制该指数的权重 [7] - 截至9月30日 TAGG的30日SEC收益率为5.16% 截至10月14日净资产为27亿美元 费用率为0.08% [7] - 截至8月31日 约三分之一投资级企业债券供给为长期债券 人工智能借款方扮演超大角色 [8] - 公司预计大量供给将在信贷质量任何下降之前就压制超大规模企业债券 [8] - 投资级数据中心融资为复杂性支付溢价 人工智能实验室债券仍是未来可能的增项 [8] 超大规模企业债务之外的机遇 - 公司认为在直接超大规模企业债券之外存在更有趣的机会 指向投资级数据中心和基础设施融资 投资者因复杂性获得报酬 [9] - 这些交易需要仔细审视租户质量 合同条款 建设风险和电力可用性 [9] - T. Rowe Price总回报ETF（TOTR）是更灵活的选择 可投资远超综合指数的范围 从国债 企业债券到银行贷款和资产支持证券 [10] - 该基金还旨在比其基准更均匀地分散风险 [10] - 截至9月30日 TOTR的30日SEC收益率为5.58% 截至10月14日净资产为5.69亿美元 费用率为0.31% [10] - 如果计算能力供给最终超过需求 基础设施提供商的债券可能受损 即便如此 拥有高质量租户的数据中心交易应能保持稳定 [11] - 公司会研究增持的一个领域是人工智能实验室发行的债券 目前敞口有限 但如果投入成本下降而需求保持高位 可能建立头寸 [11]