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  AI基础设施建设热潮之下,一场规模空前的债务扩张正在悄然成形——而其中最危险的部分,从未出现在任何一张资产负债表上。

  高盛最新报告预测 ,2027年超大规模云计算企业资本支出将达1.1万亿至1.4万亿美元 ,远超市场共识。然而,据摩根士丹利的深度研究,这一已令市场咋舌的数字 ,仍只是冰山一角 。

  将近1万亿美元的采购承诺、逾8000亿美元的未生效租赁合同,以及数以百亿计的供应商融资安排,共同构成约1.8万亿美元的表外敞口——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 。

  市场目前尚未将上述风险充分定价。

  摩根士丹利警告,超大规模云企业的杠杆率在短短两个季度内已从0.9倍飙升至1.8倍,资本支出增速持续跑赢营收与自由现金流增速 ,而折旧压力的真正冲击尚未到来。

  与此同时,以Apollo、黑石为代表的私募信贷机构正通过SPV(特殊目的载体)将杠杆转移至供应链层面,形成高度循环 、难以穿透的融资结构 。一旦AI商业化进程不及预期 ,或企业客户大规模转向廉价替代方案,整条融资链条的脆弱性将集中暴露。

  债务发行狂潮:AI已成公开市场最大变量

  据摩根士丹利最新“AI债务融资追踪报告”,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年同期激增357%。

  摩根士丹利预计,AI债务全年发行总量将突破5700亿美元,下半年随着资本支出融资需求集中释放 ,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(用于数据中心建设)占高收益债供给的85% 、投资级债供给的40%。与此同时 ,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,超大规模云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 ,每季度约上升0.3倍,已超过整个能源行业的杠杆水平 。

  摩根士丹利指出,受供给压力影响 ,相关信用利差已从AA区间漂移至A区间,并可能进一步走阔。meta的信用利差目前已宽于CDX IG基准。

  在自由现金流层面,摩根士丹利预测 ,亚马逊与meta在2026年的自由现金流将趋近于零甚至转负 ,届时增量融资将几乎完全依赖新增债务 。

  1.8万亿表外敞口:看不见的负债,锁定的现金流出

  摩根士丹利全球估值、会计与税务团队的Todd Castagno在报告中指出,仅盯着资本支出数字 ,会严重低估AI建设周期的真实财务承诺。在已披露的资本支出之外,还有三类关键的表外敞口:

  采购承诺约9820亿美元。 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 。根据会计准则,除非企业预期合同亏损 ,否则这些义务在货物交付前不计入负债,因此近乎一万亿美元的未来现金流出,当前并不体现为任何资产负债表上的负债 。

  值得注意的是 ,英伟达自身的库存与采购义务已升至2027财年共识营收预测的约32%,远高于历史区间的15%至20%,供应链承诺风险已向芯片供应商端延伸。

  未生效租赁承诺约8220亿美元。 超过8000亿美元的租赁合同已签署但尚未开始执行 ,不计入当前租赁负债 。此外,可变租赁付款 、续租选择权、残值担保等安排同样游离于负债表之外。

  摩根士丹利估算,若将融资租赁纳入计算 ,微软的资本支出占销售额比例将从33%/50%(2026/2027财年)跃升至44%/64% ,甲骨文则可能从76%/115%升至101%/189%。

  应付账款中的未付资本支出约1100亿美元 。 超大规模云企业的应付账款天数(DPO)大幅拉长——甲骨文同比增加370%,meta增加73%,微软增加69%——意味着整条供应链实际上正在为AI建设垫资 ,供应商承担了本应由买方承担的流动性压力。

  SPV与循环融资:杠杆转移至暗处

  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。

  本周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:

  博通为该SPV提供背书 ,Anthropic用所筹资金购买由博通制造的谷歌芯片,而谷歌持有Anthropic 14%的股权;安排此次交易的摩根士丹利,同时向参与交易的投资者提供贷款 。

  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则是实现这种循环的核心工具。

  据悉 ,Apollo旗下保险子公司Athene在上述结构中尤为活跃——通过向退休人员销售年金募集资金,再将资金注入SPV参与AI基础设施融资。这一模式将杠杆从可见的超大规模云企业资产负债表,转移至供应商与私募信贷生态系统 ,使真实的系统性风险敞口难以被外部观察者识别和汇总 。

  折旧悬崖与货币化缺口:被推迟的冲击

  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。甲骨文 、meta、谷歌的在建工程余额同比分别增长约200%、90%和55% 。

  一旦这些资产陆续转入折旧 ,冲击将集中释放 。

  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。以甲骨文为例,折旧占营收比例可能从当前的7%升至2028财年的28%;meta则可能从9%升至19%。

  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。

  此外,超过2万亿美元的剩余履约义务(RPO)高度集中于少数大型长期合同 ,交易对手集中风险不容忽视——一旦循环体系中任何一个主要参与者出现问题 ,将可能引发连锁反应 。

  时机错配而非即时偿付危机

  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 。

  本文转载自华尔街见闻,智通财经编辑:陈宇锋。

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