人工智能技术的迅猛发展正成为全球股市持续走高的核心驱动力，然而支撑这一技术基础的海量数据中心建设，却越来越依赖大规模债务融资，这也让市场对潜在风险的警惕性不断上升。

瑞银集团最新报告指出，2025年以来，人工智能数据中心及相关基础设施的融资总额已达到1250亿美元，相比2024年同期的150亿美元增长了近8倍。报告预测，到2026年，这一领域的增量融资需求将成为左右整个信贷市场走势的重要变量。

T. Rowe Price固定收益投资组合经理安东·东布罗夫斯基表示：“公募和私募信贷正逐渐成为AI投资的主要资金渠道，其规模的急速膨胀确实引发了一些担忧。”他进一步指出，虽然当前融资供给还能基本满足市场需求，但考虑到未来庞大的资金缺口，这一板块仍需密切关注。

英国央行上周也发布警示：如果市场估值出现调整，债务在AI基础设施热潮中的放大作用，可能放大金融体系的整体风险。

Neuberger Berman投资级信贷团队高级交易员克里斯托弗·克拉默在接受路透社采访时表示，大型科技公司为布局AI基础设施而大规模发债，已带来明显的结构性变化。“过去，这些科技巨头几乎从不在债务市场占据核心位置，现在情况完全不同了。这种转变会带来大量投资机会。”他补充说，新的市场动态令人兴奋，通过适当的风险管理，完全有可能为投资者创造可观回报。

以下五个关键维度，揭示了债务融资如何成为AI“算力竞赛”的核心支柱。

一、甲骨文案例：信用违约风险指标急剧攀升

甲骨文公司股价在上周四大跌近11%，创下年内单日最大跌幅，并拖累整个科技板块。市场担忧主要源于其巨额资本开支计划以及对业绩回报周期的怀疑。

长期以来，科技企业高管强调，凭借强劲现金流支持AI等前沿投资是必要之举——投资不足的风险远大于潜在过剩。与OpenAI签署的数百亿美元合作曾推动甲骨文股价在9月创下年内高点、较年初几乎翻倍，但随后累计回调已超过40%。

穆迪在9月指出合作协议存在多项潜在风险，但未下调评级。标普全球数据显示，在AI债务发行热潮中，甲骨文的杠杆水平备受关注，其信用违约互换（CDS）价差已升至2009年以来最高。路透社此前报道，对冲基金Saba Capital近期向机构投资者出售了针对甲骨文、微软等公司的信用衍生品，以满足对冲需求。

二、投资级债券市场：科技巨头主导地位凸显

近期投资级债券市场出现科技企业发债高峰。9-10月，甲骨文和Meta分别发行180亿和300亿美元债券，Alphabet也宣布了新一轮发债计划。

摩根大通估算，AI相关企业在投资级债券指数中的权重已达14%，超过美国银行业成为最大板块。不过，在2025年预计总计1.6万亿美元的投资级债券发行中，科技巨头的占比仍相对有限。

三、高收益债券：风险与回报并存

高收益（垃圾级）债券市场同样感受到AI热潮的推动，科技类发行规模创历史纪录。这类债券信用评级较低，但提供更高收益率以补偿风险。

Mirabaud Asset Management固定收益经理艾尔·卡特莫尔表示，截至11月底，其团队尚未配置任何近期发行的AI相关投资级或高收益债券。“在我们确认数据中心能按时、按预算交付预期算力，且市场需求持续稳定之前，这类投资的前景仍未完全验证。”他认为，鉴于不确定性，投资者应要求接近股权级别的风险溢价，而非仅满足于债券收益率。

四、私募信贷：快速崛起的主力渠道

除了传统银行贷款，私募信贷正成为AI数据中心建设的重要资金来源。瑞银预计，截至2026年初的12个月内，AI领域私募信贷规模将接近翻倍。

摩根士丹利预测，到2028年数据中心建设总计1.5万亿美元资金需求中，超过一半可能来自私募信贷市场。

五、资产支持证券（ABS）：潜在新增长点

摩根士丹利指出，资产支持证券等结构化产品有望为AI行业提供额外融资渠道。这类产品通过将数据中心租金等稳定现金流打包成可交易证券，实现资金循环。

美银数据显示，数字基础设施相关ABS在美国1.6万亿美元ABS市场中的占比虽仅5%（约820亿美元），但过去不到五年已增长超9倍，其中数据中心相关占比达63%。该机构预计，2026年新增供给可能达到500-600亿美元。

然而，2008年金融危机留下的教训仍让市场对ABS保持警惕——当时大量此类产品因底层资产质量恶化、流动性枯竭而大幅贬值。

我的观点

人工智能的确是当前最具变革潜力的技术方向，其对生产力提升的长期贡献很可能远超以往任何一轮科技周期，这也解释了为什么资本市场愿意为相关基础设施提供巨量资金。数据中心作为“算力底座”，其建设规模必须与AI应用爆发式增长相匹配，单纯依靠企业自有现金流显然不够，因此债务融资（包括公募、私募、债券、ABS等）成为必然选择。这种融资模式本身并非问题——历史上每一次技术革命（如铁路、互联网）都伴随着大规模杠杆。

但当前的风险点也很清晰：

1. 回报周期错配：AI基础设施前期投入极高，但商业化变现路径仍存在不确定性（尤其是超出大模型训练的通用应用落地）。如果2026-2027年无法出现足够多的盈利性AI产品，现金流覆盖债务的能力就会受到考验，类似甲骨文CDS价差上升的情况可能在更多公司出现。

2. 估值敏感性：科技股当前高估值很大程度上建立在对AI长期前景的乐观预期上。一旦市场情绪转向（例如美联储持续高利率、宏观经济放缓），估值回调会迅速传导到债务端，放大杠杆风险。英国央行的警告正是指向这一点。

3. 结构性集中风险：融资高度集中于少数科技巨头和相关基础设施供应商，一旦这些主体出现现金流压力，整个信贷子市场的流动性可能快速恶化。私募信贷和ABS虽提供了灵活性，但透明度和流动性相对较低，危机时更容易出现挤兑式抛售。

总体而言，我认为当前AI投资热潮更接近“生产性泡沫”而非纯粹投机泡沫——底层技术进步是真实的，需求也是刚性的。但债务规模的快速扩张确实放大了周期性风险。理性路径是：企业应保持资本开支纪律，投资者应要求更高的风险溢价，监管机构需提前完善对新型融资工具（如数据中心ABS）的压力测试。

短期看，市场情绪仍偏乐观，融资渠道畅通；中期看（2026-2028年），交付能力和商业化进度将是关键分水岭。只要大部分数据中心能按计划产生稳定现金流，这轮杠杆驱动的投资周期完全有可能软着陆，并为经济带来真实增长。反之，则可能出现局部信贷紧缩，但不太可能演变为系统性危机。