11 月 11 日，巴克莱银行发布了一份研究报告，将云计算公司甲骨文（Oracle）的债务评级下调至 " 减持 "，并警告其可能在 2026 年 11 月耗尽现金。

市场的忧虑情绪已反映在金融衍生品的价格上。近期，甲骨文的信用违约互换（CDS）价格出现飙升。

甲骨文的财务问题，只是行业趋势的一个缩影。

数据显示，2025 年以来，美国数据中心相关债务发行额已升至 254 亿美元，较 2024 年全年增长 112%。自 2022 年以来，这一发行额更是增长了 1854%。

为了给 AI 数据中心建设提供资金，包括 Meta、甲骨文和 Alphabet 在内的美国科技公司正以前所未有的规模进入信贷市场。仅在 2025 年 9 月和 10 月，它们就发行了合计 750 亿美元的债券和贷款。

当 AI 的盈利前景尚不明朗，而债务规模却持续扩大时，一个问题摆在了投资者面前：这场由 AI 驱动的资本投入，究竟是在构筑未来的数字基石，还是在累积一个债务泡沫？

11 月 11 日，巴克莱银行固定收益研究团队分析师安德鲁 · 凯切斯（Andrew Keches）将甲骨文的债务评级下调至 " 减持 "（Underweight），这在债券市场相当于 " 卖出 " 建议，并警示其信用评级最终可能被降至 BBB-，该级别距离 " 垃圾债 " 门槛仅一步之遥。

这一预测的核心逻辑在于，甲骨文为履行其 AI 合同而进行的资本支出，已超出其自由现金流所能支撑的范围，迫使其依赖外部融资。

巴克莱的模型显示，即便资本支出不再增加，甲骨文的现金储备（截至目前约为 110 亿美元）也可能在 2026 年 11 月前耗尽，届时公司将面临再融资需求。

与其他大型云服务商相比，甲骨文的财务状况较为脆弱，其资产负债率达到 500%，而亚马逊和微软分别仅为 50% 和 30%，Meta 与谷歌则更低。

过去十年间，甲骨文的计息债务总额已翻了一番，达到 1116 亿美元。此外，公司的资产负债表外还有超过 1000 亿美元的租赁承诺尚未确认，这可能会加剧评级机构对其杠杆水平的担忧。

市场的忧虑情绪已反映在金融衍生品的价格上。近期，甲骨文的信用违约互换（CDS）价格出现飙升，已升至 2023 年 10 月以来最高水平，达到了 84.46 个基点。这表明投资者愿意支付更高的成本来对冲其潜在的违约风险。

值得注意的是，甲骨文的增长在很大程度上依赖于和 OpenAI 等客户的供应商融资协议，这使其面临交易对手风险。巴克莱认为，考虑到甲骨文与 OpenAI 的合作关系规模，其 CDS 价格甚至可以被视为 OpenAI 相关风险的 " 代理指标 "。

甲骨文的情况并非个例，而是整个 AI 行业信贷扩张的一个表现。AI 对算力的需求正在驱动数据中心建设，而支撑这场建设的资金，有相当一部分来自债务。

有数据显示，年初至今，美国数据中心相关的担保债务发行总额已达到 254 亿美元，相较于 2024 年全年的 120 亿美元增长 112%。自 2022 年以来，这一发行额更是增长了 1854%。

过去，科技巨头大多依靠自身的经营现金流来支持扩张，较少在债券市场进行大规模融资。然而，这一模式在 2025 年发生了改变。

仅在 9 月和 10 月这两个月内，Meta、甲骨文和 Alphabet 等公司就通过发行债券和贷款从市场融资 750 亿美元。这一数字是 2015 年至 2024 年间该行业年均发行量的两倍以上。巴克莱银行预计，2025 年全年，超大规模云服务商的债券发行总额预计将达到 1600 亿美元。

摩根大通在一份分析报告中也对此进行了测算。该行策略师团队预测，为了满足未来五年的 AI 数据中心建设需求，仅投资级债券市场就需要提供约 1.5 万亿美元的资金。而整个 AI 基础设施建设的总资金需求可能高达 5 万亿至 7 万亿美元。

这意味着，从高收益债券、杠杆融资到私人信贷，多个信贷市场都可能被用来满足 AI 的资金需求。

为了满足融资需求，数据中心行业的融资结构正变得更加复杂，这可能加剧了潜在的金融风险。

资产支持证券（ABS）和商业抵押贷款支持证券（CMBS）等过去在房地产领域常见的金融工具，如今正被越来越多地应用于数据中心融资。目前，数据中心相关的 ABS 和 CMBS 存量总额已达到约 490 亿美元。

这些金融工具的风险之所以更高，一个原因是许多项目的底层资产并非已经签约的租金收入，而是基于对未来 AI 需求的预期收入流。

换言之，有资金正流向那些在没有锁定长期租户的情况下就开工建设的数据中心。这种 " 投机性建设 "（speculative building）模式，押注于 AI 需求的持续高速增长。一旦需求放缓，这些项目将面临现金流压力，甚至可能引发违约。

另一个风险在于 AI 硬件资产的快速折旧。与传统服务器不同，用于 AI 计算的 GPU 等核心硬件，其有效技术寿命仅有 2 至 4 年。这意味着数据中心的核心资产价值将迅速缩水。

据行业分析，2025 年新建数据中心的年度折旧额可能高达 400 亿美元，而其产生的收入仅为 150 亿至 200 亿美元。这种债务与收入的错配，将给未来的再融资带来挑战。当一笔 5 年或 10 年期的长期债务到期时，作为抵押的硬件资产可能已经接近报废，这将削弱公司的再融资能力。

虽然微软、亚马逊等公司拥有充足的现金储备，但许多规模较小的运营商正在通过高风险贷款，来为这些大公司提供配套服务。

例如，CoreWeave 公司通过其拥有的英伟达 GPU 作为抵押，获得了数十亿美元的贷款。这种模式将硬件贬值的风险直接与信贷风险绑定，一旦市场环境变化，可能引发连锁反应。

大规模的债务、复杂的金融工具，以及对未来需求的乐观预期，让一些华尔街人士感到似曾相识。

摩根大通的策略师团队在报告中发出警告：当前围绕 AI 数据中心的投资热，与 2000 年前后导致大规模违约和估值崩溃的电信和光纤网络泡沫有相似之处。当时，对互联网前景的憧憬导致了光纤网络的过度建设，最终因产能严重过剩而引发了一场行业危机。

这种担忧并非个例。一项近期针对数据中心高管的行业调查显示，超过六成（61%）的受访者对行业的未来感到担忧，认为上升的能源成本和潜在的过度投资，可能在未来引发行业困境。这些迹象表明，市场的乐观情绪可能正在累积风险。

更深层次的问题在于，尽管美国科技公司在 AI 基础设施上投入了数千亿美元，但自由现金流并未实现同步增长。

数据显示，这些公司在 2021 年创造了 1670 亿美元的自由现金流。但科技公司的现金流甚至出现了增长放缓或甚至下降的迹象，摩根士丹利今年 10 月预计，这些公司未来 12 个月内对的自由现金流可能会下降约 16%。

这意味着，资本支出缺口越来越依赖于债务来弥合。

截至目前，AI 项目本身的盈利路径尚不明朗，且呈现出 " 赢家通吃 " 的特性。这意味着大量资本投入可能无法转化为相应的回报，最终成为沉没成本。

免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。