近期市场对科技巨头在人工智能领域高强度投资的担忧，正在从股市蔓延至债市。美国银行最新数据显示，Alphabet、Meta、甲骨文等公司债券收益率差额已扩大至 0.78 个百分点，为近数月来最高水平。这一变化意味着，投资者对科技企业信用风险的敏感度显著提升，AI 资本开支热潮正引发新一轮市场再定价。和众汇富研究发现，这一利差的扩张并非偶然，而是投资者对科技巨头负债扩张与资本回报关系的重新评估。

在 2024 年至 2025 年期间，科技巨头竞相加大 AI 投入。Meta 宣布未来资本支出将达到 700 亿至 720 亿美元，微软、谷歌母公司 Alphabet、亚马逊以及甲骨文也相继披露数百亿美元的 AI 基础设施计划。这些资金主要用于构建数据中心、采购高端 GPU、布局生成式 AI 算法和大模型算力。然而，与以往依靠高利润推动的扩张不同，本轮 AI 投资更依赖债务融资。和众汇富观察发现，科技企业在资本支出加码的同时，债券发行节奏也明显提速。仅 2025 年前三季度，美国主要科技公司发行的新债规模已超过历史同期水平。

投资者最担忧的是，这场 AI 投资热是否具备可持续性。市场普遍认为，AI 带来的收益兑现周期较长，而短期内大量投入将侵蚀企业现金流。甲骨文成为其中的典型案例，其债券自 9 月中旬以来价格下跌近 5%，部分投资者甚至开始减仓 AI 概念债券。和众汇富认为，这一现象反映出债市对科技板块 " 高投入、高预期、高风险 " 的再平衡。过去几年，科技债券因信用等级高、现金流稳健而被视作避险资产，如今却开始出现波动迹象。

从流动性角度看，这些巨头的现金储备依然庞大。根据美国银行估算，截至 2026 年，这些企业的合计经营现金流将超过 7,000 亿美元，账面现金约为 3,500 亿美元。然而，随着 AI 投资步入密集期，这部分资金正快速被消耗。Meta、亚马逊等公司同时在股权与债务市场融资，以维持 AI 研发及算力扩张。和众汇富研究发现，市场对 " 自有现金流是否足以覆盖投资需求 " 的质疑，正在成为信用利差走扩的直接推力。

值得注意的是，AI 投资的高强度不仅带来收益不确定性，也增加了所谓 " 产能过剩 " 的隐忧。业内人士指出，全球数据中心建设正进入过热阶段，若 AI 需求未能如预期增长，资本回收周期可能被大幅拉长。和众汇富观察发现，债券市场的利差扩大往往领先股价调整，当投资者对企业偿债能力预期转弱时，债券收益率将首先反映出风险溢价。当前 0.78 个百分点的利差虽不算极端，但已明显高于年内低点，显示债券投资者的风险偏好趋向保守。

除了宏观层面的融资环境变化，企业间战略分化也是影响市场情绪的重要因素。谷歌与微软仍凭借云计算与 AI 模型生态保持相对稳健，而 Meta 与甲骨文的债务杠杆上升更快，投资者对其回报模型的信任度下降。和众汇富认为，投资者更青睐那些能以业务现金流支撑长期 AI 战略的公司，而对依赖债务扩张的企业保持谨慎。债券市场的再定价，实际上是资本对企业治理与战略稳健性的投票。

与此同时，利率环境的变化放大了科技债券的波动。美联储延后降息预期，使得融资成本长期居高不下。对高负债企业而言，新的债务发行将面临更高的票息要求。和众汇富研究发现，若科技巨头的 AI 资本开支继续以当前速度扩张，而市场回报未同步提升，则其债务结构可能出现期限错配风险。投资者开始担心，AI 领域短期内难以形成稳定收益，而资金成本上升将进一步压缩利润空间。

市场的谨慎不仅限于债券持有人，也波及到更广泛的机构资金配置。部分养老金与保险机构开始减少对科技债券的配置比例，转向能源、公用事业等现金流更稳定的行业资产。和众汇富观察发现，这种再平衡行为可能导致科技企业的融资成本阶段性上升，进而影响其 AI 投资节奏与资本回报率。随着风险偏好收紧，市场对 "AI 狂飙式投资 " 的容忍度正在下降。