AI 基础设施军备竞赛正在将科技巨头推入一个前所未有的融资困境——经营现金流已无法覆盖资本开支，大厂们正以租赁、发债、削减回购乃至增发股票等一切可用手段筹钱，而表外承诺规模已突破 3.1 万亿美元，整个 AI 算力建设的真实财务风险远比财报数字所呈现的更为深重。

据追风交易台 9 月 3 日消息，摩根士丹利在近日的一份研报中称，超大规模云厂商（Hyperscaler）预计 2027 年现金资本开支将超过 1.2 万亿美元，而同期经营现金流总量估计仅约 1 万亿美元——缺口已然打开。亚马逊与谷歌的自由现金流（FCF）已于 2026 年第二季度转负，Meta 预计下一季度亦将步入负值区间。这一拐点标志着 AI 投资进入新阶段：自我造血能力告急，外部融资全面提速。

这场融资扩张的规模与复杂程度令市场警觉。大摩指出，超大规模云厂商叠加英伟达与博通，目前披露的表外承诺与担保总额已超过 3.1 万亿美元，涵盖租赁、采购承诺、担保及各类信用支持结构。

与此同时，资本开支被低估、自由现金流被高估的会计处理问题正引发投资者关注——若融资成本随承诺规模持续攀升，新增 AI 基础设施投资的回报率能否覆盖资本成本，将成为悬在整个行业头顶的核心问题。

现金流告急：AI 投资强度超越自我造血极限

大摩报告指出，超大规模云厂商目前将超过 40% 的营收重新投入 AI 资本开支，这一强度已远超其经营现金流所能支撑的上限。尽管这些公司旗下传统业务利润率依然丰厚，但单靠内生现金流已无法维系当前的投资节奏。

从时间线来看，这一转变正在加速。2025 年底，超大规模云厂商开始发行债券；进入 2026 年，债务与股权融资双双提速。

谷歌已将年度股票回购从逾 600 亿美元削减至零，并于 2026 年第二季度增发 500 亿美元股票，合计为 AI 基础设施建设腾挪出逾 1100 亿美元资金，但代价是股东开始承受稀释——该公司过去十年曾将流通股数量压缩 13%，如今这一趋势正在逆转。

大摩数据显示，超大规模云厂商表内债务与租赁负债合计已升至7700 亿美元。其中，超大规模云厂商在投资级非金融企业债券市场的发行占比，已从 2025 年的 2% 跃升至 2026 年迄今的 19%，债务融资对 AI 资本开支的支撑作用日益凸显。

表外 " 暗债 "：3.1 万亿承诺的真实风险

在表内债务之外，更大规模的风险潜伏于表外。

大摩报告揭示，超大规模云厂商通过向供应商和数据中心开发商提供租赁担保、采购承诺及各类信用支持，使后者得以在云厂商尚未付款、尚未确认负债之前，便完成融资并启动建设。

具体而言，超大规模云厂商（及英伟达）已承诺的尚未开始执行的租赁付款总额达 1.1 万亿美元（未折现），其中微软 3290 亿美元、甲骨文 2610 亿美元、Meta 2790 亿美元、亚马逊 1370 亿美元、谷歌 850 亿美元。

与此同时，英伟达、博通与超大规模云厂商合计披露的采购承诺已达 1.7 万亿美元，谷歌一家即占 7070 亿美元。

大摩认为，这些结构的核心逻辑在于：投资级云厂商的信用背书，使特殊目的载体（SPV）得以从私募信贷市场以较低成本融资，建设完成后再由云厂商承租。

然而，该行也警告，这些合同在供需关系正常化之前具有战略价值，一旦供需提前平衡，企业可能面临为过剩产能买单或被迫重新谈判的风险。

会计迷雾：资本开支被低估，自由现金流被高估

大摩报告特别指出，当前的会计处理方式使 AI 基础设施建设的真实财务负担难以被投资者准确识别。

最典型的案例来自微软。上一季度，微软宣布将数据中心使用寿命从 15 年延长至 25 年，由此导致大量数据中心租赁从融资租赁重新分类为经营租赁。

由于微软在计算自由现金流时纳入融资租赁资本开支、但剔除经营租赁，这一会计估计变更将使其资本开支数字看起来更低、自由现金流看起来更高——但经济实质并未改变，租赁仍然类似于以债务融资建设数据中心。

SPV 结构同样制造了会计盲区。Meta 与谷歌均披露，其数据中心 SPV 在建设期间不予并表，理由是两家公司均认定自身并非 SPV 的 " 主要受益人 " ——即不具备主导 SPV 最重要经济活动的权力。

大摩称，这一判断并非一成不变，随着提供剩余价值支持的可能性上升，并表结论可能随时改变，进而影响报告杠杆率与资产负债表呈现。

新兴融资工具：客户预付款与芯片厂商 " 借表 "

随着传统融资渠道趋于饱和，更具创意的融资结构正在涌现。

甲骨文率先引入客户预付款作为资本开支融资来源。最新季度，甲骨文披露收到 46 亿美元客户预付款用于资本开支。这类预付款在资产负债表上以递延收入列示，但其性质更接近债务融资——预付款收到时间早于收入确认超过一年，甲骨文须按其增量借款利率确认利息费用。目前甲骨文 10 年期与 30 年期债券隐含到期收益率分别为 6.9% 与 7.9%，客户预付款的利息成本应与此相近。

芯片厂商则通过 SPV 结构直接为客户提供融资支持。博通与英伟达均已宣布设立芯片融资 SPV，由 SPV 发行债券购入芯片后租赁给未获评级的 AI 实验室，两家公司分别提供剩余价值担保，以覆盖租约违约且芯片转售不足以偿还债券持有人的情形。博通宣布的芯片租赁融资工具可支持高达 20 吉瓦算力的资本开支，英伟达亦有类似结构的报道。这些安排使未获评级的 AI 实验室得以以接近投资级供应商的融资成本获取芯片。

大摩称，芯片厂商在向 SPV 出售芯片时，可能需要将收入在芯片销售与剩余价值担保之间进行分拆确认，担保负债应在销售时按公允价值计量，若担保最终无需履行，相关收益通常不计入营业收入。

大摩最终将问题归结为一个核心逻辑：随着每一轮新增承诺推高融资成本，新建 AI 基础设施的投资回报率必须能够覆盖不断上升的资本成本，否则整个建设逻辑将面临重新审视。该行认为，当前需重点关注以下几点：

其一，自由现金流数字的可比性已因会计处理差异而大打折扣，需穿透租赁分类与 SPV 结构还原真实资本开支；

其二，超大规模云厂商股票回购的持续削减与潜在增发，将对每股收益产生实质性稀释影响；

其三，超大规模云厂商在投资级债券市场的供给占比已从 2% 跃升至 19%，信用利差走阔的压力正在积聚；

其四，3.1 万亿美元的表外承诺一旦触发并表条件或供需逆转，将对相关公司的报告杠杆率产生重大冲击。

这场 AI 基础设施的融资扩张，已远远超出科技公司资产负债表所能承载的范畴，并正在以前所未有的速度重塑整个科技行业的资本结构。