财联社 7 月 14 日讯（编辑 夏军雄）人工智能（AI）基础设施建设正在从科技行业的资本开支竞赛，演变为全球信贷市场面临的一场长期融资考验。

高盛在最新报告中指出，微软、谷歌母公司 Alphabet、亚马逊、Meta 和甲骨文五家超大规模云服务商（Hyperscalers）预计将在 2025 财年至 2030 财年投入合计 5.8 万亿美元用于 AI 相关资本开支。随着数据中心、芯片、电力和网络基础设施投资快速扩张，企业内部现金流已难以独立承担全部资金需求，债务融资的重要性正在上升。

但问题在于，即便是全球规模最大、流动性最强的美元投资级公司债市场，也可能无法独自消化如此庞大的融资需求。

高盛认为，未来数年，AI 投资将不得不同时依赖多币种债券、高收益债、银行贷款、私募信贷、基础设施基金以及项目融资等多种渠道。

科技企业发债激增，美元债供应远超历史水平

AI 融资需求已经反映在债券发行数据中。

数据显示，截至 2026 年 7 月 8 日，美元投资级债券年内发行规模达到 1.369 万亿美元，约合 1.37 万亿美元，明显高于过去数年的同期水平。

高盛此前预计，2026 年全年美元投资级债券发行量为 2.1 万亿美元，但目前来看，这一预测面临明显的上行风险。

今年 6 月，美元投资级债券发行量达到 2400 亿美元，而 2020 年至 2025 年 6 月的月均发行量仅为 1290 亿美元，今年 6 月较历史均值高出约 86%。截至 7 月 8 日，7 月发行量已达到 515 亿美元，而过去六年整个 7 月的平均发行规模也只有 1040 亿美元。

通常情况下，夏季是欧美企业债发行的传统淡季，但 2026 年的季节性放缓尚未出现。若科技企业和 AI 产业链公司继续加快融资，全年发行规模可能突破高盛目前的 2.1 万亿美元预测。

科技行业已成为新增债券供应的主要来源。2026 年以来，广义科技行业占美元投资级债券发行量的 20%，创 Dealogic 有统计以来的新高。不过，这一比例仍可能低估 AI 融资的实际规模，因为相关发行人还分布在航空航天、卫星通信、房地产、公用事业和工业等类别。

（科技行业在美元投资级债券发行量占比的趋势）

例如，SpaceX 近期完成了 250 亿美元债务交易，在 Dealogic 数据中被划入航空航天行业，在彭博美元投资级公司债指数中则被归入有线电视和卫星通信板块，并未计入传统科技行业。

AI 资本开支无法仅靠现金流支撑

高盛预计，五大云巨头在 2025 财年至 2030 财年的 AI 资本开支总额将达到 5.8 万亿美元。

市场对这些公司 2026 年资本开支的一致预期，已经占据其经营现金流的大部分。

尽管大型科技公司普遍拥有庞大现金储备、强劲盈利能力和较低杠杆率，但随着资本开支长期维持高位，仅依靠经营现金流支持投资并不现实。

AI 基础设施具有投入大、建设周期长、前期现金流支出集中等特点。

一座大型数据中心不仅需要采购 GPU 和服务器，还涉及土地、厂房、电力接入、变电设施、冷却系统、网络设备以及后续维护。部分项目从规划到投产需要数年，投资回报则要等待算力出租、云服务收入或 AI 应用商业化后才能逐步兑现。

更重要的是，高盛预测的 5.8 万亿美元总开支仅包括五家头部云服务商，并未完整覆盖半导体制造、存储芯片、光通信、电网扩建、独立数据中心、AI 初创企业及其他产业链环节。

这意味着，整个 AI 生态的真实融资需求可能更大。

美元债市场难以承接全部融资

部分市场参与者认为，美元投资级债市场规模庞大，足以承担 AI 融资的主要部分。彭博美元投资级公司债指数的存量规模达到 7.9 万亿美元，而五大云服务商当前杠杆率普遍较低，理论上拥有较大的加杠杆空间。

即使显著增加债务，多数头部科技企业仍可能维持投资级评级所要求的信用指标。因此，信用评级本身并非主要障碍。

然而，真正的限制来自发行人集中度。

如果五大科技公司持续大规模发债，其在债券指数中的权重将迅速上升。而许多机构投资者已经通过股票和指数基金持有大量美国科技股，若再在信用债组合中配置同一批公司，整个投资组合对科技行业和单一发行人的综合风险敞口可能过高。

与股票投资者相比，债券投资者更重视本金安全、评级下调和尾部风险。

股票上涨空间理论上没有上限，而债券收益主要来自固定票息和有限的价格升值，因此信用投资者通常不会在缺乏足够利差补偿的情况下，无限增加单一企业债券持仓。

高盛以摩根大通、摩根士丹利和美国银行等大型银行为参照，估算五大云服务商在美元投资级债市场中的潜在容量。如果将五家公司的指数合资格债务余额分别提高至最大银行发行人的水平，理论上可形成约 5100 亿美元的新增债务容量。

但 5100 亿美元并非未来确定的发行规模，而是以现有银行债指数权重为基础推算出的潜在 " 上限 "。与 5.8 万亿美元的资本开支相比，仅依靠美元投资级债券仍无法填补全部资金需求。

科技债期限更长，市场消化难度高于银行债

报告还指出，发行期限是另一个不可忽视的限制。

在美元投资级市场中，银行债券的加权平均期限约为 7 年，非银行企业约为 11 年，而科技企业债券平均期限达到 15 年。在欧元市场，银行债平均期限约为 6.6 年，非银行企业约为 8 年，科技债则接近 12 年。

期限越长，债券对利率变化越敏感，占用的久期和风险额度也越多。对资产管理机构而言，承接 250 亿美元的 15 年期科技债，与承接同等规模的 7 年期银行债并不相同。

因此，即使科技巨头信用质量很高，大量长期债券集中发行，仍可能要求更高的新券溢价。随着供应持续增加，企业基本面强劲不再意味着融资成本可以始终维持低位，发行节奏、债券期限和市场仓位都将影响最终定价。

当然，也有部分投资者愿意提高科技债配置，将其视为参与 AI 长期增长主题的一种方式。但高盛认为，随着投资周期推进，市场将对不同发行人的融资用途、回报前景和债务结构作出更精细的区分。

多币种债券和私募资本共同承接 AI 融资需求

事实上，AI 融资已经开始向美元以外的市场扩散。

2026 年以来，五大云服务商在全球不同币种共发行约 1940 亿美元债券，占主要市场投资级债券发行量的约 9%。其中约 32% 的投资级债券在美元以外发行，涉及欧元、英镑、日元、瑞士法郎和加元等币种。

（五大云服务商 2026 年已发行了多币种债券）

多币种发债能够扩大投资者基础，分散美元市场的集中度压力，并利用不同地区的利率和资金环境降低融资成本。

除公开债券市场外，私募资本正在成为数据中心建设的重要资金来源。

自 2025 年初以来，基础设施基金、房地产投资者、私募股权和私募信贷机构已经为数据中心交易提供超过 1400 亿美元融资，而且这一数字并未包括芯片等其他 AI 相关投资。

高盛预计，包括数字基础设施在内的全球基础设施资产规模，到 2030 年可能超过 3 万亿美元。

未来，大型科技企业还可能更多采用项目融资式合资结构。例如，云服务商可以与基础设施基金、公用事业公司、房地产开发商或主权资本共同投资数据中心和电力设施，由项目自身现金流偿还债务，从而减少母公司资产负债表的直接压力。

与此同时，信用评级较低的供应商和数据中心运营商可能更多依靠高收益债、杠杆贷款和银行融资。AI 融资由此将从少数科技巨头的投资级债券，扩散至整个信贷市场。