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AI基础设施建设热潮之下 ，一场规模空前的债务扩张正在悄然成形——而其中最危险的部分，从未出现在任何一张资产负债表上 。
高盛最新报告预测 ，2027年超大规模云计算企业资本支出将达1.1万亿至1.4万亿美元 ，远超市场共识 。然而，据摩根士丹利的深度研究 ，这一已令市场咋舌的数字 ，仍只是冰山一角。
将近1万亿美元的采购承诺 、逾8000亿美元的未生效租赁合同，以及数以百亿计的供应商融资安排 ，共同构成约1.8万亿美元的表外敞口——这些负债游离于资产负债表之外 ，却真实地锁定了未来的现金流出 。
市场目前尚未将上述风险充分定价 。
摩根士丹利警告，超大规模云企业的杠杆率在短短两个季度内已从0.9倍飙升至1.8倍，资本支出增速持续跑赢营收与自由现金流增速 ，而折旧压力的真正冲击尚未到来。
与此同时 ，以Apollo 、黑石为代表的私募信贷机构正通过SPV（特殊目的载体）将杠杆转移至供应链层面，形成高度循环、难以穿透的融资结构 。一旦AI商业化进程不及预期 ，或企业客户大规模转向廉价替代方案 ，整条融资链条的脆弱性将集中暴露 。
债务发行狂潮：AI已成公开市场最大变量
据摩根士丹利最新“AI债务融资追踪报告 ”，截至2026年5月底 ，全球AI相关债券发行规模已达2360亿美元 ，较2025年同期激增357%。
摩根士丹利预计，AI债务全年发行总量将突破5700亿美元 ，下半年随着资本支出融资需求集中释放 ，发行节奏将进一步加速。
4月单月AI相关债券发行超过740亿美元，创年内新高 ，其中项目融资结构（用于数据中心建设）占高收益债供给的85% 、投资级债供给的40% 。与此同时 ，亚马逊 、meta、谷歌 、微软 、甲骨文五家超大规模云企业，目前已占整个投资级债券指数的4% 。
在杠杆层面，超大规模云企业的整体毛杠杆率已从2025年三季度的0.9倍升至当前的1.8倍 ，每季度约上升0.3倍 ，已超过整个能源行业的杠杆水平。
摩根士丹利指出，受供给压力影响 ，相关信用利差已从AA区间漂移至A区间 ，并可能进一步走阔 。meta的信用利差目前已宽于CDX IG基准 。
在自由现金流层面，摩根士丹利预测 ，亚马逊与meta在2026年的自由现金流将趋近于零甚至转负 ，届时增量融资将几乎完全依赖新增债务。
1.8万亿表外敞口：看不见的负债，锁定的现金流出
摩根士丹利全球估值、会计与税务团队的Todd Castagno在报告中指出 ，仅盯着资本支出数字 ，会严重低估AI建设周期的真实财务承诺 。在已披露的资本支出之外，还有三类关键的表外敞口：
采购承诺约9820亿美元 。 超大规模云企业及英伟达的长期采购合同总额接近1万亿美元。根据会计准则 ，除非企业预期合同亏损 ，否则这些义务在货物交付前不计入负债，因此近乎一万亿美元的未来现金流出，当前并不体现为任何资产负债表上的负债 。
值得注意的是 ，英伟达自身的库存与采购义务已升至2027财年共识营收预测的约32% ，远高于历史区间的15%至20%，供应链承诺风险已向芯片供应商端延伸 。
未生效租赁承诺约8220亿美元。 超过8000亿美元的租赁合同已签署但尚未开始执行 ，不计入当前租赁负债 。此外 ，可变租赁付款、续租选择权 、残值担保等安排同样游离于负债表之外 。
摩根士丹利估算，若将融资租赁纳入计算 ，微软的资本支出占销售额比例将从33%/50%（2026/2027财年）跃升至44%/64% ，甲骨文则可能从76%/115%升至101%/189%。
应付账款中的未付资本支出约1100亿美元。 超大规模云企业的应付账款天数（DPO）大幅拉长——甲骨文同比增加370%，meta增加73% ，微软增加69%——意味着整条供应链实际上正在为AI建设垫资 ，供应商承担了本应由买方承担的流动性压力 。
SPV与循环融资：杠杆转移至暗处
表外风险的另一个核心维度，是通过SPV构建的循环融资结构 。
本周Apollo与黑石联合为Anthropic完成了一笔350亿美元的“芯片抵押 ”私募信贷交易 ，集中体现了这一模式的运作逻辑：
博通为该SPV提供背书 ，Anthropic用所筹资金购买由博通制造的谷歌芯片，而谷歌持有Anthropic 14%的股权；安排此次交易的摩根士丹利，同时向参与交易的投资者提供贷款。
摩根士丹利的AI生态系统融资关联图谱显示 ，OpenAI 、甲骨文、英伟达 、微软 、CoreWeave、AMD 、亚马逊之间存在客户 、投资者、供应商融资与回购的多重循环关系 ，同一笔资金在少数几个主体之间反复流转，SPV则是实现这种循环的核心工具 。
据悉 ，Apollo旗下保险子公司Athene在上述结构中尤为活跃——通过向退休人员销售年金募集资金 ，再将资金注入SPV参与AI基础设施融资 。这一模式将杠杆从可见的超大规模云企业资产负债表，转移至供应商与私募信贷生态系统 ，使真实的系统性风险敞口难以被外部观察者识别和汇总。
折旧悬崖与货币化缺口：被推迟的冲击
当前财务数据存在系统性的乐观偏差 。大量资本支出目前以“在建工程”（CIP）形式挂账 ，尚未开始折旧，导致已报告的利润率被人为抬高 ，未来的费用压力被低估 。甲骨文 、meta 、谷歌的在建工程余额同比分别增长约200%、90%和55%。
一旦这些资产陆续转入折旧 ，冲击将集中释放 。
摩根士丹利预测，微软 、甲骨文 、meta、谷歌四家企业未来三年的累计折旧将超过5200亿美元 。以甲骨文为例 ，折旧占营收比例可能从当前的7%升至2028财年的28%；meta则可能从9%升至19%。
在此背景下 ，维持利润率的唯一路径是营收同步大幅增长——而目前营收预测的上调幅度，远落后于资本支出预测的上调幅度 。
数据显示，谷歌2026年资本支出共识预测较一年前上调139% ，meta和亚马逊分别上调85%和81% ，甲骨文上调幅度最大，达175% 。
与此同时 ，营收预测的修正幅度明显滞后 ，资本支出先于商业化落地的结构性错配已清晰可见。
此外，超过2万亿美元的剩余履约义务（RPO）高度集中于少数大型长期合同 ，交易对手集中风险不容忽视——一旦循环体系中任何一个主要参与者出现问题 ，将可能引发连锁反应。
时机错配而非即时偿付危机
摩根士丹利的结论是，上述风险目前尚不构成迫在眉睫的偿付能力危机 ，而是一系列时机错配与信息披露缺口的叠加：折旧压力被递延、资本支出跑赢货币化进度 、杠杆向供应商与私募信贷层转移 ，以及不同公司之间资本强度的可比性因会计分类差异而大打折扣 。
超大规模云企业显然意识到当前市场情绪窗口的有限性，正在抓紧时机最大化融资规模 。
高盛分析师Ryan Hammond指出 ，若AI基础设施投资规模达到GDP的2%至3% ，类比铁路与汽车工业的历史建设周期，2027年资本支出可能达到1.1万亿美元；极端情景下，结合超大规模云企业现金流与投资级信贷市场容量 ，上限或达1.4万亿美元。
然而 ，这一切的前提是大型语言模型（LLM）能够持续提升token定价，并维持足够的企业客户黏性 。越来越多的企业正将目光转向性能接近但价格大幅低廉的AI产品 。一旦需求端发生结构性转移 ，当前这套精心构建的融资体系 ，将面临根本性的压力测试。
本文转载自华尔街见闻，智通财经编辑：陈宇锋 。
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