過去幾年，美國最大的幾家科技公司一直在競相開發先進的人工智慧系統，同時為蓬勃發展的初創企業提供計算能力，這場競賽耗資巨大。為實現這些目標，它們徹底改變了融資方式。長期依賴豐厚營收和股價上漲的 Alphabet 旗下 Google、Meta Platforms 以及其他科技巨頭，如今正大量舉債來構建聊天機器人運行所需的技术。
今年3月，亞馬遜公司首次在歐洲發行債券，籌集了145億歐元（約合170億美元），創下該貨幣史上規模最大的企業債券發行紀錄。這家零售巨頭還在美國債券市場發行了370億美元債券，成為美國歷史上第四大企業債券發行。據彭博社報導，Facebook母公司Meta於4月30日發行了250億美元的投資級債券，旨在為其人工智慧建設提供資金。
美國四大科技公司表示，僅今年一年，他們就需要總共花費約 6500 億美元用於數據中心、網絡設備和其他人工智能基礎設施，以實現其人工智能目標。
以下是对借貸的依賴如何改變科技行業並推動人工智慧繁榮的分析。
人工智能的發展如何改變了科技公司的財務實踐？
多年來，互聯網繁榮時期湧現的科技公司透過將巨額利潤再投資於自身業務來實現增長。它們也發行債券，但這在籌集和使用資金方面所起的作用較小。但從2025年末開始，大型科技公司開始發行數百億美元的債券，爭相加大對人工智慧能力的投資。與此同時，像OpenAI和Anthropic這樣的新興企業也分別從風險投資機構籌集了數十億美元的資金。
科技公司計劃如何使用這筆資金？
這些科技公司投入的大部分資金——無論是債務融資還是股權融資——都用於人工智能相關的設備、服務和房地產。僅 Alphabet 一家公司就表示，其技術基礎設施支出中約 40% 用於數據中心和網絡設備，60% 用於伺服器。甲骨文公司就是數據中心支出的一個典型例子。這家資料庫巨頭一直透過企業債務和特定項目貸款來籌集資金，用於在全國各地建設數據中心。
然而，這不僅僅是房地產的問題。這些公司還需要為設施配備昂貴的晶片，用於訓練和運行人工智慧模型。通常，公司會設立特殊目的實體（SPV）——本質上是為特定財務目標（包括購置技術設備）而成立的獨立公司。透過 SPV，債務可以不計入公司資產負債表，從而保護公司免受潛在的評級下調影響。自 2025 年底以來，埃隆·馬斯克的 xAI 一直努力透過表外實體籌集高達 200 億美元的資金，這些實體購買晶片並將其回租給 xAI。
另外兩項開支加劇了這場爭奪第一的競爭：電力成本和人工智能人才。由於美國電網難以滿足其數據中心的需求，Alphabet 最近收購了一家清潔能源開發商，為其數據中心供電。Meta 也一直在斥資數百萬美元聘請技術嫻熟的工程師。
為什麼企業選擇借貸而非使用現金或發行股票？
大型科技公司面臨巨大壓力，需建設數據中心以支援人工智慧功能。Meta、Alphabet 及其他科技巨頭可利用現有的現金儲備來建設數據中心。它們的廣告業務為它們提供了充足的現金，使它們能夠輕鬆借貸，並將部分收入再投資於人工智慧。例如，谷歌在 2025 年第四季度（不包括合作夥伴的收益）的收入超過 970 億美元。
但借貸仍然具有吸引力，尤其是在華爾街公司急於向他們提供貸款的當下。特殊目的實體（SPE）使公司能夠將債務從資產負債表中剝離，這更增加了借貸的吸引力。
對於收入通常遠低於大型企業的AI初創公司而言，大量舉債並非總是可行的選擇。相反，像OpenAI和xAI這樣的私營公司通過出售公司股份籌集了數十億美元，並將這些資金用於滿足其AI需求。但這種做法的次數有限，因為股權持有者的股份會被不斷稀釋。2025年，xAI借入了50億美元的公司債務，該公司已償還了這筆債務。OpenAI和Anthropic尚未進入債務資本市場，目前正在尋求其他融資方式。
這種程度的借貸有多不尋常？此刻又有什麼不同之處？
去年底，與人工智能相關的借貸浪潮令投資者感到恐慌，當時大型科技公司在短短幾週內籌集了近 1000 億美元，用於擴大雲端和資料中心容量。
這波融資熱潮緊隨 Meta 公司在路易斯安那州建設數據中心而獲得的約 300 億美元融資之後。這筆交易凸顯了人工智能基礎設施所需資金的規模，以及企業融資方式日益多元化的趨勢。該筆融資由 Meta 公司旗下的特殊目的實體完成，但將通過與這家科技巨頭簽訂的長期租賃協議償還貸款方。這種結構表明，數據中心運營商既可以發行傳統債券，又能從貸款方籌集巨額資金，而不會大幅增加資產負債表的債務，也不會危及自身的信用評級。
為凸顯對資金的渴望，Alphabet 於 2026 年初發行了罕見的 100 年期債券，這是自 20 世紀 90 年代末以來沒有科技公司進行過的交易，滿足了保險公司和養老基金等長期投資者的需求。
Meta 公司重返債券市場，發行了 250 億美元的投資級債券。此次債券發行是在 Meta 公司發布年度資本支出預期高於 1 月預測的第二天進行的。
這波人工智能領域的借貸熱潮，因其速度、規模以及借款方的類型而備受矚目。歷史上，企業債務激增通常與投機泡沫相關，例如20世紀80年代的槓桿收購熱潮，當時發行高風險債券為一系列激進的企業併購提供資金。相比之下，近期這波債券的發行方卻是世界上現金最充裕、信用評級最高的公司。
承擔如此巨額債務會如何改變這些公司的風險狀況？
儘管利率高企，短短時間內仍籌集了數千億美元資金，用於推進人工智慧建設，這反映出生成式人工智慧競爭的緊迫性。一些市場參與者將此情況與早期基礎設施建設熱潮相提並論，例如互聯網泡沫時期的光纖網絡建設，當時電信公司大量舉債以鋪設網絡。
但兩者之間存在關鍵差異。如今最大的發行商比上世紀90年代末的許多電信運營商盈利能力更強，業務也更加多元化。
儘管近期債務融資有所增加，但預計大型科技公司在人工智慧總支出中，債務融資所佔比例仍將相對較小。分析師估計，他們計劃的資本支出中約有 80% 至 90% 將通過營運現金流來籌集。此外，儘管近期借貸有所增加，但預計主要數據中心運營商的總債務水平相對於其年度收益而言仍將保持在較低水平。
然而，如此龐大的融資規模也會產生影響。更高的借貸規模可能會改變公司的財務狀況，影響其信用評級和低成本借貸能力。除了科技行業之外，大量債務發行也可能重塑信貸市場，吸收原本可能流向其他行業的投資者需求。這不僅會推高其他公司的借貸成本，還會增加貸款機構對人工智慧投資長期回報仍有待驗證的行業的風險敞口。
摩根士丹利預測，2025年2026年投資級公司債發行量可能超過2萬億美元，創歷史新高，部分原因是由人工智慧投資推動。摩根大通分析師去年估計，未來五年，高級債券市場可能需要消化約1.5萬億美元的人工智慧資料中心債券發行。他們表示，到2030年，此類債務可能佔投資級債券市場的20%以上。
如果人工智能熱潮未能達到預期，可能會出現什麼問題？
如果人工智能熱潮未能達到預期，那些在數據中心、晶片和電力等方面投入巨資支持人工智能的大型科技公司最終可能會面臨產能過剩和設備很快過時的困境。這種情況類似於互聯網泡沫時期，當時電信公司建設的網絡容量遠遠超過了客戶的實際需求。
低於預期的利潤會擠壓公司的現金流，可能迫使企業削減投資或增加借貸，最終削弱其財務狀況。
此外，還存在更廣泛的市場風險。投資者已將大量資金投入科技債券和股票，押注人工智慧驅動的增長。如果這種樂觀情緒消退，股價可能會下跌，貸款機構將遭受重創。