AI狂热背后的债务暗涌：1.8万亿美元表外风险浮出水面
华尔街见闻
AI基础设施建设融资急速膨胀，核心风险聚集于约1.8万亿美元表外敞口（近1万亿美元采购承诺、逾8000亿美元租赁及供应链融资），AI债券全年发行规模预计突破5700亿美元并持续攀升。杠杆率持续攀升与折旧压力滞后的叠加效应，使风险从表外向信贷体系蔓延。
在AI基础设施建设浪潮席卷之下，一场规模空前的债务扩张正在悄然成型——而其中最危险的环节，从未出现在任何一张财务报表之上。
高盛最新研报预测，2027年超大规模云企业资本支出将达1.1万亿至1.4万亿美元，远超市场普遍预期。然而据摩根士丹利的深入研究，这一已令市场震惊的数字，仍只是冰山一角。
近1万亿美元采购承诺、逾8000亿美元未生效租赁合同，以及数百亿美元的供应商融资安排，共同构成约1.8万亿美元表外敞口——这些负债游离于财务报表之外，却真实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。
摩根士丹利警示，超大规模云企业杠杆率在短短两个季度内已从0.9倍飙升至1.8倍，资本支出增速持续超越营收与自由现金流增速，而折旧压力的真正冲击尚未显现。
与此同时，以Apollo、黑石为代表的私募信贷机构正通过SPV将杠杆转移至供应链层面，形成高度循环、难以穿透的融资架构。一旦AI商业化进程不及预期，或企业客户大规模转向低成本替代方案，整条融资链条的脆弱性将集中暴露。
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，发行节奏将进一步提速。
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，超大规模云企业整体毛杠杆率已从2025年三季度0.9倍升至当前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。
摩根士丹利全球估值、会计与税务团队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。在已披露资本支出之外，还有三类关键表外敞口：
采购承诺约9820亿美元。 超大规模云企业及英伟达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未来现金流出，当前并不体现为任何财务报表上的负债。
值得注意的是，英伟达自身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财务报表之外。
摩根士丹利估算，若将融资租赁纳入计算，微软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。
表外风险另一个核心维度，是通过SPV构建的循环融资架构。
本周Apollo与黑石联合为Anthropic完成了一笔350亿美元“芯片抵押”私募信贷交易，集中体现了这一模式运作逻辑：
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%股权；安排此次交易的摩根士丹利，同时向参与交易投资者提供贷款。
摩根士丹利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在上述架构中尤为活跃——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财务报表，转移至供应商与私募信贷生态系统，使真实系统性风险敞口难以被外部观察者识别和汇总。
当前财务数据存在系统性乐观偏差。大量资本支出目前以“在建工程”（CIP）形式挂账，尚未开始折旧，导致已报告利润率被人为抬高，未来费用压力被低估。甲骨文、Meta、谷歌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7%升至2028财年28%；Meta则可能从9%升至19%。
在此背景下，维持利润率唯一路径是营收同步大幅增长——而目前营收预测上调幅度，远落后于资本支出预测上调幅度。
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。
摩根士丹利结论是，上述风险目前尚不构成迫在眉睫偿付能力危机，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，这一切前提是大型语言模型（LLM）能够持续提升token定价，并维持足够企业客户黏性。越来越多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。
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