AI基建狂潮--让华尔街“假也不休”，为五年后不知道是什么的技术，进行20-30年期限的融资

一场史无前例的AI基建融资狂潮正席卷华尔街，数百亿美元资金涌向数据中心建设，银行家们连8月假期都顾不上休。

与此同时，业内高管和分析师开始质疑这股投资热潮是否正在催生新的泡沫，尤其是当投资者为一项五年后形态未卜的技术提供长达30年的融资时。

8月23日，据报道，知情人士透露，摩根大通和三菱UFJ金融集团本周正在牵头一笔超过220亿美元的贷款，支持Vantage Data Centers建设大型数据中心园区。Meta则从太平洋投资管理公司和Blue Owl Capital获得290亿美元资金，在路易斯安那州农村地区建设大型数据中心。这交易凸显了市场对AI基建融资的狂热追捧。

然而，在资本疯狂涌入的背后，质疑声也开始浮现。行业关键参与者承认AI投资者可能面临痛苦。OpenAI首席执行官Sam Altman表示，他认为当前的人工智能投资狂热与1990年代末的互联网泡沫存在相似之处。麻省理工学院一项研究显示，95%的企业生成式AI项目未能产生任何利润。

分析人士指出，这种反差正让信贷观察人士感到紧张，特别是考虑到许多融资安排都基于数据中心未来现金流的预测，而这些技术的长期盈利能力仍存在不确定性。花旗集团美国投资级信贷策略主管Daniel Sorid表示：

信贷投资者自然会回想起2000年代初，当时电信公司可能过度建设和过度借贷，随后就看到了这些资产出现一些重大减记。

AI数据中心融资规模创历史新高

对于从事数据中心融资交易的华尔街银行家们来说，这个夏季没有假期可言。

据报道，7月有xAI的100亿美元债务和股权交易，以及CoreWeave的26亿美元债务交易。

8月，月初Meta达成了一笔260亿美元借款和30亿美元股权的交易，用于其数据中心建设。本周，摩根大通和三菱UFJ金融集团同意为Vantage Data Centers承销220亿美元债务。

据行业追踪机构Project Finance News数据，市场预计今年规模将增长至600亿美元，是2024年的两倍。考虑到8月的交易总额，市场可能需要上调预估的数据中心融资规模。

瑞银信贷策略主管Matthew Mish表示：

私人信贷对人工智能的资金投入在过去三个季度中每季度约为500亿美元的低端水平。即使不考虑Meta和Vantage的大型交易，它们提供的资金已经是公开市场的两到三倍。

目前大部分债务资金来自私人信贷市场。许多新的计算中心正在通过商业抵押贷款支持证券（CMBS）获得融资，这些证券并非与企业实体挂钩，而是与这些综合体产生的收益挂钩。

据摩根大通估计，由AI基础设施支持的CMBS金额已从2024年全年总额增长30%，达到156亿美元。

从自筹资金到外部融资的转变

值得注意的是，训练和支持最先进的人工智能模型所需的基础设施的早期建设主要由人工智能公司自己资助，其中包括谷歌和Meta等科技巨头。不过，最近，资金越来越多地来自债券投资者和私人信贷机构。

彭博智库的一份最新报告指出，尽管AI相关投资的风险千差万别，但像微软、亚马逊这些“AI超级巨头”主要通过发行被称为“金边企业债”的优质债券来融资建造新基础设施。这类债券之所以被认为相对安全，是因为这些公司本身现金流充裕，具备很强的还款能力。

借款人通常是拥有世界上最佳资产负债表的科技巨头。它们选择借贷是因为数字太大，而且债务通常归属于它们正在建设的数据中心，而不是公司本身。

私人债务基金的繁荣意味着更多资金在寻求更高回报。数据中心交易满足了这一需求，提供比典型企业贷款更高的收益率。因此投资者纷纷抓住机会赚取额外现金。

分析人士还指出，随着美联储主席鲍威尔对降息更加开放，对收益率的追求将变得更加迫切。

行业关键参与者承认AI投资者可能面临痛苦

然而，在AI数据中心融资规模正经历爆炸式增长之际，行业关键参与者承认AI投资者可能面临痛苦。

据见闻文章，全球AI浪潮的“旗手”、OpenAI首席执行官Sam Altman认为，当前AI领域的狂热与当年的科网泡沫有很多类似之处。他还指出，OpenAI在不远的将来，会在数据中心建设上花费数万亿美元。

在这场由万亿美金驱动的豪赌中，注定会有输家。Altman意味深长地表示，“有人”将会亏掉“一笔惊人的钱”。但他紧接着补充道：“我们不知道是谁。”

本周，一份来自麻省理工学院（MIT）的报告，揭示了企业在AI投资上的严峻现实，认为，尽管企业对生成式AI充满期待，但绝大多数项目未能产生实际的财务影响，高达“95%的企业从其生成式AI投资中获得的回报为零”。

一边是AI基建设施的疯狂融资，一边是行业关键参与者的重磅警告，这种矛盾正让信贷观察者感到紧张。

S&P全球评级私人市场分析全球主管Ruth Yang直言不讳地指出了这种融资模式的风险：

数据中心交易是针对一项我们甚至不知道五年后会是什么样子的技术进行的20到30年期融资。我们对未来现金流的评估持保守态度，因为我们不知道它会是什么样子，没有历史依据。

据瑞银集团，一种叫做“PIK（实物支付）贷款”的贷款形式正在科技类私募信贷领域变得越来越常见，这是一种借款人因现金紧张、用增加债务代替现金支付利息的方式。第二季度，投资于中小企业的BDC公司中，这种“纸面利息收入”占总收入比例升至6%，是2020年以来最高的，说明贷款人面对的财务压力正在上升。

BDC（Business Development Company） 是“商业发展公司”，一种投资公司，专门投资于中小型企业或初创公司，并向投资者提供进入私募市场的渠道。BDC收入中PIK比例上升，意味着它们收取的利息越来越多是“纸面利息”（非现金），反映出借款企业的财务压力加剧。

值得注意的是，市场数据显示泡沫迹象正在显现。CB Insights的数据显示，目前有498家AI独角兽企业，总估值达2.7万亿美元。AI初创公司的估值倍数已超过100倍。

更令人担忧的是，AI初创企业的单位经济效益堪忧：用户支付1美元，应用层公司向基础模型提供商支付5美元，后者向超大规模计算服务商支付7美元，最终向GPU制造商支付13美元。

知名金融博客ZeroHedge在一篇文中称，在AI技术炒作周期中要小心“断层期”，投资者必须明确，在Gartner提出的新兴技术周期中，所投资或部署的每一项AI技术目前处于哪个阶段。Gartner的技术炒作周期模型将新兴技术的发展划分为五个阶段：

技术触发期（Innovation Trigger）、期望膨胀期（Peak of Inflated Expectations）、泡沫破灭谷底（Trough of Disillusionment）、稳步爬升期（Slope of Enlightenment）、生产成熟期（Plateau of Productivity）

潜在的终结因素：电力成本、价格压力

许多AI债务交易都基于这样一种理念：他们建设的数据中心将产生足够的收入来偿还贷款。顶级人工智能提供商的成本之争将受到密切关注。如果AI价格再次下跌，可能会让一些投资者担心能否获得偿还。

电力需求的状况也可能成为借贷狂潮的终结。数据中心消耗大量电力，电力价格今年上涨了近7%。监管机构将飙升的需求归咎于数据中心。电力价格上涨至少意味着运营数据中心的成本更高。

德克萨斯州对价格上涨的不满尤为严重，该州通过了一项法律，赋予电网运营商在危机中减少数据中心电力供应的能力。

股票市场也开始显现怀疑情绪。人工智能风险和回报的典型代表CoreWeave今年早些时候进行了引人注目的IPO，但该公司股价已从峰值下跌近50%。

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