突发！硅谷4.8万亿巨头评级遭下调，负债是净资产的500%；做AI花钱如流水，投行：可能在明年耗尽现金

11月11日，巴克莱银行发布了一份研究报告，将云计算公司甲骨文（Oracle）的债务评级下调至“减持”，并警告其可能在2026年11月耗尽现金。

市场的忧虑情绪已反映在金融衍生品的价格上。近期，甲骨文的信用违约互换（CDS）价格出现飙升。

甲骨文的财务问题，只是行业趋势的一个缩影。

数据显示，2025年以来，美国数据中心相关债务发行额已升至254亿美元，较2024年全年增长112%。自2022年以来，这一发行额更是增长了1854%。

为了给AI数据中心建设提供资金，包括Meta、甲骨文和Alphabet在内的美国科技公司正以前所未有的规模进入信贷市场。仅在2025年9月和10月，它们就发行了合计750亿美元的债券和贷款。

当AI的盈利前景尚不明朗，而债务规模却持续扩大时，一个问题摆在了投资者面前：这场由AI驱动的资本投入，究竟是在构筑未来的数字基石，还是在累积一个债务泡沫？

图片来源：每经记者 李少婷 摄

巴克莱：甲骨文110亿美元现金 或于2026年11月耗尽

11月11日，巴克莱银行固定收益研究团队分析师安德鲁·凯切斯（Andrew Keches）将甲骨文的债务评级下调至“减持”（Underweight），这在债券市场相当于“卖出”建议，并警示其信用评级最终可能被降至BBB-，该级别距离“垃圾债”门槛仅一步之遥。

这一预测的核心逻辑在于，甲骨文为履行其AI合同而进行的资本支出，已超出其自由现金流所能支撑的范围，迫使其依赖外部融资。

巴克莱的模型显示，即便资本支出不再增加，甲骨文的现金储备（截至目前约为110亿美元）也可能在2026年11月前耗尽，届时公司将面临再融资需求。

与其他大型云服务商相比，甲骨文的财务状况较为脆弱，甲骨文的债务股本比（即债务/股东权益）高达500%，远高于亚马逊（50%）和微软（30%）等主要科技公司。Meta与谷歌则更低。

此外，甲骨文的资本负债率高达86.33%，也远高于亚马逊（49.22%）和微软（42.94%）。

过去十年间，甲骨文的计息债务总额已翻了一番，达到1116亿美元。此外，公司的资产负债表外还有超过1000亿美元的租赁承诺尚未确认，这可能会加剧评级机构对其杠杆水平的担忧。

市场的忧虑情绪已反映在金融衍生品的价格上。近期，甲骨文的信用违约互换（CDS）价格出现飙升，已升至2023年10月以来最高水平，达到了84.46个基点。这表明投资者愿意支付更高的成本来对冲其潜在的违约风险。

值得注意的是，甲骨文的增长在很大程度上依赖于和OpenAI等客户的供应商融资协议，这使其面临交易对手风险。巴克莱认为，考虑到甲骨文与OpenAI的合作关系规模，其CDS价格甚至可以被视为OpenAI相关风险的“代理指标”。

截至发稿，甲骨文股价报236.15美元，市值约为6732.1亿美元（约合人民币4.8万亿元）。

美国数据中心债务发行激增 年初至今已达254亿美元

甲骨文的情况并非个例，而是整个AI行业信贷扩张的一个表现。AI对算力的需求正在驱动数据中心建设，而支撑这场建设的资金，有相当一部分来自债务。

有数据显示，年初至今，美国数据中心相关的担保债务发行总额已达到254亿美元，相较2024年全年的120亿美元增长112%。自2022年以来，这一发行额更是增长了1854%。

过去，科技巨头大多依靠自身的经营现金流来支持扩张，较少在债券市场进行大规模融资。然而，这一模式在2025年发生了改变。

仅在9月和10月这两个月内，Meta、甲骨文和Alphabet等公司就通过发行债券和贷款从市场融资750亿美元。这一数字是2015年至2024年间该行业年均发行量的两倍以上。巴克莱银行预计，2025年全年，超大规模云服务商的债券发行总额预计将达到1600亿美元。

摩根大通在一份分析报告中也对此进行了测算。该行策略师团队预测，为了满足未来五年的AI数据中心建设需求，仅投资级债券市场就需要提供约1.5万亿美元的资金。而整个AI基础设施建设的总资金需求可能高达5万亿至7万亿美元。

这意味着，从高收益债券、杠杆融资到私人信贷，多个信贷市场都可能被用来满足AI的资金需求。

金融工具复杂化加剧风险 ABS与投机性建设引关注

为了满足融资需求，数据中心行业的融资结构正变得更加复杂，这可能加剧潜在的金融风险。

资产支持证券（ABS）和商业抵押贷款支持证券（CMBS）等过去在房地产领域常见的金融工具，如今正被越来越多地应用于数据中心融资。目前，数据中心相关的ABS和CMBS存量总额已达到约490亿美元。

这些金融工具的风险之所以更高，一个原因是许多项目的底层资产并非已经签约的租金收入，而是基于对未来AI需求的预期收入流。

换言之，有资金正流向那些在没有锁定长期租户的情况下就开工建设的数据中心。这种“投机性建设”（speculative building）模式，押注于AI需求的持续高速增长。一旦需求放缓，这些项目将面临现金流压力，甚至可能引发违约。

另一个风险在于AI硬件资产的快速折旧。与传统服务器不同，用于AI计算的GPU等核心硬件，其有效技术寿命仅有2至4年。这意味着数据中心的核心资产价值将迅速缩水。

据行业分析，2025年新建数据中心的年度折旧额可能高达400亿美元，而其产生的收入仅为150亿至200亿美元。这种债务与收入的错配，将给未来的再融资带来挑战。当一笔5年或10年期的长期债务到期时，作为抵押的硬件资产可能已经接近报废，这将削弱公司的再融资能力。

虽然微软、亚马逊等公司拥有充足的现金储备，但许多规模较小的运营商正在通过高风险贷款，来为这些大公司提供配套服务。

例如，CoreWeave公司通过其拥有的英伟达GPU作为抵押，获得了数十亿美元的贷款。这种模式将硬件贬值的风险直接与信贷风险绑定，一旦市场环境变化，可能引发连锁反应。

分析师担忧重演2000年电信业危机

大规模的债务、复杂的金融工具，以及对未来需求的乐观预期，让一些华尔街人士感到似曾相识。

摩根大通的策略师团队在报告中发出警告：当前围绕AI数据中心的投资热，与2000年前后导致大规模违约和估值崩溃的电信和光纤网络泡沫有相似之处。当时，对互联网前景的憧憬导致了光纤网络的过度建设，最终因产能严重过剩而引发了一场行业危机。

这种担忧并非个例。一项近期针对数据中心高管的行业调查显示，超过六成（61%）的受访者对行业的未来感到担忧，认为上升的能源成本和潜在的过度投资，可能在未来引发行业困境。这些迹象表明，市场的乐观情绪可能正在累积风险。

更深层次的问题在于，尽管美国科技公司在AI基础设施上投入了数千亿美元，但自由现金流并未实现同步增长。

数据显示，这些公司在2021年创造了1670亿美元的自由现金流。但科技公司的现金流甚至出现了增长放缓或甚至下降的迹象，摩根士丹利今年10月预计，这些公司未来12个月内对的自由现金流可能会下降约16%。

这意味着，资本支出缺口越来越依赖于债务来弥合。

截至目前，AI项目本身的盈利路径尚不明朗，且呈现出“赢家通吃”的特性。这意味着大量资本投入可能无法转化为相应的回报，最终成为沉没成本。

（免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。）

记者|岳楚鹏

编辑|||金冥羽兰素英杜恒峰

校对|许绍航

封面图片来源：视觉中国

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