21专访丨中欧-毕盛金融市场研究中心主任王任轩：万亿AI基建会否引爆金融危机？

当全世界都在追逐AI的星辰大海时，支撑这场智能革命的钢筋水泥，正被悄然移出科技巨头的资产负债表，变成一张张难以穿透的金融蛛网。

中欧-毕盛金融市场研究中心高级研究员、哥伦比亚大学商学院教授斯蒂恩·范·尼乌韦伯格（Stijn van Nieuwerburgh）近日发布研究报告《AI基建融资》（Financing the AI Buildout），从规模、融资架构和风险分布三个维度，对当前AI基础设施投资热潮进行了系统性分析。

范·尼乌韦伯格认为，目前断言该行业已构成系统性风险为时尚早，但历史经验表明，大规模、高杠杆的基础设施扩张往往在需求不及预期或融资条件收紧时引发金融压力，这一潜在机制值得持续关注。

中心主任王任轩近日在接受21世纪经济报道记者专访时指出，如果AI下游应用进展不及预期，更可能的结果是行业内的局部洗牌和财富重分配，而非波及银行体系的系统性金融危机，核心原因在于此轮主要风险承担者是私募信贷、养老金等长期资本，而非短期储户资金。

王任轩。资料图

多空并存：如何看待数据中心投资前景

王任轩介绍了研究中五类值得关注的潜在风险。一是超大规模云服务商面临的资本成本上升风险。若AI营收增速不及预期，超大规模云服务商的资本支出与经营现金流之比将持续扩大。一旦表外租赁义务逐步“显性化”并进入资产负债表，将推高杠杆率，进而带来信用评级下调和估值倍数压缩的双重压力，反过来提高数据中心的租赁成本。这一风险的关键变量是AI收入能否在IT设备约五年的经济寿命内快速兑现——目前很多AI服务仍以免费或补贴形式提供，商业化定价模式尚未得到充分验证。

二是大量租赁承诺并未体现在科技巨头的资产负债表上。其融资结构与2008年金融危机前的“发起—分销”模式存在一定相似性：数据中心经由CMBS（商业抵押贷款支持证券）或ABS（资产支持证券）等结构化产品流向养老金、保险公司和公募基金，最终投资者可能难以全面评估底层资产的实际杠杆率和风险特征。学术研究（Gete and Mercader, 2026）已发现数据中心抵押贷款领域存在“发起—分销”模式的早期迹象。

此外，数据中心的建设和运营面临显著的物理层面约束，包括：电网接入审批周期漫长（美国平均并网等待时间约四年）、IT基础设施供应链（芯片、存储、光刻机等）存在瓶颈，以及对电力和水资源的高度依赖带来的运营成本不确定性。这些约束可能导致项目延期或成本超支，影响已融资项目的回报预期。

技术过时风险也需要警惕。与铁路或高速公路等寿命长达数十年的传统基建不同， AI数据中心中核心IT设备（GPU等）的经济寿命约为五年，折旧速度远快于传统基建资产。更大的不确定性来自潜在的颠覆性技术转变：量子计算、边缘计算、AI推理专用芯片效率的大幅提升，以及算法效率提高（如需要的训练算力下降）等，都可能使现有大型集中式训练数据中心的利用率和价值大幅下降。数据中心往往为特定用途定制建造，再部署能力有限，使得技术迭代风险更难规避。

最后，数据中心系统性风险上升。范·尼乌韦伯格的研究通过实证发现，数据中心REIT的市场Beta值近年来从约0.5升至约1.0，意味着这类资产与整体股市的联动性显著增强，不再表现为传统的防御性基础设施资产特征。AI生态系统还呈现出较强的内循环特征：英伟达参与众多战略合作，OpenAI向甲骨文做出大额算力承诺，甲骨文又大量采购英伟达芯片，AI初创公司实际上借助超大规模云服务商的信用评级获得融资。这种紧密绑定意味着AI应用端的风险可能在整个生态链中快速传导。

历史镜鉴：AI基建与过往基建浪潮的比较

与19世纪的铁路、20世纪初的电气化以及20世纪90年代的互联网光纤相比，范·尼乌韦伯格指出，本轮AI基础设施投资热潮在三个维度上呈现出新特征。

规模更大。2025—2032年年均投资预计约占美国GDP的2.8%，超过了铁路时代（2.4%）和互联网时代（0.8%）的历史峰值。

折旧更快、稳定性不同。铁路、电网、光纤能使用几十年乃至百年，而AI数据中心中约70%的成本是GPU和IT设备，这些硬件经济寿命约为五年，折旧速度远快于传统基建，且对稳定电力供应的极端依赖也是前所未有的。

融资结构更复杂。无论是修建铁路还是铺设互联网光缆，融资主要是相关企业的表内举债，风险相对透明。而本轮AI巨头通过复杂的表外工具和资产证券化，将融资风险分散至更广泛的资本市场，结构更为复杂，透明度也更低。

范·尼乌韦伯格指出，基于现有证据，现在得出该行业已构成系统性风险的结论为时尚早。但历史经验同样表明，高杠杆的大规模基础设施扩张，往往在需求或融资条件转变时引发金融压力；AI生态系统的内循环特征和结构化融资的复杂性，可能在不利情景下放大损失的传导效应。

展望未来，王任轩对记者道，如果AI应用端的商业化进展不及预期，引发2008年金融危机级别的系统性金融危机的可能性较低——核心原因在于，本轮主要风险承担者是私募信贷、养老金和保险公司，这些机构使用长期锁定资本，不存在短期储户挤兑的风险；而微软、谷歌、Meta等科技巨头本身自由现金流充沛，具备较强的抗压能力。但行业层面的局部洗牌与财富重分配几乎难以完全避免：信用链条中最脆弱的AI初创公司和新兴云服务商将面临较大压力，持有结构化债券和私募信贷的养老金和基金也可能承受资产减值损失。