科技巨頭「偷偷借錢」搞AI，次貸危機魅影重現(xiàn)？

作者| 王晗玉

編輯|張帆

封面來源|IC photo

近日，Meta發(fā)布公告，確認公司將于2028年前在美國投資6000億美元，用于建造人工智能數(shù)據(jù)中心等基建和人才招募等。

再往前一周，這家科技巨頭又通過設(shè)立SPV間接完成一筆約300億美元的融資，用于建設(shè)數(shù)據(jù)中心。

同時，谷歌母公司Alphabet也傳出，繼此前發(fā)行了第一筆67.5億歐元的債券之后，今年將再發(fā)一筆歐元債，總規(guī)模至少達30億歐元。

另一方面，甲骨文的CDS（信用違約互換）則在今年9月大幅上漲，顯示市場對其高額舉債投入AI基建可能引發(fā)債務(wù)違約風險的擔憂。

更有觀點認為，這一表現(xiàn)應(yīng)被視為“AI泡沫”的早期預(yù)警信號——2008年次貸危機就是從CDS普遍上漲開始。

截至今年9月底，科技公司在美國債券市場的融資規(guī)模已達1570億美元，比去年同期增長70%。而進入四季度以來，這些公司針對AI基建的融資動作只增不減。

一筆接一筆的債務(wù)推高了科技公司的杠桿水平，也擴大了其信用風險，并可能蔓延到這些公司仍在飛升的股價上——一些觀點開始反復提及警惕“AI泡沫”。

那么，市場對科技公司債務(wù)風險的擔憂是否意味著當前AI巨額支出過于激進？投資者又能從哪些表現(xiàn)中識別“AI泡沫”？

“AI泡沫”尚處早期階段

9月10日，甲骨文與OpenAI簽署3000億美元算力采購合約，終于提振了一把股價，至其在當日暴漲36%，市值增長2510億美元。

同樣是在9月，甲骨文CDS也大幅上漲，至月底5年期CDS利率突破60個基點。今年前三個季度，該指標還一直在30-45個基點之間。

而至本月初，甲骨文5年期CDS利率達到87.7個基點，相比8月以前近乎翻倍，為近18個月的最高水平。

今年8月以來，甲骨文5年期CDS與股價走勢

甲骨文CDS大幅上漲，主要源于市場擔憂其大規(guī)模AI支出將影響公司財務(wù)健康。甚至這一情緒正蔓延至AI公司整體為基建投入而背負的巨額債務(wù)上。

但甲骨文自身的情況是否代表美國科技企業(yè)的整體表現(xiàn)？

從負債率指標來看，當前甲骨文顯著超出其他AI巨頭。截至2026財年第一季度，甲骨文資產(chǎn)負債率約85%。而差不多同期時間內(nèi)，英偉達、Alphabet、微軟等負債率約在25%-45%之間。

截至9月16日，甲骨文的債務(wù)股本比也顯著高于一眾AI公司。

主要AI公司債務(wù)股本比

由此來看，甲骨文一家的高杠桿風格似乎并不具有普遍性，后續(xù)CDS上漲也不具備普遍性。

此外結(jié)合各家的經(jīng)營數(shù)據(jù)來看，多家頭部AI公司利潤增長仍較為強勁。

如Alphabet第三季度總營收為1023.46億美元，同比比增長16%，凈利潤為349.79億美元，同比增長33%。其增長動力主要來自云服務(wù)和AI業(yè)務(wù)的強勁需求。該公司特別指出，基于谷歌生成式AI模型的產(chǎn)品所帶來的收入同比增幅已超過200%。

相比而言，盡管甲骨文自身在三季度云業(yè)務(wù)表現(xiàn)略低于分析師預(yù)期，但云營收也有25%的增長。同時凈利潤同比增長22%。

這一表現(xiàn)的底層邏輯是，AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展確實帶動了眾多行業(yè)生產(chǎn)力高效增長。換句話說，AI需求切實存在。

這令當前科技公司對AI建設(shè)的資本投入盡管規(guī)模巨大，但仍在合理區(qū)間。

作為新宏睿投資管理公司創(chuàng)始人和董事總經(jīng)理，夏宇宸目前在英國的投資業(yè)務(wù)覆蓋一、二級市場，AI是其研究的一大主題。他也對36氪分析，參照此前幾輪大的金融泡沫留下的歷史經(jīng)驗，目前AI尚未處于經(jīng)典的泡沫狀態(tài)。

“盡管從一些公司的股價上，我們看到了一些泡沫跡象，但還是屬于相對早期的階段。”夏宇宸提到。

對比2000年初的互聯(lián)網(wǎng)泡沫，彼時眾多互聯(lián)網(wǎng)公司PE水平已達100倍甚至200倍，一些尚未盈利的初創(chuàng)公司，僅憑概念就能獲得數(shù)十億美元的估值。

而當前AI巨頭的估值則顯著低于上述水平。如英偉達作為AI芯片龍頭，當前PE約56倍；微軟當前PE約36倍；Alphabet約28倍。

此外，在2000年前后，能夠上網(wǎng)的用戶較少，相關(guān)的應(yīng)用場景就更少，商業(yè)模式尚停留在概念階段，這一背景下，激進的投資風格滋生了互聯(lián)網(wǎng)泡沫。

而當下，體驗AI應(yīng)用，并親身感受到它為工作生活帶來的便利輕而易舉，這也讓市場對該行業(yè)的判斷得以獲取更多數(shù)據(jù)作為參考，輔助投資決策。

這表明，互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的公司大多建立在概念和預(yù)期之上，而當前科技巨頭因加碼AI而獲得的估值更多是基于實際盈利能力和業(yè)務(wù)基本面。

所以，眼下部分觀點持有警惕態(tài)度，一定程度上或也是在經(jīng)歷2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫之后的“PTSD”。

AI投入“小股操盤”，次貸危機魅影重現(xiàn)？

盡管AI帶來的技術(shù)變革與由此生成的市場需求已被證實，但基建所需的天量資本投入與借貸形成的債務(wù)壓力，仍為科技公司的負債、現(xiàn)金流管理造成了挑戰(zhàn)。

近期高盛中國的一份研報就指出，規(guī)模化舉債建設(shè)數(shù)據(jù)中心是美國公司AI競賽的典型模式，中國公司則十分精簡。其預(yù)計到2027年，美國云巨頭將在數(shù)據(jù)中心建設(shè)上合計投入將近7000億美元，中國的阿里巴巴、騰訊、字節(jié)跳動、百度則將合計投入不到800億美元。

而在基準測試中，兩邊呈現(xiàn)出來的系統(tǒng)性能卻大致相當。

其還表示，美國公司下一階段的增長或建立在類似甲骨文的模式上，借貸更多債務(wù)，采用更復雜的結(jié)構(gòu)融資。

近期Meta的融資行為佐證了這一預(yù)測。今年10月，其成立SPV（特殊目的載體）完成一筆間接融資，用于建設(shè)位于美國亞利桑那州的數(shù)據(jù)中心。

此前SPV作為創(chuàng)新的金融工具，在次貸危機前廣泛應(yīng)用于房地產(chǎn)領(lǐng)域。其典型運作模式為：銀行將住房抵押貸款打包成ABS（資產(chǎn)支持證券）賣給第三方SPV，SPV通過將這些債權(quán)再打包發(fā)行MBS（押貸款支持證券），以獲得接手銀行債權(quán)的資金。

如此，本屬于銀行的房貸債權(quán)轉(zhuǎn)移進了SPV，本應(yīng)由銀行承擔的房貸違約風險也轉(zhuǎn)移到了MBS的投資者身上。

而SPV的復雜結(jié)構(gòu)又令投資者難以穿透底層資產(chǎn)質(zhì)量——2007年次級貸款違約率突破15%時，MBS評級調(diào)整滯后了6個月——因此這種融資方式也成功為大量次級貸款躲避了監(jiān)管。

回到當下，Meta獲得建設(shè)數(shù)據(jù)中心的資金，也是通過與Blue Owl Capital Inc.共同成立一個SPV，這個SPV作為獨立的融資主體發(fā)行債券，通過摩根士丹利完成了總額近300億美元的融資。

Meta用這筆資金完成數(shù)據(jù)中心的開發(fā)、建設(shè)，并在其后租賃、運營這個數(shù)據(jù)中心。而因Meta僅保留這間SPV 20%的股權(quán)，所以后者負擔的300億美元債務(wù)不必并入Meta負債表。

簡而言之，Meta為這個SPV投入20%股權(quán)，實現(xiàn)“小股操盤”投建數(shù)據(jù)中心，這使其間接獲得數(shù)據(jù)中心建設(shè)資金的情況下，負債表顯著“美化”——300億美元負債被隔離在SPV體內(nèi)，而在日后長達16年的租約中，Meta以租金形式履行實質(zhì)的還本付息義務(wù)。

與Meta一樣，現(xiàn)金流與融資成本壓力之下，更多美國科技公司也開始用“小股操盤”的方式將債務(wù)壓力騰挪到公司體外。如埃隆·馬斯克的xAI在其最新的200億美元募資中采用了SPV結(jié)構(gòu)；亞馬遜的AWS部門也通過設(shè)立多個SPV，為不同地區(qū)的數(shù)據(jù)中心項目融資。

SPV模式避免巨額債務(wù)影響主體信用評級，亦能吸引到養(yǎng)老金等不同類型投資者。而如果未來AI公司紛紛效仿，并在當前基礎(chǔ)上設(shè)計更復雜的結(jié)構(gòu)進行資產(chǎn)證券化操作，那么將進一步增加項目資產(chǎn)和主體信用的監(jiān)管難度，甚至招致次貸危機魅影重現(xiàn)。

不過2008年以后，SPV已被設(shè)置更嚴格的信息披露標準和風控機制。另一方面，其也滿足了科技公司對風險隔離的需求——通常AI基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模巨大，單個項目失敗可能對母公司造成重大沖擊，此外不同司法管轄區(qū)的監(jiān)管要求也有較大差異。

夏宇宸就對36氪提到，AI公司采用SPV結(jié)構(gòu)進行融資，也有可能是出于減少合規(guī)成本的考量。

此前已有數(shù)間美國公司因在歐盟地區(qū)違反了當?shù)貙?shù)據(jù)管理的特別規(guī)定，而收到來自當?shù)乇O(jiān)管機構(gòu)的罰款。通過SPV持有相關(guān)項目，則規(guī)避了母公司因合規(guī)問題受到拖累。

如何識別“AI泡沫”？

以“AI早期泡沫”的論調(diào)來看，投資者應(yīng)如何判斷AI領(lǐng)域何時出現(xiàn)“經(jīng)典泡沫”？

夏宇宸提出了兩個量化指標：一是行業(yè)新投入的資金有多少來自于貸款，是否已超過往年同期，比如互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的水平；二是公司股票價格及類似股票價格的變化率，是否到了不可持續(xù)的過程。

“直線增長或急速增長其實都是常見的，但如果像拋物線方程上漲是不太合適的。”他進一步解釋。

沿著這一思路回看當下，目前AI公司的負債水平顯著低于互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期，且尚未出現(xiàn)垃圾債券盛行、短債主導的趨勢，或也說明債務(wù)結(jié)構(gòu)和規(guī)模仍在安全區(qū)間。

不過夏宇宸也提示：“目前是有泡沫的，但沒有到非常激進的階段。如果接下來持續(xù)的話，不排除會出現(xiàn)20多年前互聯(lián)網(wǎng)那樣的泡沫。”

而當前與2000年前后相比，一個顯著的區(qū)別是，股票市場的交易效率更高了。這讓市場具備了更好的自我調(diào)節(jié)能力。

此前在互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期，投資者需要通過電話溝通交易員下單，任何操作和認知扭轉(zhuǎn)需要的周期都更長。而來到移動時代，現(xiàn)代電子交易系統(tǒng)使市場能夠更快地作出反應(yīng)和調(diào)整。

這意味著，即便泡沫出現(xiàn)，市場所需的調(diào)整周期會更短。

一如20多年前的“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”，市場用了三年才將其擠破。而新冠疫情期間，因美聯(lián)儲加息形成的泡沫，擠破它只用了一年。

同時，在2004年至2006年，美聯(lián)儲為抑制通脹連續(xù)17次加息，令房貸還款利率大幅上漲、業(yè)主違約潮爆發(fā)，導致“地產(chǎn)泡沫”最終破裂。而當下AI投資熱潮正處于降息周期中，其宏觀背景也與次貸時期截然相反。

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