• 超大规模企业如 Meta Platforms、Alphabet Inc. 和 Microsoft Corporation 预计到 2028 年仅能从现金流中产生 1.4 万亿美元，而资本支出需求约为 2.9 万亿美元。
  • 融资策略包括供应商融资、资产支持租赁和私人信贷工具，而非传统的银行贷款和普通公司债券。

发生了什么：创新融资弥合 1.5 万亿美元 AI 缺口

根据摩根士丹利策略师的一份报告，预计将建设全球大部分 AI 基础设施的主要科技公司，到 2028 年的资本支出约为 2.9 万亿美元，但认为只有约 1.4 万亿美元能由其内部现金流覆盖。

为填补剩余的大约 1.5 万亿美元缺口，各公司正在部署新颖的融资结构。例如，Meta 在路易斯安那州即将推出的“Hyperion”数据中心项目正由一家合资企业建设，其中一家资产管理公司控制 80 %的股份，Meta 持有 20 %，建成后 Meta 将租赁该设施。这种债务和租赁结构使 Meta 能将大部分负债保留在资产负债表之外。

与此同时，AI 硬件供应商 NVIDIA Corporation 正通过股权和特殊目的购买承诺支持云基础设施提供商 CoreWeave Inc.——实际上是利用供应商融资来确保其芯片需求，同时推动 AI 计算能力的建设。

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为什么重要

融资模式的转变表明，AI 建设不再仅仅是一个技术故事，而是一项重大的金融工程挑战。各公司正从纯现金投资转向拥抱表外结构、私人信贷和供应商融资生态系统。

这一点很重要，因为这些结构存在风险：当杠杆率很高时，回报必须证明投资的合理性。分析师指出这与过去的基础设施繁荣有相似之处——并警告如果 AI 模型收入无法扩展，公司可能面临产能过剩或资产减记。

此外，华尔街和资产管理公司现在越来越有兴趣通过不透明的特殊目的工具和非银行信贷安排来支持 AI 基础设施，这扩大了承销 AI 资本风险的实体类型。

对投资者而言，这一转变引发了关于未来利润从何而来的问题：公司是否建立了足够多的新收入来源来证明此类支出的合理性？一些分析师警告，尽管核心科技公司拥有强劲的现金流，但由私人信贷支持的公司和供应商可能面临更大的风险。

总体而言，不断发展的 AI 基础设施融资策略表明，机会和风险的承担者远远超出了传统的技术预算，现在还包括金融服务生态系统本身。