5000億美元 AI 金融，帳外負債也增加了

By: rootdata|2026/08/14 08:56:26

AI 基礎設施投資的資金來源正在從營運現金擴展到債券、租賃和私募資本。隨著數據中心和圖形處理單元（GPU）建設速度加快，僅依賴財務報表上的借款已難以真實反映實際負擔。

英偉達（$NVDA）於10日宣布，將與阿波羅、黑石、黑岩、布魯克菲爾德、KKR、高盛等合作推動超過5000億美元（約710兆韓元）的 AI 計算基礎設施金融平台。英偉達首席執行官黃仁勳（Jensen Huang）在公告中表示：「在 AI 領域，計算就是收入。」這意味著將 AI 計算視為不僅僅是伺服器的購買，而是能夠產生長期現金流的基礎設施資產。

此次構想的核心在於 AI 研究所和雲端服務提供商利用大規模計算設備，而金融機構則建立專用資本池。英偉達提供晶片和軟體生態系統。本報之前曾報導過圍繞英偉達角色的 AI 基礎設施金融爭論。

AI 工廠是指將 GPU、網路、電力、冷卻和軟體整合在一起，提供大規模 AI 計算的數據中心型基礎設施。其結構是先確保電力和土地，然後安裝設備，最後從客戶使用量和長期合約中回收收入。因此，初期投資規模較大，盈利時點也會推遲。

PIMCO 在7月16日公開的播客中指出，2026至2027年 AI 設備投資規模將超過1.6兆美元（約2272兆韓元）。PIMCO 表示，其中很大一部分將可通過債券市場籌集。另一份報告分析指出，AI 相關的資本支出正從依賴營運現金流的結構轉向以負債為基礎的投資週期。

財務報表外的負擔也在增加。PIMCO 表示，截至5月15日，主要超大規模數據中心的2026年設備投資預估為6900億美元（約980兆韓元），2027年則達8700億美元（約1235兆韓元）。最近的10-Q公告指出，尚未在帳面上確認的未來租賃協議已達8220億美元（約1167兆韓元）。

租賃和購買協議即使當下不被記錄為借款，未來也可能轉變為現金流出壓力。《金融時報》報導，超大規模數據中心的購買協議和高盛所掌握的租賃義務分別約為1.5兆美元（約2130兆韓元）。不過，這些數字因設備投資、租賃和購買協議等定義不同，難以簡單比較其風險程度。

市場結構也在改變。到目前為止，大型科技公司主要依靠自身的現金創造能力來承擔數據中心的投資。然而，隨著 AI 模型競爭同時推高電力、土地、伺服器、記憶體和網路設備的需求，債券發行、長期租賃、特殊目的公司和私募貸款的使用方式也在擴大。

這一趨勢與之前報導的「大型科技公司的 AI 基礎設施投資正在從自有現金籌集轉向結合債券、私募資本和長期租賃」的方向一致。谷歌和Meta等公司不僅直接擁有數據中心，還利用擔保、租賃和夥伴關係來分散基礎設施負擔。

與韓國的聯繫也不小。英偉達與SK集團於7月24日宣布了一項超過5000億美元（約710兆韓元）的 AI 數據中心和記憶體合作計劃。英偉達表示，SK電信計劃建設最大2吉瓦的英偉達 Vera Rubin DSX AI 工廠，並計劃於2027年啟動首個 AI 工廠。

同一天，Naver、英偉達和布魯克菲爾德公開了將世宗數據中心的 DSX AI 工廠建設規模從55兆瓦擴大到2028年的200兆瓦的方案。國內的記憶體供應鏈和數據中心投資正與全球 AI 基礎設施金融結構一起運作。

業界觀點不一。一方認為，大規模電力、數據中心和 GPU 組合的 AI 基礎設施可以吸引長期資本，成為新的資產類別。另一方則對供應商提高客戶購買能力的循環金融和供應商融資表示擔憂。

PIMCO 認為，AI 基礎設施投資週期比1990年代的通信網絡投資更具紀律性和可籌集性，但實際的盈利速度是關鍵。AIMA 也承認槓桿是對沖基金的核心工具，但認為難以將其直接普遍化為系統風險。

槓桿風險首先在個別投資者的頭寸中顯現。路透社報導，專注於 AI 的對沖基金 Situational Awareness 在科技股虧損和保證金追繳壓力後，將大部分持有的上市股票轉讓給了Citadel。這一案例雖然無法直接將整個 AI 基礎設施視為系統風險，但卻顯示出以借款擴大 AI 頭寸在急劇下跌時可能轉變為賣壓。

AI 基礎設施金融的爭議在於需求的規模與現金流的確認。數據中心和 GPU 先建設，收入則在後驗證。這就是為什麼需要將帳面負債、租賃協議、私募貸款和購買協議分開來看待的原因。