當 AI 向華爾街借錢：科技巨頭的「CapEx 週期」，加速金融化

By: foresightnews.pro|2026/08/18 02:06:41

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AI 基礎設施正從科技行業的「CapEx 週期」，演變為一場由整個金融體系共同承接的融資週期。

撰文：Jim，MSX 麥通

編輯：Frank，MSX 麥通

過去兩年，華爾街討論 AI，最重要的數字一直是 GPU、數據中心和 CapEx。

但到了 2026 年，另一個數字開始迅速進入市場視野：債務。

曾經，矽谷最賺錢的一批公司習慣用自己的現金購買 GPU、建設數據中心。如今，隨著 AI 基礎設施的規模繼續向數千億美元甚至萬億美元邁進，即使是 Alphabet、Amazon、Meta 這些全球現金創造能力最強的公司，也開始越來越頻繁地走進債券市場。

Morgan Stanley 預計，2026 年全球 AI 相關債務發行規模可能接近 5700 億美元，較去年翻倍以上；截至 5 月底，規模已經達到約 2360 億美元，是去年同期的四倍。

與此同時，Alphabet、Amazon、Microsoft 和 Meta 今年相關支出預計達到約 7000 億美元，到 2027 年，Hyperscaler 的資本開支甚至可能突破 1 萬億美元。

而融資方式也正在繼續向外延伸。

8 月 10 日，英偉達宣布與 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛和 KKR 合作，希望撬動超過 5000 億美元第三方資本進入 AI 基礎設施。
幾乎在同一時間，Microsoft、Meta、Oracle、Amazon 和 Alphabet 披露的尚未開始執行的未來租賃付款承諾，已經來到萬億美元量級；

當全球最富有的一批公司都開始改變自己的融資方式，意味著 AI 的故事也正在進入新的階段，那問題來了，這些公司以前躺著幾百億美元現金，為什麼突然這麼喜歡借錢？

一、AI 的燒錢規模，越來越誇張

Alphabet 是理解這場變化最好的例子。

從業務本身看，它最新一個季度幾乎稱得上強勁------Q2 營收達到 1198 億美元，同比增長 24%；Google Cloud 收入達到 248 億美元，同比增長高達 82%。

但另一方面，Alphabet 單季度資本開支已經達到約 449 億美元，導致其**即使業務仍在高速增長，公司依然第一次出現了季度自由現金流為負，Q2 自由現金流降至 -59 億美元，**與此同時 Alphabet 又將 2026 年資本開支指引提高至 1950 億---2050 億美元。

這正是 AI 資本開支與傳統軟體時代最大的區別。

軟體時代的大型科技公司，本質上是一台現金機器：前期研發完成之後，每增加一個用戶的邊際成本有限，大量收入最終可以沉澱為自由現金流。

換句話說，AI 正在重新把科技公司變「重」。

GPU、伺服器、高速網路、數據中心、變電設施、冷卻系統和土地，都需要在收入真正形成之前先投入巨額現金。

Amazon CEO Andy Jassy 就曾解釋，數據中心往往在正式投入使用大約兩年前就開始產生建設支出，而收入卻必須等到設施真正上線之後才能逐步兌現。

於是，一個天然的資金期限錯配出現了，現金今天就要花，但收入需要未來很多年慢慢收回，在這種情況下，即使公司賬上有大量現金，全部依賴內部現金流融資也未必是最合理的選擇。

Alphabet 今年 2 月已經完成約 315 億美元全球債券融資，其中甚至包括罕見的 100 年期債券；8 月又完成了一筆 250 億美元投資級美元債發行。Amazon 的動作更加激進，3 月先在美國債券市場融資約 370 億美元，第二天又發行 145 億歐元債券，兩筆合計接近 540 億美元，7 月又發行 250 億美元美元債。

與此同時，Amazon 已經將 2026 年資本開支計劃提高到 2200 億美元，AWS 最新季度收入同比增長 37%，創下四年多以來最快增速，但過去 12 個月自由現金流依然從一年前的正 182 億美元降至 -76 億美元。

Meta 也呈現出同樣的變化。今年 4 月，Meta 完成 250 億美元債券發行；Q2 收入仍然增長 28%，達到 608 億美元，但自由現金流卻從去年同期的 85.5 億美元驟降至只有 7.84 億美元，2026 年 CapEx 指引已經提高到 1300 億---1450 億美元。

這些公司並沒有突然失去賺錢能力，且利潤仍然很多，只是可以自由分配的現金越來越少。

這也是為什麼，在 AI 時代，自由現金流正在成為一個比單純 EPS 更難忽視的指標。

二、同樣是借錢，Google 和 Oracle 完全不是一個故事

但借債本身，並不意味著危險。

對於 Alphabet、Amazon 這樣的公司而言，債務更多是一種資本結構工具。

它們擁有龐大的主營業務、穩定的現金流和很高的信用評級，在資本支出極度前置的情況下，通過長期債券把建設成本分攤到未來，是一種正常的期限匹配。

真正需要關注的是當資本開支開始持續超過自身現金創造能力，融資究竟是在優化資產負債表，還是已經開始給資產負債表增加壓力？

Oracle 是目前最極端的樣本之一。

截至 2026 財年結束，Oracle 全年資本開支達到約 556.6 億美元，而經營現金流只有約 320 億美元，全年自由現金流降至 -236.9 億美元。與此同時，公司 FY2026 已經完成約 430 億美元債務融資和 50 億美元股權融資，截至 5 月底全部借款未來本金約 1301 億美元。

7 月 9 日，S&P Global Ratings 將 Oracle 的長期信用評級由 BBB 下調至 BBB-------投資級評級中的最低級，再下一檔便進入投機級。

所以，同樣是 AI 燒錢，Alphabet 更多是在利用資產負債表，Oracle 卻已經開始挑戰資產負債表，這也是 AI 行情下一階段必須重新建立的一套觀察框架。

以前市場最關注的是 AI 收入增長多少、訂單增長多少、雲業務增速多少，那未來還需要再增加幾個問題，比如為了得到這些增長，公司花了多少錢？每增加 1 美元收入，需要增加多少資本開支？自由現金流還有多少？需要借多少錢？當利息、折舊和租賃成本全部開始進入利潤表之後，最終還能留下多少利潤？

說到底，真正決定估值的，不會只是增長本身，而是增長的資本效率。

三、比發債更重要的變化：AI 正在成為一種金融資產

如果說 Alphabet、Amazon 和 Meta 發債，只是融資方式發生變化，那麼英偉達最新的動作，則把這件事又往前推進了一步。

8 月 10 日，英偉達宣布與 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛和 KKR 建立戰略合作，希望成立獨立的算力融資平台，長期動員超過 5000 億美元第三方資本進入 AI 基礎設施。

英偉達本身擁有對潛在交易提供最高約 25%、也就是最高約 1250 億美元 backstop 的選擇權，不過目前各機構具體出資額和資金部署時間仍未公布。

真正值得關注的是英偉達如何定義這套模式。在官方公告中，英偉達直接把 AI Compute 和 AI Factory 描述成一種新的「可投資資產類別」。

邏輯其實並不複雜。過去，一家 Neocloud 如果需要購買數十億美元 GPU，首先得自己籌到大量資本。未來，這套結構可能越來越像傳統基礎設施融資，譬如數據中心和 GPU 形成資產，客戶長期租用算力形成現金流，Apollo、BlackRock、KKR 等機構提供長期資本，項目再用未來的算力收入償還融資成本。

於是，GPU 不再只是一塊賣出去就結束的晶片，相反，由 GPU、數據中心、電力和長期算力合同組成的整套 AI Factory，開始被包裝成一種能夠產生長期現金流、可以被資本市場定價和融資的基礎設施資產。

這背後的意義非常大。

因為一旦 AI 基礎設施能夠進入養老金、保險資金、私人信貸、基礎設施基金和資產管理機構的投資範圍，AI 能夠調用的資本池就不再局限於科技公司的現金。

這可能讓這一輪 AI 基礎設施建設持續得比市場想像得更久。

但與此同時，它也會改變風險的形態。畢竟 AI 週期第一階段最大的風險是 AI 沒人用，但最新第二階段更值得擔心的可能是 AI 明明有人用，但算力價格下降得太快，收入增長趕不上債務、折舊和融資成本。

尤其當 GPU 更新速度仍然極快時，今天按照五年甚至更長周期設計的資產回報模型，必須建立在一個重要假設之上，那就是未來幾年，這些設備仍然能夠保持足夠高的利用率和經濟價值。

這也是金融資本真正開始進入之後，AI 行業需要面對的新變量。

除此之外，還有一筆更容易被忽視的資本承諾。

根據 Reuters 對公司文件的統計，Microsoft、Meta、Oracle、Amazon 和 Alphabet 已經披露約 1.09 萬億美元尚未開始執行的未來租賃付款承諾，其中 Microsoft 約 3291 億美元、Meta 約 2790 億美元、Oracle 約 2600 億美元、Amazon 約 1372 億美元、Alphabet 約 852 億美元；Meta 隨後又在 7 月簽署約 680 億美元新的數據中心租賃協議，將目前已知規模進一步推高到約 1.16 萬億美元。

當然，這些數字不能簡單理解為「科技公司已經欠了 1.16 萬億美元」。很多合同橫跨十幾年，並且尚未正式開始執行，因此目前並沒有全部以租賃負債形式進入資產負債表；Amazon 的相關披露還包括倉庫、辦公室、飛機和車輛等資產，並不全部屬於 AI 數據中心。

但它依然揭示了一件重要的事情，未來幾年的相當一部分 AI 基礎設施投入，其實已經提前被鎖定，只要算力需求持續增長，這些承諾就是未來收入增長的基礎，但如果模型效率快速提升、單位算力價格持續下降，或者企業 AI 商業化速度低於預期，那麼今天提前鎖定的長期容量，也可能變成未來難以快速削減的固定成本。

而這，正是 AI 融資週期與單純技術週期最大的不同。

寫在最後

現在還很難把這些變化簡單解釋成消極信號。

恰恰相反。

債券市場、私人信貸、養老金、保險資金和全球資產管理機構的進入，很可能進一步擴大 AI 能夠調用的資金規模，讓這一輪基礎設施建設持續更久。

截至 8 月 12 日，美股仍然距離歷史高位不遠。最新財報之後，Amazon 因 AWS 增長達到 37% 一度盤後上漲近 9%；Microsoft 在證明雲業務增長和現金創造能力之後也獲得市場明顯獎勵；與此同時，Alphabet 在宣布繼續提高 CapEx 後承壓，Meta 則在自由現金流驟降 91% 後遭遇拋售。

市場並沒有開始拒絕 AI 投資，只是正從單純的「需求交易」，逐漸進入更加嚴格的「資本回報率交易」：