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海外研选 | 摩根士丹利:AI投资进入融资时代 科技巨头表外承诺已超3万亿美元
①超大规模云厂商2027年现金资本开支预计超1.2万亿美元,经营现金流已难完全覆盖投资需求;
                ②租赁、债券、股权及客户预付款正成为新增资金来源,未来承诺与担保规模已超3.1万亿美元;
                ③摩根士丹利警告,表外融资可能低估真实杠杆,融资成本上升也将进一步压低AI项目经济回报。

财联社8月26日讯(编辑 夏军雄)过去几年,微软、谷歌、亚马逊和Meta等科技巨头主要依靠自身强劲现金流建设数据中心、采购GPU。但随着人工智能(AI)投资规模不断膨胀,它们的现金已经越来越难以覆盖资本开支。

摩根士丹利在最新研报中指出,租赁、债券、股权融资、客户预付款乃至芯片厂商提供信用支持,正在成为AI建设新的资金来源。

投资者未来关注AI资本开支时,除了“科技巨头准备花多少钱”,还需注意这些资金从哪里来、融资成本有多高,以及不断累积的未来付款义务最终会如何影响自由现金流、资产负债表和股东回报。

资本开支开始超过自身“造血”能力

摩根士丹利预计,超大规模云厂商(Hyperscaler)2027年现金资本开支将超过1.2万亿美元,相比之下,同期总经营现金流预计约为1万亿美元。目前这些公司已经将超过40%的收入重新投入AI资本开支。

即便科技巨头拥有高利润率的搜索、广告、软件和云计算等传统业务,如此高强度的投资也已经难以完全由经营现金流支撑。亚马逊和谷歌自由现金流在2026年第二季度已经转负,Meta预计下一季度也将进入负值。

背后的原因并不复杂。AI竞赛正在迫使科技公司同时建设数据中心、电力基础设施,并提前锁定GPU、内存和网络设备。数据中心往往需要数年建设,但为了避免设施建成后缺乏芯片,公司又必须提前签订长期供应协议,由此形成越来越庞大的未来现金支出。

根据最新监管文件,超大规模云厂商未折现的未来承诺已经超过2.7万亿美元,约相当于其当前3年的经营现金流。若进一步计入英伟达、博通以及各种担保和信用支持,相关表外承诺及担保总额已经超过3.1万亿美元。

(超大规模云厂商、英伟达和博通披露的表外承诺及担保总额已超过3.1万亿美元)

第一层外部融资:租赁和SPV

科技巨头首先大规模使用的外部融资工具,是数据中心租赁。

目前大量数据中心并不是由科技公司自己直接举债建设,而是由特殊目的载体SPV融资。SPV从私人信贷机构筹集资金建设数据中心,科技公司则签署长期租约,为项目融资提供投资级信用支持。

这种安排的优势是,在数据中心施工阶段,科技公司通常无需立即支付建设资金,相关债务也可能暂时不会进入自身资产负债表。但从经济实质看,公司实际上已经通过长期租约承诺了未来现金流。

截至目前,超大规模云厂商已经承诺支付约1.091万亿美元尚未开始执行的租赁费用。其中微软约3290亿美元、Meta约2790亿美元、甲骨文约2610亿美元、亚马逊约1370亿美元、谷歌约850亿美元。

(超大规模云厂商尚未开始执行的未折现租赁付款承诺已达到约1.091万亿美元)

与此同时,企业还在提前锁定GPU、内存、制造产能和网络设备。据摩根士丹利统计,超大规模云厂商、英伟达和博通目前披露的采购承诺已经达到约1.7万亿美元。按照资金规模大小排名,具体如下所示:

谷歌约7070亿美元、Meta约3490亿美元、微软2290亿美元、英伟达1550亿美元、亚马逊1300亿美元、博通1280亿美元、甲骨文320亿美元。

(超大规模云厂商、英伟达和博通披露的采购承诺合计已升至约1.7万亿美元)

这些协议在供应紧张阶段有助于确保关键设备供应,但风险同样存在。一旦AI算力供需比预期更快恢复平衡,公司可能不得不继续为已经锁定的过剩产能付款,或者尝试重新谈判合同。

第二层融资:债券和表内债务

随着建设规模继续扩大,融资进一步从表外租赁延伸到资产负债表。

摩根士丹利指出,科技巨头从2025年底开始明显增加发债,并在2026年进一步加快。截至目前,几家主要超大规模云厂商的短期和长期债务、经营租赁负债和融资租赁负债合计已经达到约7700亿美元。

它们对美国公司债市场的影响也在迅速扩大。2025年,超大规模云厂商债券发行量仅占非金融投资级公司债供应的约2%,2026年至今这一比例已经升至19%。

这一变化意味着,AI投资回报将越来越受到资本成本约束。过去科技巨头利用自身现金投资,衡量一个项目是否划算,主要取决于项目本身的回报率;如今越来越多增量资本开支来自债务,利率和信用利差也必须被纳入计算。一旦融资成本继续上升,新建AI基础设施就必须产生更高回报才能创造经济价值。

更值得关注的是,7700亿美元表内债务与数万亿美元表外承诺相比仍然不算高。传统资产负债率因此可能低估科技公司的实际经济杠杆。

第三层融资:少回购、甚至直接增发股票

科技巨头目前仍主要依靠租赁和债务融资,但摩根士丹利指出,如果利率继续上升、信用利差扩大,或者AI高投资持续时间超过预期,股权融资将变得更加重要。

在真正增发之前,公司首先会削减股票回购,将更多现金留给AI投资。这样做虽然不会直接增加债务,却会带来另一项成本——股权稀释。

过去大型科技公司每年投入数百亿美元回购股票,其中一个重要作用就是抵消员工股票薪酬SBC造成的股份增加。随着回购下降,SBC将更直接地转化为股本扩张。摩根士丹利预计,在AI建设继续大量消耗现金的情况下,SBC造成的股权稀释可能进一步增加。

谷歌是最典型的案例。该公司过去每年股票回购规模超过600亿美元,如今已将回购降至零,并在2026年第二季度发行约500亿美元股票。两项措施合计为其增加了超过1100亿美元可用于AI基础设施的现金。

这也意味着,在过去十年累计将股本数量从峰值削减约13%之后,谷歌股东开始重新面对股份稀释。微软则是摩根士丹利统计的超大规模云厂商中,唯一尚未削减回购或发行债务的公司。

第四层(新型融资):客户预付款与芯片厂商支持

随着融资需求继续扩大,AI产业正在出现更加复杂的融资结构。

甲骨文已经开始利用客户预付款为资本开支融资。公司最近一个季度披露约46亿美元客户预付款。会计上这笔资金属于递延收入,但如果客户在实际提供服务一年以上之前就付款,它实际上已经具有明显的融资属性,因此公司需要按照自身增量借款利率计提利息。

报告发布时,甲骨文10年期和30年期债券的隐含到期收益率分别约为6.9%和7.9%,客户预付款的融资成本也应接近相应水平。

更具象征意义的变化来自芯片厂商。

英伟达和博通已经开始支持芯片租赁SPV。这些SPV可以发行债务购买GPU,再把芯片出租给信用评级较低甚至没有评级的AI实验室。芯片厂商则提供“剩余价值支持”:如果AI公司停止支付租金,同时出售芯片所得又不足以偿还债权人,芯片厂商可能需要承担部分缺口。

这种模式相当于把英伟达和博通的信用能力“借给”下游客户,让AI公司可以用更低成本获得算力,但与此同时,也把部分AI融资风险重新传导到了芯片供应商自身的资产负债表。

表外不等于没有债务,自由现金流也可能被“美化”

摩根士丹利还特别提醒投资者注意AI数据中心建设中的会计问题。

很多数据中心施工阶段由SPV持有,因此项目债务暂时处于科技公司的资产负债表之外。但这些SPV通常属于可变利益实体VIE。是否需要并表,取决于科技公司是否拥有决定最重要经营活动的权力,以及是否需要承担损失或享有主要经济利益。

Meta和谷歌目前均认为自己不是相关数据中心SPV的主要受益人,因此没有将这些实体并表。不过摩根士丹利强调,VIE判断需要持续重新评估:一旦公司控制权或者承担剩余价值风险的程度发生变化,原本留在表外的项目债务未来仍可能进入资产负债表。

微软的租赁会计变化是报告专门拿出来讨论的案例。该公司近期的会计调整则说明,自由现金流指标本身也需要谨慎解读。

微软将数据中心预计使用寿命从15年延长至25年。由于新建数据中心租期通常约15年,过去15年租期相当于资产寿命的100%,调整后只相当于60%,因此更多租赁可能从融资租赁变成经营租赁。

微软计算自由现金流时计入融资租赁资本开支,却不计入经营租赁,因此会计分类变化会使表面上的资本开支下降、自由现金流上升,但项目经济实质并没有改变,企业仍然是在通过长期付款承诺为数据中心融资。

2026财年,微软通过融资租赁获得的资产达到约246亿美元,甲骨文通过经营租赁取得的资产则约为182亿美元。

摩根士丹利因此认为,如果越来越多数据中心通过经营租赁和SPV融资,传统财务报表可能低估真实资本开支、高估自由现金流。无论会计分类如何,信用评级机构通常都会把租赁负债视作债务。

报告最后强调,AI资本开支已经开始显著改变企业资本结构和风险分配方式。

随着科技巨头内部现金流不足,项目越来越依赖私人信贷、债券和股权,利率、信用利差和资本市场环境都会直接影响AI投资回报。如果融资成本随着承诺规模继续提高,新建数据中心和算力资产产生的收益率也必须同步提高,否则新增投资的经济价值会下降。

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