为人工智能热潮融资：从现金流到债务（英）

为人工智能热潮融资：从现金流到债务 伊纳基·阿尔达索罗，塞巴斯蒂安·多尔和丹尼尔·里斯 2026年1月7日 BIS公告由国际清算银行的工作人员撰写，有时也由其他经济学家撰写，并由该银行出版。这些论文涉及当前感兴趣的主题，并具有技术性。本出版物中表达的观点是作者的观点，并不一定反映BIS或其成员中央银行的看法。作者感谢Jon Frost、Pablo Hernández de Cos、Phil Wooldridge和Liang Yu的宝贵意见，感谢Ilaria Mattei和Jose María Vidal Pastor提供统计支持，以及感谢Nicola Faessler和Maja Viscek提供行政支持。 BIS简报系列的编辑是Hyun Song Shin。 本出版物可在 BIS 网站上找到（www.bis.org）。 © 国际清算银行 2026 年。保留所有权利。经说明出处，可复制或翻译简短节选。 为人工智能热潮融资：从现金流到债务 关键要点 •人工智能（AI）相关投资正激增——无论名义金额还是占GDP的份额——目前占经济增長的很大一部分。 •预期投资需求的大小将要求企业从经营现金流转向债务融资，其中私人信贷的作用正在迅速增加。 •虽然人工智能繁荣带来的宏观经济和金融稳定风险看似温和，但繁荣的可持续性取决于人工智能公司能否满足高盈利预期。股权价格远超债务市场定价这一事实，凸显了这种张力。 人工智能（AI）的快速发展似乎正在重塑经济、行业和金融市场，而人工智能公司过去一年一直是股票市场发展的重要推动力（BIS（2025））。然而，与人工智能相关的创新不仅需要突破性的研究，还需要在基础设施上进行大量投资。这场变革的核心在于为人工智能建立物理基础设施而带来的资本支出激增，例如数据中心，以及相关的技术基础设施，如计算机服务器、网络硬件、冷却系统、电网连接和发电站。这些投资对于支持训练和运营人工智能模型所需的巨大计算资源和数据存储设施至关重要。 为这些投资提供资金的需求正促使融资来源从现金流转向债务。信息技术（IT）领域的领先公司历史上一直通过经营活动产生的现金流来为其大部分投资进行内部融资。然而，当前和预期的人工智能（AI）相关投资需求的规模现已如此庞大，以至于公司正在寻求外部资金来源。因此，它们越来越多地通过债务为人工智能投资提供资金，这一转变不仅重塑了企业资产负债表，而且也引发了关于信贷标准和金融稳定的重大问题。 本简讯探讨了人工智能投资热潮。它首先关注这一热潮的宏观经济维度。然后，本简讯考察了不断变化的融资格局，并强调了人工智能基础设施建设需求的激增与支持其发展的金融机制之间的相互作用，特别是私人信贷。本简讯最后讨论了如果当前关于未来人工智能相关资本支出的回报乐观情绪最终未能实现，可能带来的后果。 人工智能投资的宏观经济维度 人工智能的兴起引发了对支持其发展和部署所需数字基础设施的投资浪潮。其中大部分投资发生在美国（Haag（2025））。巧合的是，这是少数几个拥有足够详细数据以明确指出人工智能组件的司法管辖区之一。 关于投资的。因此，在本公告中，我们重点介绍美国的人工智能相关投资。我们所记录的趋势在其他经济体中也可能存在，尽管程度较小。1 人工智能相关投资有多种形式。最直接的是对数据中心的支出，数据中心为训练、部署和交付人工智能应用程序和服务所需的特定IT基础设施提供场所。此类支出包括建设实体设施的成本，以及为其运行所需的IT和其他电气设备的开支，包括服务器和网络设备。除数据中心外，人工智能相关投资还可能涵盖IT制造设施，这些设施生产驱动这些系统的专用芯片和硬件。最后，人工智能的进步也可能推动对IT产品的更广泛投资，例如如果人工智能促使企业升级其计算机硬件或购买新软件。 人工智能投资热潮的宏观经济影响日益凸显。自2022年以来，人工智能相关投资占美国国内生产总值（GDP）的比重不断上升（图1.A）。最初，这项投资反映了在国内半导体制造方面的支出，这在一定程度上是由美国《芯片与科学法案》（CHIPS法案）的通过以及增强供应链弹性和减少对外国供应商依赖的愿望（蓝色区域）所推动的。最近，人工智能应用需求的激增导致数据中心建设急剧增加（红色区域） 区域）。2到2025年中，对信息制造设施和数据中心（包括设备和建设成本）的支出相当于GDP的1%。这反过来又使包括对其他信息设备和软件的投资在内的总信息相关投资上升到GDP的5%，超过了2000年互联网泡沫高峰时期的峰值。与那早先的时期不同，那时期几乎完全由使用信息产品的公司支出驱动，当前的繁荣是由信息生产公司驱动的。 人工智能相关投资已成为美国国内生产总值增长的重要驱动力。在2022年之前贡献微不足道，半导体制造设施和数据中心方面的支出在随后的三年中（图1.B）平均对国内生产总值增长贡献了0.4个百分点。3总IT投资，这也包括企业为促进AI使用而进行的设备支出和软件支出，近年来已占GDP增长近一半，有助于限制贸易关税对增长的负面影响。这些贡献在未来几年可能仍然很大。分析师预测表明，仅数据中心每年的支出在未来五年内可能增加1000亿至2250亿美元。这将使数据中心支出占GDP的比例从今天的0.5%上升到0.8%至1.3%（图1.C）。 人工智能繁荣的融资维度 人工智能的重要性日益凸显，这在主要it公司的财务战略中已经很明显。目前推动人工智能投资热潮的公司，历史上拥有的债务远低于其他公司（图2.A）。相反，它们依靠其高利润运营来产生所需的现金流以资助投资。然而，这些公司大幅增加了资本支出，投资在绝对值和收入占比上都在增长（图2.B）。这些实际和预期投资的巨大规模，加上某些情况下自由现金流的减少，正在考验基于现金流的扩张极限。事实上，自由现金流最近在绝对值上已经落后于资本支出。在当前节点，股权融资可能既不及时也不具成本效益：人工智能估值波动且集中，发行窗口狭窄，而新股票销售对长期、重资产项目来说可能既昂贵又具有稀释性。 随着对人工智能相关投资的日益增长，企业越来越多地转向外部融资来源。通过公司债券、租赁安排或贷款进行的债务融资，允许投资者将成本分摊到不同时期，并将融资期限与数据中心资产长期经济寿命相匹配。然而，与施工、电力可用性和租户集中度相关的特定风险意味着，融资可能超出传统银行和债券融资的范围（尽管据报道债券发行量创纪录）。 私募信贷是增长尤为迅速的外部融资来源。私募信贷通常指的是专业投资工具（基金）向中小型非金融公司提供的非银行信贷。借贷双方直接协商交易，贷款人将贷款列在其资产负债表上直至到期。私募信贷的特点在于定制化的契约结构、更高的确定性、更快的执行速度以及更灵活的重新谈判。4能够提供定制的融资安排以适应建设和运营风险，可以说使私人信贷非常适合为大型、重资产的AI项目提供资金。 来源：S&P全球市场情报；Capital IQ；作者的计算。 私人信贷基金对人工智能相关行业的贷款增长迅速，无论是绝对值还是占私人信贷总额的比重。未偿贷款额从接近零增加到今天的超过2000亿美元（图3.A，灰色条形）。私人信贷对人工智能相关公司的贷款占比从占未偿贷款总额不到1%增加到近8%（红线）。5根据预计的50-300%的AI投资增长（图1.C），我们估计到2030年，对AI公司的未偿私人信贷可能达到约3000-6000亿美元。 私营信贷对人工智能相关公司的条款与其他行业公司的条款没有明显区别。对人工智能相关公司的贷款获得担保的可能性与其他行业（46%对48%）一样大，但平均规模要大得多（1.69亿美元对0.9亿美元，图3.B）。在到期日（4.7年对4.8年）和利差（6.2个基点对6.1个基点，图3.C）方面，贷款也相似。 普通私募信贷基金对AI相关行业的投资仍然有限。迄今为止，大约20%的私募信贷基金投资于AI相关行业，较2010年的5%（图表3.D，红线）有所上升。然而，对于平均基金而言，对AI相关企业的贷款仍占总量的约5%，较2010年的接近0%（蓝线）有所上升。 对金融稳定和增长的启示 对债务日益增长的依赖给整个金融体系带来了风险。人工智能公司传统上依赖内部现金流和股权，现在面临更高的杠杆，如果人工智能投资的预期回报未能实现，这可能会放大冲击并影响金融中介机构的健康。这引发了人们对系统性溢出效应的担忧，特别是考虑到不太透明私营信贷市场的快速增长以及人工智能生态系统内的循环融资（彭博社（2025））。此外，目前为支持人工智能投资而设立的某些融资结构可能会通过将杠杆移出资产负债表来掩盖杠杆。然而，杠杆并不会因为看不见而消失。市场 评论指出，投资者对支撑一些大规模交易（例如数据中心）的抵押品（如数据中心的）的长期价值表示担忧（Kim and Armstrong (2025)）。 人工智能投资的长期可持续性取决于满足投资中蕴含的高期望，而债务定价与股权评估之间存在脱节。未能满足期望可能导致股票和债券市场出现剧烈修正。如图3.C所示，对人工智能公司发放的私人信贷贷款收取的利差与非人工智能公司收取的利差接近。6如果贷款利差反映了基础投资的风险，那么这种模式表明放款人认为与AI相关的贷款风险与任何私营信贷借款者的平均贷款相当。这与AI公司的高估值形成鲜明对比，高估值暗示着巨大的未来回报。这种分歧表明，要么放款人可能低估了AI投资的风险（就像他们的敞口正在显著增长一样），要么股市可能高估了AI可能产生的未来现金流。 所以说，要衡量宏观经济影响，从历史标准来看，人工智能相关投资的上涨并不算特别大（图4.A）。例如，它大约占美国GDP的1%，规模与2010年代中期的美国页岩油繁荣相似，而其规模也只有1990年代互联网泡沫期间IT投资增长的一半。相比之下，日本和澳大利亚分别在1980年代和2010年代经历的商业地产和矿业投资繁荣，相对于GDP来说要大五倍以上。 人工智能投资可能崩溃，但仍然会拖累经济增长。以往投资繁荣的终结通常与经济增长放缓超过1个百分点有关（图4.B）。值得注意的是，最大规模的收缩发生在美国互联网泡沫之后，尽管该泡沫相对于GDP规模较小。此外，几乎没有证据表明投资繁荣能在中期转化为经济增长的持续增长，即使它们像美国互联网泡沫一样是由技术进步驱动的。 (图4.C)。如果人工智能投资下降伴随着显著的股市调整，负面的溢出效应可能会比之前的繁荣时期更大。投资者青睐美国股票以获得对人工智能公司的投资机会，隐藏的杠杆可能导致信贷市场溢出效应。总的来说，虽然人工智能可能会为经济增长提供持续的动力，但实现这一潜力仍有待观察。 来源：美国人口普查局；美国经济分析局；澳大利亚统计局；加拿大统计局；日本内阁办公厅；作者计算。 参考文献 BIS季度回顾国际清算银行 (BIS) (2025): “波动性挑战风险承担”,十二月。 彭博社（2025）：“OpenAI、英伟达通过一系列循环交易推动万亿美元AI市场”，10月8日。 金融时报不加保护金，H和R阿姆斯特朗（2025）：\"韩国的火热势头能持续下去吗？\, 26十一月。 FEDS笔记，Haag，A（2025）：“发达经济体人工智能竞争 能源和人工智能国际能源署（IEA）（2025年）4月。 全球经济稳定国际货币基金组织（IMF）(2024)：“私人信贷的兴起与风险”报告，四月，第二章。 诺夫辛格，J，M帕特尔，P萨奇德瓦，A班，H张和M古德帕斯特（2025）： “计算的代价：a麦肯锡季刊$7万亿美元的扩大数据中心竞赛”，四月。