大摩科技论坛MS固定收益团队谈AI基础设施建设融资超大规模CDS及博通与英伟达的后援交易20260731

AI基建融资风险评估：利差走阔、评级压力与生态系统兜底 摘要 ·超大规模企业债利差自2026年初扩大约35bps,主因资本支出预期上调导致发债规模增加，但绝对融资成本(5%-6%)尚未达到惩罚性水平。·甲骨文(Oracle)面临“堕落天使”风险，标普已下调评级至BBB-,若未来几年总债务超3,000亿美元且无法有效变现，高收益债市场将难以承接其融资规模。●博通(Broadcom)芯片融资规模或达3,500亿美元，核心结构为残值支持兜底，虽短期杠杆影响小，但若平台债务完全兑现，其信用评级将面临显著压力。●英伟达(NVIDIA)利用AA级资产负债表为生态系统提供租赁兜底，通过财务介入加速GPU普及，市场关注其是否会进一步向高风险租户提供信用支持。●数据中心融资向ABS/CMBS及私募市场扩散，2026年ABS规模预计达200亿美元，但底层资产高度集中于少数超大规模企业，投资者面临隐性集中度风险。●信贷市场系统性风险预警信号：一是超大规模企业利差接近BBB评级水平；二是次级投资级市场的数据中心项目出现交付违约或进度滞后。 Q&A 考虑到未来几年AI资本开支预计将超过1.5万亿美元，金融体系是否有能力为相关需求提供资金支持?超大规模企业是否有能力支撑这一扩张，以及如何看待近期其信用违约互换利差的扩大? 尽管近期市场存在焦虑情绪，但部分信贷担忧被过度放大。公司债券市场规模庞大、深度充足，且投资者基础高度多元化。美国投资级债券市场规模达10万亿美元，海外市场另有7至8万亿美元，融资渠道十分广阔。投资级市场很少会对新发行方关闭融资通道。超大规模企业的信用评级普遍为AA或AAA,与美国政 府评级相当甚至更高，全球市场对此类企业发行的债券收益产品需求旺盛。因此，无论是市场需求的深度还是大型企业的资产负债表能力，都足以支持融资需求。虽然利差扩大意味着需要以更高的成本发行债券，但这属于简单的市场修正机制，即供给增加推高融资成本，并不会产生更广泛的连锁影响。 兰前超大规模企业簧券利差扩大的具体情况如何?其背后的驱动医素是什么? 2026年年初，超大规模企业债券的平均利差约为60个基点，至今已扩大约35个基点。虽然从信用投资者的角度看这是显著波动，但企业债务融资成本仅上升约40个基点。若计入利率变动，债务绝对成本从5%升至6%,这一水平即便在保守的投资回报假设下也并未达到惩罚性水平。利差扩大的核心驱动因素是市场对企业发债规模预期的上升，这源于资本支出预期的上调，本质上是基础的供需关系所致。信用投资者非常看重可预测性，目前超大规模企业的发债节奏尚未达到银行等高频发行行业的高度透明。如果未来企业能让市场清晰了解其发债规模、频率和节奏，即使发行规模较大，也有望成为稳定利差的重要锚点，从而遏制当前利差扩大的趋势。 作为股票投资者，应关注哪些信号来判断信货市场是否存在需要警惕的问题? 目前的情况主要影响信贷组合的表现，超大规模企业是当前市场中表现最差的板块，但尚未对其他资产类别或蓝筹股投资者构成系统性风险。企业的债务成本未达到惩罚性水平，市场深度足以继续为这些优质借款人提供融资。需要关注的信号有两点：第一，如果超大规模企业的利差进一步扩大，交易水平开始接近BBB评级企业(即濒临高收益评级的企业),这将是金融政策走向的重要警示。第二，次级投资级市场有大量数据中心相关的债券发行，应关注这些项目能否按计划推进并如期交付，因为这是风险较高的市场，波动可能更大。不过，这些仅是信贷市场的信号，距离演变为令股票投资者担忧的系统性问题还有很长的路要走。 除了超大规模企业，数据中心相关融资在其他缰分市场(如高教益债、资户支持证券等)的情况如何?这对供电壳(powvered sheil)提供商等参与方有何影响? 在高收益债、有担保投资级债、担保贷款市场、资产支持证券和商业抵押担保证券等领域，存在大量以数据中心为标的的融资活动。这些数据中心的运营商包括加密货币公司、电力数据中心提供商以及专业的资产组合管理运营商。随着高收益债和投资级债市场的利差扩大，市场正在重新定价其供应预期。ABS和CMBS市场在2026年早些时候已因供应量增加而出现利差扩大，目前已趋于稳定，预计2026年该领域规模约为200亿美元，增长迅速。高收益债和有担保投资级债市场也呈现类似趋势，市场预期未来将有大量用于训练、推理和云服务的租赁资产供应。企业信贷及ABS、CMBS市场对这类融资持开放态度，预计将有更多交易落地。同时，市场也面临结构创新的挑战，不同交易的结构(如债务担保、租赁担保、摊销条款等)各不相同，市场不仅需要评估供应规模，还需区分不同交易 的结构差异。 甲骨文的信用违约互换利差近期表现如何?其表外融资模式对债务状况有何影响? 甲骨文在此次投资周期开始时评级较低，收购Cerner后为中BBB评级。截至访谈时点，其五年期CDS报价约为210个基点，虽略低于本周早些时候225个基点的水平，但远高于2026年6月底的170个基点以及更早前的60个基点。自2025年第三季度末以来，月度环比息差扩大了40-50个基点，与优质超大规模企业相比基本一致甚至略有加剧。CDS市场的波动并非技术性现象，而是全面反映在债券市场中。甲骨文的融资大部分为表外融资，涉及现金融资和表外负债。预计未来几年其调整后总债务将超过3,000亿美元，其中现金融资与债务市场融资大致各占一半，主要用于应对未来将逐步计入表内的租赁负债。这种业务模式的挑战在于，数据中心建设周期长，需要持续投入现金资本支出和大量芯片，导致资产变现和现金流回收需要较长时间，这使得在评估短期催化剂时难以将其纳入考量。 博通在6月初确认的芯片融资交易，其具体结构如何运作，市场对此有何反应?此外，自AI热潮以来，对于循环融资的担忧日益增加，可否就此展开分析? 该芯片融资交易在6月初的博通财报电话会议上得到确认，但后续新闻稿披露的细节有限。根据评级机构的分析，该交易对博通调整后杠杆率的影响很小。其核心结构在于博通提供残值支持：如果芯片租赁方未能支付租金，可能会触发TPU的强制出售，或者由博通承接租赁。在任何一种情况下，博通都需承担资产出售价格与当时保证的最低价值之间的差额。此结构旨在通过生态系统支持，加速TPU和XPU的普及。这笔交易的规模远不止300至350亿美元，实际上涉及超过20吉瓦的XPU或XPV平台。考虑到博通因此面临的潜在风险敞口(估计可达3,500亿美元),若平台完全落地且所有债务兑现，其评级可能会面临压力。尽管如此，当前的评级仍有缓冲空间，其资产负债表被视为一项竞争优势。 近期标普下调了甲骨文的信用评级，这一调整对市场产生了哪些影响?公司是否面临“堕落天使”的风险? 标普在7月初将甲骨文的评级下调至BBB-,这在一定程度上出乎投资者意料。市场此前普遍认为穆迪可能采取行动，但该观点曾遭到反驳。因此，甲骨文存在在2026年年底前被两家主要评级机构均评为BBB-的风险，这合理地引发了投资者对“堕落天使”(即从投资级降至高收益级)风险的担忧，相关讨论已持续约9到10个月。目前来看，降级的风险并非迫在眉睫，但属于中期风险。考虑到执行与变现方面的挑战，以及高收益市场规模远小于投资级且久期更短的特点，若公司未来几年调整后的债务总额可能超过3,000亿美元，这一规模在高收益市场将难以维系。公司当前可动用的股权工具和提前还款工具等手段有限，整体财务状况处于微妙的平衡状态。 英伟达凭借其强大的资产负债表，在AI生态系统融资中扮演了怎样的詹色?其提供图充底支持是主动的战略进攻还是被动的防御措施? 英伟达确实参与了一些特定的租赁安排，包括提供小额租赁担保，并为某家新兴云服务商的未售出计算能力提供了兜底支持。其AA级的资产负债表可被视为整个生态系统的潜在保障。一个关键问题是，英伟达如何利用其财务实力进行竞争性介入，以加速自身GPU的采用。市场关注英伟达是否会加大对其他租户(如高收益或未评级租户)的租赁兜底支持，或采取类似博通在芯片融资领域的举措。如果英伟达选择这样做，将被视为一种战略转变，更侧重于通过竞争来推动芯片的普及。投资者对供应商融资和资金循环问题的担忧是合理的，这些因素仍是评估其战略时需要权衡的一部分。 对于芯片融资和租簧中涉及的兜底交易，是否存在一个临界点，使得其收益无法覆盖成本或其价值创造能力受到质疑? 无论是租赁兜底还是芯片融资兜底，随着此类交易的推进，加强与管理层的沟通将至关重要。沟通不仅应围绕潜在的债务融资规模，更需要安抚股东和债券持有人，并提供更明确的时间线，尤其是长期的多年期规划，这将有助于平滑相关影响。此外，交易结构中的摊销安排也能帮助限制对资产负债表的直接冲击。虽然无法给出一个具体的临界点，但上述因素都是提升市场对此类交易接受度的关键考量。 目前芯片融资交易主要集中班婆市场，您如何看待这一趋势的床来演变，以及可能出现哪些新的融资渠道? 当前的芯片交易确实大多集中在私募市场，但已开始出现公私混合的模式。预计未来趋势会类似于特殊目的收购公司的发展路径，即更多交易将转向公开市场。资产支持证券可能成为芯片融资的重要渠道，同时企业信贷市场也将提供更多机会。尽管融资渠道多样化，但核心逻辑在于芯片行业巨大的资本需求和丰富的投资者类型。通过拓展融资资产的类型，企业能够扩大其投资者基础。超大规模企业已在尝试多币种融资，数据中心运营商也在布局多元化市场。本质上，这些融资活动仍依托于相同的底层资产，并最终指向少数几家核心租户。只要市场需求持续稳定且能获得低成本资金，企业就会探索所有可行的融资渠道。 针对这些新兴的芯片和数据中心融资产品，投资者群体主要是谁?他们面临哪些批战? 以往数据中心资产支持融资的兴起主要吸引了保险基金，因为这类资产具有久期长、收益率高的特点，与保险资金的风险偏好和投资组合高度匹配，随着交易数量增多，并扩展到私募信贷等跨市场渠道，需要引入新的投资者类型，如资产管理公司和各类基金。为此，融资结构也在不断演变以吸引这些新买家。然而，长期关注该领域的投资者对集中度风险存在担忧。所有业务最终都归结于少数几家 超大规模企业或AI实验室。当投资者通过芯片或特殊目的实体间接投资时，很难准确计量对单一公司的总风险敞口。更多投研资料加微：因此，投资者需要进行大量尽职调查，不仅要厘清自身的敞口对象和投资渠道，还要在当前定价差异显著的多种结构中，判断最佳的风险配置方向。 超大规模企业在发行融资工具方面具备优势，但对于信用质量较低或需要后备信贷支持的实体，它们是否也具备同等的融资能力?这是否会成为AI领域交易增长的潜在瓶颈? 超大规模企业之所以提供信用支持，部分原因在于，某些交易需要借助它们的信用评级才能完成。据粗略估算，在数据中心所有者和运营商的投资回报变得不经济之前，债务成本仍有相当大的上行空间。例如，即使超大规模企业担保的债券信用利差扩大了30个基点，甚至在某些情况下扩大了100个基点，它们仍在推进交易。这是因为即便利率达到7.5%,项目在经济上依然是可行的。