人工智能熱潮正步入一個更新且更高風險的階段。迄今，全球在芯片、數據中心和云基礎設施上的資本開支，主要由超級規模云商推動，資金多來自其龐大的內部現金儲備。但生成式人工智能所需算力的預期規模，正推動融資方式轉向更高杠桿、更不透明、且循環嵌套的結構，從而抬升押注該技術成功所承擔的經濟賭注。
摩根士丹利(Morgan Stanley)預計，從現在到2029年，全球在數據中心上的支出將接近3萬億美元。大型科技公司仍將是主要支出方，但其廣告和云計算業務的現金流也有上限。許多公司正日益尋求公共和私人信貸來支持進一步擴張。8月，Meta通過私募資本籌集了290億美元——其中260億美元為債務——用于在俄亥俄州和路易斯安那州建設數據中心。
盡管大型科技集團仍享有很強的信用評級，債務正被導向面向非投資級借款人的項目，例如CoreWeave、ChatGPT開發商OpenAI以及較小的AI初創公司。融資也在從科技供應鏈內的其他公司獲得，形成一個密集且相互依賴的風險敞口網絡。今年，OpenAI已宣布與英偉達(Nvidia)、甲骨文(Oracle)、CoreWeave、AMD以及周一的博通(Broadcom)達成總額逾1萬億美元的算力相關交易。一些協議涉及復雜的循環融資安排。
您已閱讀46%（530字），剩余54%（623字）包含更多重要信息，訂閱以繼續探索完整內容，并享受更多專屬服務。