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客户端AI基础设施的投资热潮正在全球资本市场掀起波澜，但其背后潜藏的债务风险也引发了广泛关注。
高盛研究显示，预计到2030年，头部科技巨头在AI和数据中心领域的总支出将达到5.3万亿美元。这一数字标志着一个史无前例的投资周期。
这些超大规模企业将不得不在全球多个市场寻求融资，但高盛警告称，它们可能会面临流动性和信用市场的限制。
纽约大学的Gary Marcus教授转发相关分析时评论道："这是一句令人不安的话。对我来说，问题不再是超大规模模式是否会崩溃，而是它将带来多大的附带损害。"
Gary Marcus进一步指出：
这些企业不可能通过自身收益收回5.3万亿美元的投资，除非借助政府补贴和纳税人支持。这正是他们计划采取的策略。
另一方面，摩根士丹利的数据显示，全球数据中心建设到2028年的总支出将达到近2.9万亿美元，其中大部分依赖债务融资。这意味着一旦市场出现波动，损失可能从股东扩大至整个信贷体系。
在这场投资盛宴中，企业却逐渐收紧了对AI的使用。Uber、亚马逊和沃尔玛等早期采用者已经开始限制员工的AI使用权限。
Anthropic调整计费模式后，软件公司Workato的首席信息官Carter Busse发现当日支出激增7倍，他感叹道：
我们创造了一个难以控制的局面。
5.3万亿美元的超级周期：融资压力蔓延至债市
高盛分析师指出，AI投资的增长速度超过了数据中心建设的实际需求，未来的瓶颈可能出现在融资能力、电力供应和项目执行等方面。
摩根士丹利的数据显示，到2028年全球数据中心建设的总支出中，资金来源将包括：
- 企业自有现金流：约1.4万亿美元；
- 企业债：约2000亿美元；
- 资产证券化信贷：约1500亿美元；
- 私募信贷、资产抵押融资及合资债务：约8000亿美元；
- 其他资本来源：约3500亿美元。
这种融资结构表明，AI基础设施的投资在很大程度上依赖于信贷市场。
X平台上有人评论称，由于少数几家企业无法无限发债，投资者已经开始关注发行人的集中度风险。
数据中心的复杂性进一步加剧了融资问题。作为一种综合性基础设施，它涉及土地、电力、网络、建筑等多个方面，因此需要从多个市场获取资金支持。
在需求端，高昂的运行成本迫使企业重新评估AI的实际价值。
沃尔玛同样采取了类似措施。其技术高管表示，现在需要重新审视AI的使用情况。
德勤的负责人表示：
算力成本已经开始引起财务部门和董事会的关注。过去人们认为AI是便宜或免费的，但现在事实并非如此。
企业降本与实验室估值的双重挑战
企业层面的降本举措对AI产业链上游带来了显著影响。
Anthropic和OpenAI计划今年上市，估值接近万亿美元。然而，企业缩减AI支出的趋势可能会影响这些公司的收入预期。
为了应对这一趋势，各大平台开始引导用户使用成本较低的模型。
一些企业转向开源模型，在本地服务器或设备上运行AI，以降低对云服务商的依赖。
思科的技术负责人表示：
这句话反映了整个行业的困境：AI的战略价值已被广泛认可，但持续付费的商业逻辑仍需市场进一步验证。