随着AI基础设施建设的热潮 ，全球范围内的债务扩张正在形成，其中最令人担忧的是那些未出现在资产负债表上的负债。高盛的报告预测 ，到2027年 ，超大规模云计算企业的资本支出将达到1.1万亿至1.4万亿美元，远超市场预期 。然而 ，摩根士丹利的研究显示 ，这一数字仅是冰山一角，实际的表外敞口约为1.8万亿美元，包括采购承诺、未生效租赁合同和供应商融资安排 ，这些负债锁定了未来的现金流出 ，但并未在资产负债表中体现 。
AI相关债券发行规模激增摩根士丹利的“AI债务融资追踪报告 ”显示，截至2026年5月底 ，全球AI相关债券发行规模已达2360亿美元 ，较2025年同期增长了357%。预计全年发行总量将突破5700亿美元，下半年发行节奏将进一步加速 。4月单月AI相关债券发行超过740亿美元 ，创年内新高 ，其中项目融资结构占高收益债供给的85% 、投资级债供给的40% 。
企业 债券发行量（亿美元） 占投资级债券指数比例 亚马逊 - - Meta - - 谷歌 - - 微软 - - 甲骨文 - -五家超大规模云企业目前已占整个投资级债券指数的4%。在杠杆层面，这些企业的整体毛杠杆率已从2025年三季度的0.9倍升至当前的1.8倍 ，超过了整个能源行业的杠杆水平 。
表外敞口构成摩根士丹利指出 ，除了已披露的资本支出外，还有三类关键的表外敞口：
类型 金额（亿美元） 说明 采购承诺 9820 超大规模云企业及英伟达的长期采购合同总额接近1万亿美元 。 未生效租赁承诺 8220 超过8000亿美元的租赁合同已签署但尚未开始执行。 应付账款中的未付资本支出 1100 超大规模云企业的应付账款天数（DPO）大幅拉长。这些负债游离于资产负债表之外 ，却真实地锁定了未来的现金流出 。
SPV与循环融资表外风险的另一个核心维度是通过SPV构建的循环融资结构 。Apollo与黑石联合为Anthropic完成了一笔350亿美元的"芯片抵押"私募信贷交易 ，集中体现了这一模式的运作逻辑。
摩根士丹利的AI生态系统融资关联图谱显示，OpenAI 、甲骨文、英伟达 、微软 、CoreWeave、AMD 、亚马逊之间存在客户 、投资者、供应商融资与回购的多重循环关系，同一笔资金在少数几个主体之间反复流转 ，SPV是实现这种循环的核心工具 。
折旧悬崖与货币化缺口当前财务数据存在系统性的乐观偏差 。大量资本支出目前以"在建工程"（CIP）形式挂账 ，尚未开始折旧，导致已报告的利润率被人为抬高 ，未来的费用压力被低估。摩根士丹利预测 ，微软、甲骨文 、Meta 、谷歌四家企业未来三年的累计折旧将超过5200亿美元 。
在此背景下，维持利润率的唯一路径是营收同步大幅增长——而目前营收预测的上调幅度 ，远落后于资本支出预测的上调幅度 。数据显示 ，谷歌2026年资本支出共识预测较一年前上调139%，Meta和亚马逊分别上调85%和81% ，甲骨文上调幅度最大 ，达175%。
与此同时，营收预测的修正幅度明显滞后 ，资本支出先于商业化落地的结构性错配已清晰可见 。
时机错配与信息披露缺口摩根士丹利的结论是 ，上述风险目前尚不构成迫在眉睫的偿付能力危机，而是一系列时机错配与信息披露缺口的叠加：折旧压力被递延、资本支出跑赢货币化进度 、杠杆向供应商与私募信贷层转移，以及不同公司之间资本强度的可比性因会计分类差异而大打折扣 。
超大规模云企业显然意识到当前市场情绪窗口的有限性 ，正在抓紧时机最大化融资规模。高盛分析师Ryan Hammond指出 ，若AI基础设施投资规模达到GDP的2%至3%，类比铁路与汽车工业的历史建设周期 ，2027年资本支出可能达到1.1万亿美元；极端情景下 ，结合超大规模云企业现金流与投资级信贷市场容量，上限或达1.4万亿美元 。
然而 ，这一切的前提是大型语言模型（LLM）能够持续提升token定价 ，并维持足够的企业客户黏性 。越来越多的企业正将目光转向性能接近但价格大幅低廉的AI产品。一旦需求端发生结构性转移，当前这套精心构建的融资体系 ，将面临根本性的压力测试。
