摩根士丹利在近日一份研報中指出，AI基礎設施的軍備競賽正將科技巨頭推向一個前所未有的融資困境：經營現金流已無法覆蓋資本開支，大廠們正動用租賃、發債、削減回購乃至增發股票等一切手段籌錢，而表外承諾規模已突破3.1萬億美元，整個AI算力建設的真實財務風險遠比財報數字所呈現的更為深重。
據追風交易台9月3日訊息，大摩預計，超大規模雲廠商（Hyperscaler）2027年現金資本開支將超過1.2萬億美元，而同期經營現金流總量估計僅約1萬億美元，缺口已然開啟。亞馬遜與谷歌的自由現金流（FCF）已於2026年第二季度轉負，Meta預計下一季度亦將步入負值區間。這一拐點標誌著AI投資進入新階段：自我造血能力告急，外部融資全面提速。
這場融資擴張的規模與複雜程度令市場警覺。大摩指出，超大規模雲廠商疊加輝達與博通，目前披露的表外承諾與擔保總額已超過3.1萬億美元，涵蓋租賃、採購承諾、擔保及各類信用支援結構。與此同時，資本開支被低估、自由現金流被高估的會計處理問題正引發投資者關注——若融資成本隨承諾規模持續攀升，新增AI基礎設施投資的回報率能否覆蓋資本成本，將成為懸在整個行業頭頂的核心問題。
現金流告急：AI投資強度超越自我造血極限
大摩報告指出，超大規模雲廠商目前將超過40%的營收重新投入AI資本開支，這一強度已遠超其經營現金流所能支撐的上限。儘管這些公司旗下傳統業務利潤率依然豐厚，但單靠內生現金流已無法維繫當前的投資節奏。
從時間線來看，這一轉變正在加速。2025年底，超大規模雲廠商開始發行債券；進入2026年，債務與股權融資雙雙提速。谷歌已將年度股票回購從逾600億美元削減至零，並於2026年第二季度增發500億美元股票，合計為AI基礎設施建設騰挪出逾1100億美元資金，但代價是股東開始承受稀釋——該公司過去十年曾將流通股數量壓縮13%，如今這一趨勢正在逆轉。
大摩資料顯示，超大規模雲廠商表內債務與租賃負債合計已升至7700億美元。其中，超大規模雲廠商在投資級非金融企業債券市場的發行佔比，已從2025年的2%躍升至2026年迄今的19%，債務融資對AI資本開支的支撐作用日益凸顯。
表外“暗債”：3.1萬億承諾的真實風險
在表內債務之外，更大規模的風險潛伏於表外。大摩報告揭示，超大規模雲廠商通過向供應商和資料中心開發商提供租賃擔保、採購承諾及各類信用支援，使後者得以在雲廠商尚未付款、尚未確認負債之前，便完成融資並啟動建設。
具體而言，超大規模雲廠商（及輝達）已承諾的尚未開始執行的租賃付款總額達1.1萬億美元（未折現），其中微軟3290億美元、甲骨文2610億美元、Meta2790億美元、亞馬遜1370億美元、谷歌850億美元。與此同時，輝達、博通與超大規模雲廠商合計披露的採購承諾已達1.7萬億美元，谷歌一家即佔7070億美元。
大摩認為，這些結構的核心邏輯在於：投資級雲廠商的信用背書，使特殊目的載體（SPV）得以從私募信貸市場以較低成本融資，建設完成後再由雲廠商承租。然而，該行也警告，這些合同在供需關係正常化之前具有戰略價值，一旦供需提前平衡，企業可能面臨為過剩產能買單或被迫重新談判的風險。
會計迷霧：資本開支被低估，自由現金流被高估
大摩報告特別指出，當前的會計處理方式使AI基礎設施建設的真實財務負擔難以被投資者準確識別。最典型的案例來自微軟。上一季度，微軟宣佈將資料中心使用壽命從15年延長至25年，由此導致大量資料中心租賃從融資租賃重新分類為經營租賃。由於微軟在計算自由現金流時納入融資租賃資本開支、但剔除經營租賃，這一會計估計變更將使其資本開支數字看起來更低、自由現金流看起來更高——但經濟實質並未改變，租賃仍然類似於以債務融資建設資料中心。
SPV結構同樣製造了會計盲區。Meta與谷歌均披露，其資料中心SPV在建設期間不予並表，理由是兩家公司均認定自身並非SPV的“主要受益人”——即不具備主導SPV最重要經濟活動的權力。大摩稱，這一判斷並非一成不變，隨著提供剩餘價值支援的可能性上升，並表結論可能隨時改變，進而影響報告槓桿率與資產負債表呈現。
新興融資工具：客戶預付款與晶片廠商“借表”
隨著傳統融資渠道趨於飽和，更具創意的融資結構正在湧現。甲骨文率先引入客戶預付款作為資本開支融資來源。最新季度，甲骨文披露收到46億美元客戶預付款用於資本開支。這類預付款在資產負債表上以遞延收入列示，但其性質更接近債務融資——預付款收到時間早於收入確認超過一年，甲骨文須按其增量借款利率確認利息費用。目前甲骨文10年期與30年期債券隱含到期收益率分別為6.9%與7.9%，客戶預付款的利息成本應與此相近。
晶片廠商則通過SPV結構直接為客戶提供融資支援。博通與輝達均已宣佈設立晶片融資SPV，由SPV發行債券購入晶片後租賃給未獲評級的AI實驗室，兩家公司分別提供剩餘價值擔保，以覆蓋租約違約且晶片轉售不足以償還債券持有人的情形。博通宣佈的晶片租賃融資工具可支援高達20吉瓦算力的資本開支，輝達亦有類似結構的報道。這些安排使未獲評級的AI實驗室得以以接近投資級供應商的融資成本獲取晶片。
大摩稱，晶片廠商在向SPV出售晶片時，可能需要將收入在晶片銷售與剩餘價值擔保之間進行分拆確認，擔保負債應在銷售時按公允價值計量，若擔保最終無需履行，相關收益通常不計入營業收入。
大摩最終將問題歸結為一個核心邏輯：隨著每一輪新增承諾推高融資成本，新建AI基礎設施的投資回報率必須能夠覆蓋不斷上升的資本成本，否則整個建設邏輯將面臨重新審視。該行認為，當前需重點關注以下幾點：其一，自由現金流數字的可比性已因會計處理差異而大打折扣，需穿透租賃分類與SPV結構還原真實資本開支；其二，超大規模雲廠商股票回購的持續削減與潛在增發，將對每股收益產生實質性稀釋影響；其三，超大規模雲廠商在投資級債券市場的供給佔比已從2%躍升至19%，信用利差走闊的壓力正在積聚；其四，3.1萬億美元的表外承諾一旦觸發並表條件或供需逆轉，將對相關公司的報告槓桿率產生重大沖擊。
這場AI基礎設施的融資擴張，已遠遠超出科技公司資產負債表所能承載的範疇，並正在以前所未有的速度重塑整個科技行業的資本結構。