每經記者｜岳楚鵬    每經編輯｜蘭素英    

11月11日，巴克萊銀行發布了一份研究報告，將云計算公司甲骨文（Oracle）的債務評級下調至“減持”，并警告其可能在2026年11月耗盡現金。

市場的憂慮情緒已反映在金融衍生品的價格上。近期，甲骨文的信用違約互換（CDS）價格出現飆升。

甲骨文的財務問題，只是行業趨勢的一個縮影。

數據顯示，2025年以來，美國數據中心相關債務發行額已升至254億美元，較2024年全年增長112%。自2022年以來，這一發行額更是增長了1854%。

為了給AI數據中心建設提供資金，包括Meta、甲骨文和Alphabet在內的美國科技公司正以前所未有的規模進入信貸市場。僅在2025年9月和10月，它們就發行了合計750億美元的債券和貸款。

當AI的盈利前景尚不明朗，而債務規模卻持續擴大時，一個問題擺在了投資者面前：這場由AI驅動的資本投入，究竟是在構筑未來的數字基石，還是在累積一個債務泡沫？

圖片來源：每經記者 李少婷 攝

巴克萊：甲骨文110億美元現金或于2026年11月耗盡

11月11日，巴克萊銀行固定收益研究團隊分析師安德魯·凱切斯（Andrew Keches）將甲骨文的債務評級下調至“減持”（Underweight），這在債券市場相當于“賣出”建議，并警示其信用評級最終可能被降至BBB-，該級別距離“垃圾債”門檻僅一步之遙。

這一預測的核心邏輯在于，甲骨文為履行其AI合同而進行的資本支出，已超出其自由現金流所能支撐的范圍，迫使其依賴外部融資。

巴克萊的模型顯示，即便資本支出不再增加，甲骨文的現金儲備（截至目前約為110億美元）也可能在2026年11月前耗盡，屆時公司將面臨再融資需求。

與其他大型云服務商相比，甲骨文的財務狀況較為脆弱，其資產負債率達到500%，而亞馬遜和微軟分別僅為50%和30%，Meta與谷歌則更低。

過去十年間，甲骨文的計息債務總額已翻了一番，達到1116億美元。此外，公司的資產負債表外還有超過1000億美元的租賃承諾尚未確認，這可能會加劇評級機構對其杠桿水平的擔憂。

市場的憂慮情緒已反映在金融衍生品的價格上。近期，甲骨文的信用違約互換（CDS）價格出現飆升，已升至2023年10月以來最高水平，達到了84.46個基點。這表明投資者愿意支付更高的成本來對沖其潛在的違約風險。

值得注意的是，甲骨文的增長在很大程度上依賴于和OpenAI等客戶的供應商融資協議，這使其面臨交易對手風險。巴克萊認為，考慮到甲骨文與OpenAI的合作關系規模，其CDS價格甚至可以被視為OpenAI相關風險的“代理指標”。

美國數據中心債務發行激增，年初至今已達254億美元

甲骨文的情況并非個例，而是整個AI行業信貸擴張的一個表現。AI對算力的需求正在驅動數據中心建設，而支撐這場建設的資金，有相當一部分來自債務。

有數據顯示，年初至今，美國數據中心相關的擔保債務發行總額已達到254億美元，相較于2024年全年的120億美元增長112%。自2022年以來，這一發行額更是增長了1854%。

過去，科技巨頭大多依靠自身的經營現金流來支持擴張，較少在債券市場進行大規模融資。然而，這一模式在2025年發生了改變。

僅在9月和10月這兩個月內，Meta、甲骨文和Alphabet等公司就通過發行債券和貸款從市場融資750億美元。這一數字是2015年至2024年間該行業年均發行量的兩倍以上。巴克萊銀行預計，2025年全年，超大規模云服務商的債券發行總額預計將達到1600億美元。

摩根大通在一份分析報告中也對此進行了測算。該行策略師團隊預測，為了滿足未來五年的AI數據中心建設需求，僅投資級債券市場就需要提供約1.5萬億美元的資金。而整個AI基礎設施建設的總資金需求可能高達5萬億至7萬億美元。

這意味著，從高收益債券、杠桿融資到私人信貸，多個信貸市場都可能被用來滿足AI的資金需求。

金融工具復雜化加劇風險：ABS與投機性建設引關注

圖片來源：視覺中國-VCG41N2155090857

為了滿足融資需求，數據中心行業的融資結構正變得更加復雜，這可能加劇了潛在的金融風險。

資產支持證券（ABS）和商業抵押貸款支持證券（CMBS）等過去在房地產領域常見的金融工具，如今正被越來越多地應用于數據中心融資。目前，數據中心相關的ABS和CMBS存量總額已達到約490億美元。

這些金融工具的風險之所以更高，一個原因是許多項目的底層資產并非已經簽約的租金收入，而是基于對未來AI需求的預期收入流。

換言之，有資金正流向那些在沒有鎖定長期租戶的情況下就開工建設的數據中心。這種“投機性建設”（speculative building）模式，押注于AI需求的持續高速增長。一旦需求放緩，這些項目將面臨現金流壓力，甚至可能引發違約。

另一個風險在于AI硬件資產的快速折舊。與傳統服務器不同，用于AI計算的GPU等核心硬件，其有效技術壽命僅有2至4年。這意味著數據中心的核心資產價值將迅速縮水。

據行業分析，2025年新建數據中心的年度折舊額可能高達400億美元，而其產生的收入僅為150億至200億美元。這種債務與收入的錯配，將給未來的再融資帶來挑戰。當一筆5年或10年期的長期債務到期時，作為抵押的硬件資產可能已經接近報廢，這將削弱公司的再融資能力。

雖然微軟、亞馬遜等公司擁有充足的現金儲備，但許多規模較小的運營商正在通過高風險貸款，來為這些大公司提供配套服務。

例如，CoreWeave公司通過其擁有的英偉達GPU作為抵押，獲得了數十億美元的貸款。這種模式將硬件貶值的風險直接與信貸風險綁定，一旦市場環境變化，可能引發連鎖反應。

分析師擔憂重演2000年電信業危機

大規模的債務、復雜的金融工具，以及對未來需求的樂觀預期，讓一些華爾街人士感到似曾相識。

摩根大通的策略師團隊在報告中發出警告：當前圍繞AI數據中心的投資熱，與2000年前后導致大規模違約和估值崩潰的電信和光纖網絡泡沫有相似之處。當時，對互聯網前景的憧憬導致了光纖網絡的過度建設，最終因產能嚴重過剩而引發了一場行業危機。

這種擔憂并非個例。一項近期針對數據中心高管的行業調查顯示，超過六成（61%）的受訪者對行業的未來感到擔憂，認為上升的能源成本和潛在的過度投資，可能在未來引發行業困境。這些跡象表明，市場的樂觀情緒可能正在累積風險。

更深層次的問題在于，盡管美國科技公司在AI基礎設施上投入了數千億美元，但自由現金流并未實現同步增長。

數據顯示，這些公司在2021年創造了1670億美元的自由現金流。但科技公司的現金流甚至出現了增長放緩或甚至下降的跡象，摩根士丹利今年10月預計，這些公司未來12個月內對的自由現金流可能會下降約16%。

這意味著，資本支出缺口越來越依賴于債務來彌合。

截至目前，AI項目本身的盈利路徑尚不明朗，且呈現出“贏家通吃”的特性。這意味著大量資本投入可能無法轉化為相應的回報，最終成為沉沒成本。

免責聲明：本文內容與數據僅供參考，不構成投資建議，使用前請核實。據此操作，風險自擔。