近几年 AI 投资热火朝天,但背后不少公司选择用举债方式融资建设数据中心。这种模式虽然能迅速扩张,但风险也不容忽视。以某些老牌巨头为例,它们的债务水平令人警觉。根据公开报道,有公司的债务-股本比(Debt-to-Equity Ratio)竟高达 500% 以上。
这种杠杆率意味着什么?举个简单例子:企业净资产是 1 单位,但它欠债 5 单位,相当于每赚一块钱,都还很难覆盖前期投入。如果经济环境变差、利率上升或收入不如预期,就有可能出现现金流紧张、偿债压力剧增的局面。
而且,这些债务主要用于建设 AI 数据中心,这类基础设施投入非常大,但回收周期漫长。Moody’s 等信用评级机构已指出,这些公司可能需要数年才能让这些数据中心项目产生足够现金流。Barclays甚至警告称,如果债务持续滚动,其中部分公司现金可能在未来几年内产生重大流动性压力。
还有一个隐忧是信用违约互换 (CDS) 利差上升。CDS 就像给公司债务买保险,当市场认定违约风险大时,保险费 (即利差) 会涨。从某些报告看,这类企业的 CDS 已显著上行,说明市场对违约风险有真实预期。这种“保险费上涨”本身,也是一种风险信号。
从结构层面看,这种“债务+高预期”的资本组合,会像泡沫一样膨胀。一旦某个环节出问题(比如收入不及预期、融资成本上行),资金链可能迅速紧张。投资者不能单看科技潜力,也要关注这些公司是靠真实现金流还是靠借债在支撑增长。
对普通投资者的建议:

简而言之,科技公司大举借债跑 AI 是实际存在的、高杠杆操作。如果只是盯着“AI 大未来”的叙事,而忽略债务风险,可能会在增长放缓或资金成本上升时,被动承担系统性风险。