数据猿
投资恐慌蔓延,内存通杀,AI泡沫到底走到哪一步了?
10月15日,首尔。韩国综合股价指数盘中跌幅超过8%,年内第十次触发熔断。SK海力士收跌11%,三星电子收跌9.5%。而在四个多月前的6月,这个指数还在9400点附近创出历史新高,如今较高点回撤约40%。
十四天后,西雅图。10月29日美股盘后,亚马逊发布三季度财报,云业务增速创下五年多来最快,盘后股价却一度重挫超过12%。压垮股价的不是业绩,而是一张资本开支账单,单季772.6亿美元,同比翻倍还多。
与此同时,华尔街的债券市场开始对AI关门。顶级数据中心债券的收益率从年初不到5%飙到接近7%,至少18笔数据中心融资的收益率达到两位数。为甲骨文、英伟达、meta的债务买保险的成本,创了历史新高。
从首尔的存储芯片,到西雅图的云计算,再到纽约的债券交易台,三件表面上不相干的事,指向同一个问题。这一轮涨了将近四年的AI行情,是不是走到头了?
四家加起来,2026年的资本开支约7500亿美元,比一个中等国家的全年财政收入还多。标普全球评级的测算更直接:包括甲骨文、SpaceX在内的六家超大规模企业,2026和2027两年的经营性自由现金流都将是负数,要到2029年才有望修复。
中国巨头的情况类似。阿里二季度资本开支676.8亿元,同比增长75%,自由现金流净流出446.7亿元;腾讯资本开支527.8亿元,同比增长176%,自由现金流负138亿元,是2004年上市以来第一次转负;百度资本开支翻了近两倍,同样转负。高盛估算,含字节在内的中国四大厂商,2026年资本开支年增速超过80%(此为高盛转述口径)。
值得注意的分化是微软。它的资本开支增速慢于同行,现金流仍然是正的,市场就给了正反馈;谷歌云收入同比增长103%,却是财报后跌得最惨的一家,10月29日单日大跌超过12%,创上市以来最大跌幅。因为市场的逻辑变了,从你投了多少变成了你烧的钱,什么时候能变成看得见的回报。
四大巨头2026年三季度(日历季度)单季资本开支与经营现金流,单位亿美元,数据各公司财报 本文作者绘制
再看债:投资者开始讨价还价
自己的现金不够,就只能借钱。
据大摩统计,2026年迄今AI相关债务发行约4660亿美元,是2025年同期的四倍半。而在投资级新债中,AI相关发行已经占到约一半(阿波罗首席经济学家统计)。也就是说,整个美国债券市场的投资级新债近一半新增供给,都押在同一个故事上。
所以,债券市场给AI基建重新定了价。彭博投资级科技债指数的平均收益率已经升到6%左右,比一年前高了1.4个百分点。摩根士丹利的数据显示,评级最高的数据中心债券,2026年初收益率还不到5%,如今已接近7%,部分品种逼近8%。垃圾级市场更夸张,据彭博统计,至少18笔数据中心相关融资的收益率达到两位数。高盛统计,今年低评级AI企业发债规模880亿美元,是2025年同期的四倍多,其中接近投资级的BB+借款人利率也要9%到10%,更低评级的甚至要付14%到15%。
2026年AI相关融资利率从年初到年尾的阶梯式上行。数据摩根士丹利、彭博、高盛,本文作者绘制
而藏在利率面具之下的,是承接能力见顶。一家欧洲大型银行的贷款负责人承认,该行对数据中心行业的贷款已接近上限,把风险卖出去腾额度需要五个月。多家保险公司表示数据中心敞口已经触顶。KKR开始回避位置偏远、难以改作他用的数据中心,凯雷放弃了好几笔交易。Volta基础设施公司一笔50亿美元的银团贷款,牵头行还是摩根大通和高盛,最后靠更高的折价和超过11%的收益率才勉强卖出去。
信用违约互换(CDS)市场给出了最极端的读数。甲骨文的五年期CDS利差创了历史新高,SpaceX、英伟达、meta的违约保险成本同步创新高。9月,与这些AI核心公司债券相关的CDS每周成交超过90亿美元,而7月还不到20亿。投资者不但在卖AI债券,还在成规模地给AI还不上钱这个场景买保险。
结果是发行端的连锁反应:三家AI基建公司Elice、Firmus Grid和Nscale的上市计划接连失败;CoreWeave的股票和债券同时重挫。橡树资本联席CEO潘诺西安的总结是,利差扩大表明信贷市场要么已被挤到饱和,要么开始担忧潜藏的风险。
当市场用脚投票时,反映出的是一种正在发生的叙事转换,市场对AI行业的情绪正由订单驱动切换为融资驱动(摩根大通报告)
老剧本的新排演:循环融资
如果说现金流和利率是周期的正常波动,那么真正让老牌投资人睡不着的是融资结构:循环融资。
IMF检查了2023年以来14笔公开披露的循环融资交易。超大规模厂商向财务状况较弱的AI企业投入约3000亿美元股权和约6500亿美元债权,换取约1.4万亿美元的未来支出承诺。
国际清算银行(BIS)2026年年度经济报告原文
国际清算银行(BIS)在2026年年度经济报告中把这件事写进了全球金融稳定的章节:AI行业融资的不透明性加剧了金融脆弱性,其中最突出的就是循环融资。供应商同时是投资者、担保人和订单的受益者,一旦回报证伪,冲击会沿着闭环瞬间传遍全链条。
收入缺口到底有多大?
泡沫争议的核心,是一道算术题:AI基建烧掉的钱,需要多少收入才能撑住?
红杉资本合伙人David Cahn从2023年开始算这笔账,方法是英伟达的年化收入乘以二,再乘以二。
第一次乘以二,是因为芯片支出大约占整座数据中心成本的一半,英伟达的账单需要加上电力、土建、散热等另一半。第二次乘以二,是因为转售算力的云厂商要留出50%的毛利。两次翻倍之后得到的,是终端用户每年必须为AI支付多少钱,整条链条才算回本。按这个口径,2023年所需收入是2000亿美元,2024年是6000亿,而2026年,随着AI基建投入达到约1.5万亿美元,所需的收入是3万亿美元。
实际收入是多少?各家口径差异很大。相对保守的估计,OpenAI年化收入410亿到500亿美元,Anthropic约700多亿,加上其他实验室和云厂商的AI收入,全部加总大约1330亿到2000亿美元。缺口在2.7万亿到2.8万亿美元之间。三年时间,这个缺口扩大了大约15倍。更麻烦的是Cahn自己的补充:因为建造成本和存储涨价,每一吉瓦算力所需的回本收入还在上升,目标在远离,而不是靠近。
另一些动态数据同样不友好。TickerTrends追踪显示,Anthropic的年化收入环比增速从5月的51%掉到6月的24%、7月的8%。部分大企业开始对内部AI用量设置上限,并试图从按token计费转向按业务结果计费,这直接动摇了按量收费的模式。ChatGPT虽然有约9亿周活用户,但付费订阅只有3500万到5000万,付费率仅4%到5.6%。根据美国银行的数据,全美只有3%的家庭在为个人用途的AI付费。
但反方的算账方式也值得完整摆出来。看多方(如中金等机构的研报)指出Cahn口径最大的错配:今年约40GW算力按宽口径计提折旧,但到年底真正建成投产、能创造收入的只有7到8吉瓦,一半以上还在施工。把这部分还原,明年约6000亿美元的收入已经足以覆盖当年折旧。等2028到2029年新产能满负荷上线,配合存储、芯片的产能释放,总账是有可能算平的。
这也可能不是1999年
目前市场上最有分量的不是泡沫论,有四条。
第一,估值没有失真到极端。LPL金融的布赫宾德算过,纳指100自ChatGPT发布以来涨了140%,而互联网泡沫时期从网景上市到2000年顶点涨了1090%。当前科技股前瞻市盈率约25倍,2000年3月是58倍。英伟达的前瞻市盈率只有21倍左右(non-GAAP),涨的是盈利,不是估值倍数。这是Altimeter创始人格斯纳的核心论据,不过值得注意的是,他一边这么说,一边把自己基金的AI敞口降到了三年最低。
第二,需求是真的。IMF资本市场部副主任瓦姆瓦基迪斯10月的表态代表了官方态度:算力需求真实存在,龙头企业盈利强劲,盈利持续超预期,估值未必拉伸。黑石总裁格雷的版本更具体,与90年代电信泡沫先铺光纤再等需求不同,现在是需求在追着产能跑,黑石与Anthropic合办的AI咨询公司甚至忙不过来。三大云厂商AI相关的收入增速(AWS增39%、Azure增48%、谷歌云增103%)是实打实的。
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