AI融资需求,重塑全球债市

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作者：微信文章




在2026年伊始，全球公开债发行量以史上最快速度突破1万亿美元。机构预测2026年与AI相关的债券发行规模将超过4,000亿美元，较2025年翻倍。随着财报“静默期” (earnings blackout) 结束，2月将进入科技公司发债的传统旺季。这一波动能背后，有一个共同的资金用途：AI基建。

为什么AI会成为债市的“超级需求方”？

资本开支体量空前：仅为满足AI时代的数据中心与算力需求，未来数年资本开支被保守估算为3万亿美元以上，激进估算甚至超过5万亿美元。这不仅是服务器与GPU，还包括土地、电力、冷却、变电与配网、机房土建等全链条投入。

“自有现金 + 股权”不足以覆盖：即便是现金流强劲的美股七巨头，也难以完全靠内部资金与股权融资来承接如此体量的资本开支。因此，债务市场成为筹资主力。

债务市场的三条主线

01

投资级公司债

发行主体：云巨头与大型科技/平台公司。

资金用途：数据中心扩建、GPU采购、电力与配网投资、地产购置与改造、长期租赁预融资等。

收益率：IG市场容量大，承接能力强，5年期收益率大致在4–4.5%区间。信用评级较低，或杠杆较高的发行人，收益率较高。

02

高收益债

发行主体：重资产的算力基础设施提供商，与处于高速扩张期的AI创业公司。

资金用途：扩建AI数据中心，采购GPU/AI服务器与相关硬件，再融资等。

收益率：此类公司因需大量前期CAPEX、现金流尚未稳定，因此需付出显着更高票息 (约7–9%)。

03

可转债 (CB)

发行主体：高成长、估值弹性高的早期AI Startup、以及AI半导体和AI软件基础设施供应链公司。以转换权换取较低融资成本。

收益率：可低至0–2%，但若到期时，股价未达转股门槛，最终仍面临再融资或兑付压力。

对投资人的启示

关键风险敞口

01

需求兑现vs.产能前置

若AI应用商业化落地慢于投资节奏，早期开支的现金回收与再融资压力将抬升。

02

技术迭代与设备折旧

GPU与网络架构迭代加速，资产经济寿命可能短于债务期限；设备残值与升级CAPEX需纳入压力测试。

03

投资级公司债

电力获取已成为数据中心扩张的最大约束之一，工期、设备与人才短缺增加工期延误条款触发风险。

配置策略

1

以投资级龙头为核心底仓，获取稳健票息与流动性；

2

通过少量高收益债作“卫星配置”，在可控风险下提升组合收益；

3

坚持分散化 (发行人/行业/期限/结构)，避免对单一租户或单一技术路径的过度集中；

4

2026–2027年预计将出现大量AI相关新发，同时旧债的二级市场定价分化会带来择券机会。建议分批布局、纪律建仓，并结合利率环境动态调整久期与信用暴露。

总

结

AI的融资需求正在把全球债市与科技深度绑定。投资人可通过策略性配置、控制节奏、与细读关键风险敞口，既能分享AI长周期带来的票息与信用溢价，也能在潜在的技术与再融资波动中守住防线。

资料来源：中信证券财富管理 (香港), 彭博



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