摩根士丹利报告称，AI资本支出现已超过现金流，科技巨头的表外承诺已超3.1万亿美元。
人工智能投资正从依靠自我造血的内生资金时代， decisively（决定性）转向由外部融资驱动的新阶段。根据摩根士丹利最新发布的研究报告，到2027年，超大规模云服务商的现金资本支出预计将超过1.2万亿美元，而同期总运营现金流仅约为1万亿美元。这一结构性资金缺口迫使科技巨头以前所未有的规模调动租赁、债券、股权融资及客户预付款等资源，推动表外承诺和担保总额突破3.1万亿美元。
该报告发布之际，正值英伟达（Nvidia）2027财年第二季度财报公布前夕。市场参与者日益将其视为一场系统级压力测试，而非对单一公司基本面的常规审视。多年来，微软、Alphabet、亚马逊和Meta主要依靠强劲的自有现金流为数据中心建设和GPU采购提供资金。然而，随着人工智能投资规模的急剧扩大，内部流动性已无法完全覆盖资本支出。摩根士丹利估计，目前超大规模云服务商将超过40%的收入重新投入AI资本支出中。即便搜索、广告、软件和云计算等高利润率的传统业务表现强劲，这种高强度的投入仍使运营现金流不堪重负。因此，亚马逊和Alphabet在2026年第二季度报告了负的自由现金流，Meta预计将在下一季度跟进。
其背后的逻辑十分清晰：人工智能竞赛迫使科技公司同时建设数据中心和电力基础设施，并提前锁定GPU、内存和网络设备的供应协议。由于设施建设通常需要数年时间，为避免产能闲置，企业必须在完工前很久就锁定硬件交付，从而产生越来越多的未来现金义务。监管文件显示，超大规模云服务商的未折现未来承诺已超过2.7万亿美元——大致相当于当前三年运营现金流的总和。若计入英伟达、博通（Broadcom）以及各种担保结构，表外承诺和担保总额超过3.1万亿美元。
摩根士丹利将这种新的融资架构分为四个层次。第一层依赖于经营租赁和特殊目的实体（SPV）。科技公司不再直接发行企业债务，而是利用SPV从私募信贷市场筹集资金，签署长期租赁合同，同时为项目融资提供投资级信用支持。这种结构推迟了即期建设成本，并将相关债务暂时保留在公司资产负债表之外。迄今为止，超大规模云服务商已承诺约1.091万亿美元的尚未开始的租赁付款：微软约占3290亿美元，Meta约2790亿美元，Oracle约2610亿美元，亚马逊约1370亿美元，Alphabet约850亿美元。与此同时，超大规模云服务商、英伟达和博通披露的预付采购承诺已达到约1.7万亿美元。
第二层涉及传统债券和表内债务。大型科技公司于2025年底开始显著增加债务发行，并在2026年加速推进。目前，这些公司的短期和长期债务，以及经营租赁和金融租赁负债合计约为7700亿美元。它们在固定收益市场的影响力迅速扩大；2025年，超大规模云服务商的债券发行仅占非金融类投资级公司债券供应量的2%，但截至2026年年初至今，这一比例已攀升至19%。结果是，人工智能投资的回报将面临越来越严格的资本成本约束。
第三层包括减少股票回购和直接发行股票。Alphabet提供了最清晰的案例：该公司历史上每年回购超过600亿美元的股票，但在2026年第二季度完全暂停了回购，并发行了约500亿美元的股票。这两项举措共同为AI基础设施建设释放了超过1100亿美元的现金。这一转变也意味着，在将其流通股数量从十年高位削减约13%后，Alphabet的股东再次面临稀释风险。微软是唯一一家既维持回购计划又保持债务纪律的被覆盖超大规模云服务商。
第四层涵盖客户预付款和半导体制造商的信用支持。Oracle最近披露了约46亿美元的客户预付款，在会计上归类为递延收入。当客户在服务交付前一年多支付款项时，这些安排实际上起到了融资工具的作用。更具象征意义的是，像英伟达和博通这样的芯片制造商已开始为芯片租赁SPV提供支持，这些SPV发行债务以购买GPU并将其租赁给缺乏投资级评级的AI实验室。制造商提供残值支持，同意如果承租人违约且二手芯片销售无法偿还债权人，则由制造商填补差额。
英伟达深入参与基础设施融资引发了特别关注。本月早些时候，该公司宣布与高盛（Goldman Sachs）、贝莱德（BlackRock）和阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）合作，部署5000亿美元用于全球AI计算基础设施。英伟达还承诺高达1050亿美元，为俄亥俄州一个计划租给OpenAI的数据中心园区进行承销。市场观察人士警告称，这些结构存在循环融资的风险：英伟达资助AI开发商，而这些开发商随后可能使用这些资金购买英伟达的硬件，从而在生态系统内形成资本和收入的闭环。
持有大量英伟达头寸的Janus Henderson高级股票分析师Sean Burke表示：“他们需要非常详细地讨论这两项大型合作或协议，并在一定程度上缓解市场对循环融资的担忧。”英伟达首席执行官黄仁勋一直为这一策略辩护，他认为AI公司仍处于快速扩张阶段，直接的资本和基础设施支持对于缓解算力短缺是必要的。然而，投资者仍密切关注这些融资安排和担保是否能有效隔离企业资产负债表免受系统性杠杆风险的冲击。