钟天、周承哲等：美国AI产业链的资金来源、流向与风险分析｜经济观察

图解｜美国AI产业链的资金来源、流向与风险分析

2026.07.30

前言：

2023年生成式AI爆发以来，微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文五大云厂商的资本支出已从2020年约950亿美元一路攀升至6850亿美元，整个产业链的资本开支正以前所未有的速度逼近每年万亿美元规模。与此同时，谷歌等科技巨头的自由现金流却首次转负，私募信贷正加速填补这一资金缺口。

本文指出，巨额资金投入实际呈现出上下游高度分化的格局，七成资本支出被英伟达等上游环节吸收，而依赖高杠杆扩张的新兴云厂商则是链条中最脆弱的一环。更值得警惕的是，本轮AI浪潮的大量债务被隐藏在不透明的私募信贷之中，其期限错配与估值不透明的特征与2008年次贷危机有相似之处，而下游企业的收入增长能否真正支撑起这套体系，仍是决定其可持续性的关键悬念。

PART·1

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图1：美国AI产业链分工与资金循环简要示意图（图源：作者自制）

从产业链分工看，上游主要供应芯片、电力设备和半导体硬件；中游是AI产业链的核心环节，通过采购上游设备建设与运营数据中心，主要包括如微软、亚马逊、谷歌等传统各大云厂商，以及CoreWeave等专注AI算力出租的新兴云厂商（Neocloud）；下游则是以OpenAI、Anthropic等为代表的模型与AI应用公司，它们通过向中游购买算力并为终端用户提供服务。

随着服务沿产业链自上而下传递，资金则反向归拢：AI应用公司依靠风险投资（VC）、战略投资获得融资，用于向中游购买算力，中游云厂商除获得下游云采购收入外，更依赖自身经营现金流、发债及特殊目的实体（SPV）等多元渠道筹集资本开支，大规模采购上游硬件设备，最终绝大部分资金被上游芯片等环节吸收。毫无疑问，中游数据中心的资本开支（CapEx）正是当前整个美国AI产业链中承载、使用资金体量最大的部分。

图2：2020-2026年美国AI产业链的资本投入趋势与规模（图源：作者自制）

由微软（Microsoft）、亚马逊云服务（AWS）、谷歌（Alphabet）、Meta与甲骨文（Oracle）构成的五大超大规模云厂商（Hyperscalers），是全球AI基础设施建设的绝对主力。其合计资本支出（CapEx）从2020年的约950亿美元起步，并在2023年生成式AI爆发后明显进入加速通道。我们可以将这五大云厂商的开支总额视为整个行业基建投资的“保守下限”（2026年还在动态增加）。此外，叠加其他新兴云厂商（Neocloud）与企业自建数据中心等投入，整体产业链的资本开支正以史无前例的速度逼近“每年近万亿美元”的大关。右图叠加了高盛、摩根士丹利、美国银行等机构对2026年年度资本支出的预测。

图3：巨大的资本投入实质上演变为上下游营收的高度分化（图源：作者自制）

尽管中游云厂商承担了产业链中最大规模的资本开支，但巨额资金最终绝大部分都被上游环节吸收。以2025-2026财年数据为例（左侧），上游仅英伟达（NVIDIA）一家营收已基本相当于排名第二、三位的中游云厂商AWS和微软（Microsoft Azure）的AI相关收入总和。然而AWS和微软中包含大量非AI的传统云服务收入，据估算其AI业务相关占比不足1/5，远不及上游多数企业。这种高度“头重脚轻”的状态是由AI基础设施的支出结构决定的，通常情况下，上游（GPU/加速器、存储/HBM、网络设备、冷却及电力基础设施等）能够合计占据约七成的资本支出。

图4：当前美国科技巨头的杠杆与资金压力也在显著提升，外部融资增多（图源：作者自制）

天量的AI军备竞赛正把科技巨头推向“现金流极限”。近期，连谷歌的自由现金流也出现历史上第一次转负，说明仅靠自有经营资金已经填不满算力大坑。面对资金缺口，科技巨头不得不加速转向外部融资，而私募信贷则顺势接棒，成为除科技巨头自有资金、正规渠道融资（债券、股权）之外，支撑全球AI基础设施扩张最关键的“隐形第三极”。 金融稳定委员会（FSB）报告显示，2025年，AI行业在私募信贷交易中的占比已超过三分之一，而此前五年这一比例仅为17%。

图5-6：不同于互联网泡沫时期债务集中在上市公司表内，本轮AI浪潮的许多债务被隐藏在不透明的私募信贷中（图源：作者自制）

随着AI资本开支扩大，云厂商利用独立公司（主要是SPV）承接资产和债务，并通过合资、发债和租赁承诺，在继续扩大业务的同时将债务移出报表。上图中，Meta的Hyperion项目便是典型案例。同时，这一模式已扩展到芯片和算力融资（如AI XPV平台），其实质都是特殊载体背债、中游企业付费使用，最终由私募基金、银行和机构投资者承接风险。

图7：业务单一的Neocloud是整个链条中最脆弱的环节（图源：作者自制）

以CoreWeave为代表的新兴云厂商（Neocloud），普遍采取高杠杆举债模式扩张算力基础设施，承担着高额利息开支与GPU快速折旧的财务压力。同时，此类纯算力云厂商缺乏原生软件生态与高粘性业务体系，行业壁垒相对较低，服务同质化明显。随着AI资本投入与下游收入预期降低，其财务与经营压力将向同样高度依赖外部债务融资，且缺乏传统软件生态护城河的传统云厂商（如甲骨文）延伸传导。

图8：近年来快速增长的私募信贷产品大多也都投向了AI产业链（图源：作者自制）

从资金端来看，作为新“金主”的私募信贷机构（如Blue Owl）正面临着巨大的资产减值与挤兑风险。其将期限长达数年的算力资产打包放入按季开放的永续型基金（BDC）中，形成了典型的“期限错配与估值不透明”情况。一旦业务端面临信用风险或估值下修，理财端便会遭遇持续的赎回压力，进而陷入资产减值与流动性紧缩的恶性循环。

图9：持续的私募信贷赎回潮表明投资者对底层资产质量的高度担忧（“新次级贷款”）（图源：作者自制）

与本轮私募信贷行业快速增长相伴的，是底层资产高度不透明、利率持续浮动等风险特征。自2026年以来，连续两个季度出现的私募赎回潮，客观上反映出底层资产确实存在巨大的质量问题。这在很多方面与2008年次贷危机有着相似特征，只是风险载体从当年的个人借款人变成了如今的企业。相对安全的是，目前5%的季度赎回上限阻止了类似金融危机时的即时极端挤兑，但这种机制本质上只是“以时间换空间”，无法改变底层资产不透明与质量存疑的客观事实。

图10：整个AI产业链的希望（可持续性）高度寄托于下游企业的收入与利润增长（图源：作者自制）

从产业运行逻辑来看，AI产业链的下游（终端应用与商业化变现）是决定整个行业能否健康循环与可持续发展的最关键因素。上中游天量的算力与基建投入，最终必须依赖下游创造出真实的商业价值、利润与现金流来进行“回血”，否则便难以为继。目前来看，下游代表性公司OpenAI和Anthropic虽收入增长，但仍难以实现盈利。从好的方面看，据Exponential View估算，2026年一季度全球AI收入250亿美元，仅略高于约210亿美元的折旧；但从更严格的角度审视，当前美国AI下游年化收入约为1750亿美元，远低于每年7000亿美元的新增资本开支。此外，不少企业开始严格限制Token使用额度，甚至转向高性价比的中国模型，而OpenAI推迟上市计划，更凸显出市场对下游需求持续性与盈利前景的疑虑。

图解作者

钟天：香港中文大学（深圳）前海国际事务研究院研究助理。

周承哲：香港中文大学（深圳）前海国际事务研究院研究助理。

包宏：香港中文大学（深圳）前海国际事务研究院助理院长。

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校对｜李 征

排版｜许梓烽

初审｜覃筱靖

终审｜冯箫凝

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