AI资本开支，迎来利率压力测试

记者 欧阳晓红

“在某个阶段，两者实际上可能会汇合，并重新形成互补关系。”

2026年9月23日，景顺亚太区（日本除外）投资解决方案客户总监克里斯托弗·汉密尔顿（Christopher Hamilton）说。

“两者”指的是正在成形的两种AI（人工智能）发展路径：美国以芯片、数据中心和大模型为中心，投入巨额资本建设基础设施；中国则是在算力与资本相对受约束的条件下，以更低成本完成推理，并将模型嵌入制造、机器人、电动车和消费场景，相对强调应用落地、成本控制与产业效率。

在景顺2026年第四季度全球市场投资展望媒体交流会上，当被问及中国相对偏重应用的模式是否正在动摇美国AI资本开支叙事时，汉密尔顿没有沿着“谁将取代谁”的逻辑作答。

“因为你既需要应用，也需要基础设施来实现交付。”汉密尔顿说，两种路径正在解决许多相同的问题，也各自在填补AI拼图中不同的关键环节。美国先建设基础设施和模型，再将其部署到经济之中；中国的一些应用则可能更快出现突破。最终，两套生态可能在应用与基础设施之间重新汇合。

AI持续演进迭代，资本并未停止穿行。

伦敦证券交易所集团的数据显示，2026年以来，华尔街银行已担任19宗中国高科技股权融资的承销商，交易总额约172亿美元，占相关领域发行规模近30%。与此同时，标普全球市场财智数据显示，有中国内地或香港投资者参与的美国AI融资轮总额，从2023年的约4.36亿美元增长至2026年9月中旬的约89亿美元。

春华资本创始人胡祖六认为，即使地缘环境高度波动，中美企业和投资者仍在维持连接与相互投资。

而决定这张资本网络能否继续承受压力的，已经不只是AI技术本身，还有油价、利率与债务等因素。

离“AI版次贷危机”有多远

交流会上，一个更尖锐的问题是：随着AI基础设施越来越依赖企业债、银行贷款、私募信贷和特殊目的载体融资，图形处理器也开始被纳入抵押品和残值担保安排。养老金与保险资金陆续入场，AI会不会最终演变成一场“AI版次贷危机”？

汉密尔顿并不认同这一判断。他认为，目前尚不能将AI视为泡沫，债务融资正在帮助市场将资本供给与基础设施需求匹配起来，整体仍是“净正面因素”。美国资本市场的重要功能，正是把资金配置给需要大规模建设的企业和项目。

但至少债券市场的价格开始“动”了。

高盛预计，2027年，超大规模云计算企业的发债规模可能达到4200亿美元，较其对2026年的估计发债规模增加约60%。AI相关发行人的平均信用利差已升至约115个基点，而美国投资级公司债市场平均只有约78个基点。债券投资者目前担心的不是科技巨头立即违约，而是发债规模、供给频率、组合集中度以及AI投资回报率仍缺少足够可见度。

这意味着债市正在把AI融资拆成两张价格表。资产负债表强劲、现金流充足的科技巨头仍能获得资金，但需要为持续供给支付更高的利率；依赖项目融资、私募信贷或表外结构的数据中心，则对短期利率、抵押品残值和最终租户的付款能力变得更加敏感。

汉密尔顿提醒，相当一部分AI融资采用浮动利率，因此短端政策利率继续上升，可能比10年期美债收益率本身带来更直接的压力。如果通胀迫使美联储继续加息，这部分项目的利息负担会较快上升。

当然，这一判断需要按融资结构拆开来看。大型科技公司发行的公开债券，许多仍是固定利率且期限较长；浮动利率风险更多集中在银行贷款、私募信贷及部分数据中心项目融资。短端利率上升会直接增加这些借款人的利息负担，长端收益率则通过债券定价、再融资成本和投资回报门槛，影响整个AI建设周期。

于是，油价与AI融资之间或出现了一条此前并不明显的传导链：油价上升—通胀压力增加—美联储加息预期升温—浮息融资成本上升—AI项目的回报门槛提高。

局部压力已经出现。与甲骨文在美国新墨西哥州承租的数据中心“木星计划”相关的约180亿美元贷款近日被银团银行报价为每美元面值89美分至91美分，暗示银行和投资者对项目进度、债务负担及最终需求的担忧。AI相关债券的利差也开始明显高于同评级传统企业。

欧洲央行在2026年5月《金融稳定评估》中专门比较了私人信贷与危机前的美国次贷市场：美国私人信贷市场规模在2024年底约为1.4万亿美元，与2006年约1.5万亿美元的次贷规模相近，但前者仅相当于美国国内生产总值的4.7%，次贷危机时，这一占比则达到10.9%。当前，私人信贷的整体杠杆较低，资金期限相对较长，银行直接风险敞口也远小于危机前对次贷体系的敞口。

“AI债务规模很大”并不可怕，但需要警惕的是几个条件是否同时出现：股价与企业债务高速增长、融资结构趋于不透明、抵押品价值下降、短期资金依赖加深，而AI现金流又迟迟无法兑现。

欧洲央行的历史研究显示，在股价与企业债务同时处于强劲增长阶段的样本中，约15%在随后两年发生了金融危机。但其同时强调，目前美国和欧元区的整体企业债务增速仍然较低。

或许，AI尚未行至自己的“次贷时刻”，但AI显然已从股票估值故事进入信用市场，进入宏观审慎监管的观察范围。

油价拨动资本账本

如果说债务决定AI能够走多远，油价和利率则决定这段路的坡度。

过去几个交易日，美国科技股在两股力量之间反复摆动。9月21日，美国科技公司Meta的新AI应用引发市场追捧，公司股价上涨逾11%，纳斯达克指数上涨2.3%并创收盘新高。次日，布伦特原油回落至每桶100美元以下，10年期美债收益率降至约4.95%，纳斯达克指数继续小幅上涨。AI增长预期、油价回落与长债收益率下降，短暂形成了对科技股有利的组合。

9月23日，方向再次逆转。布伦特原油重新升至每桶103美元附近；10年期美债收益率上行约15个基点至5.11%，创2007年以来新高，2年期美债收益率上行约12个基点至4.90%；美元指数升至101.14，国际金价回落至4290美元/盎司附近，纳斯达克指数收跌1.13%。当天公布的美国企业活动和成本指标同时强于预期，进一步放大了市场对通胀黏性和美联储继续加息的担忧。

AI交易正面临油价、美元与利率等因素的约束。

景顺将这种关系概括为：油价已经成为10年期美债的“实时通胀信号”。其演示材料显示，能源冲击前，布伦特原油约为每桶73美元，10年期美债收益率低于4%；截至9月13日，布伦特原油升至约105美元，10年期美债收益率也升至4.97%。

而一周前，原油大跌曾是美联储加息后的市场缓冲器，因其降低了能源通胀继续恶化的尾部风险，使长债和科技股避免了第二轮抛售。如今油价重新上行，相同的传导链开始反向运转：原油上涨—通胀预期承压—美联储进一步加息的概率上升—短端融资成本抬高—长端资金价格也难以明显回落。

汉密尔顿提出的压力情景是，如果布伦特原油从每桶100美元进一步升至125美元，美债收益率继续上升，美联储可能不得不进一步收紧政策，美国经济或将明显承压。

不过，长期美债收益率上升不能全部归因于油价。油价影响近期通胀与政策预期的边际变化；美国财政融资、期限溢价，以及AI基础设施对长期资金的争夺，则是更缓慢的力量。

油价触发短期重定价，资本竞争决定更长期的利率中枢。

跨境金融连接，可以缓冲技术与地缘关系的分化；油价回落，也可以缓冲货币紧缩对资产价格的冲击。但这两种缓冲都不是永久安排。

宏观周期未必能够逆转一场生产力范式的重塑，但会决定哪些项目能够活到生产率真正兑现的那一天。