随着人工智能算力需求持续激增股票配资炒股看配资，全球科技企业资本开支进入高速扩张周期，债券市场已然成为巨头筹措长期资金、加码算力基建的重要渠道。
近日，SpaceX在登陆纳斯达克不久便启动公司首单大规模债券发行，计划发行250亿美元债券。今年以来亚马逊、英伟达、谷歌、Meta等美股科技龙头密集抛出百亿级发债计划，腾讯控股、联想集团等国内科技企业同步入局，一场由人工智能（AI）扩张主导的发债浪潮正席卷全球。
摩根士丹利预测，2026年全球与AI相关的债券发行规模将翻倍增长，有望接近5700亿美元。业内人士指出，科技企业集体发债，本质是AI军备竞赛下资本开支刚性激增的必然结果。不过，持续加杠杆扩产或将推高企业资产负债率，若AI商业化落地速度不及资本投入节奏，盈利兑现周期拉长，后续偿债压力、债务定价波动风险随之抬升。
科技巨头引领发债热潮
SpaceX的公告显示，公司此次计划分五档不同期限，合计发行250亿美元优先无担保票据，覆盖5年期、7年期、10年期、20年期和30年期，票面利率分别为5.35%、5.65%、5.875%、6.60%和6.65%。募集资金将用于偿还过渡性融资及满足一般运营需求，但重点投向AI领域的扩张，包括采购更多芯片，以及资助未来在太空建设数据中心的构想。
前不久，英伟达也发行了250亿美元债券，这是该公司五年来首次进行债券发行。据了解，这笔包含7个期限档次的债券发行计划吸引了高达850亿美元的认购额，发行规模从最初计划的约200亿美元上调至250亿美元，凸显了投资者强劲的需求。
今年以来，科技巨头延续发债热潮。摩根士丹利发布的相关报告显示，截至今年5月底，全球AI相关债务融资规模达2360亿美元，约为去年同期的4倍。该机构预计，2026年全球AI相关债券发行规模将接近5700亿美元，较去年增长逾1倍。
国内科技企业也涌入债市，加码AI领域布局。今年6月中旬，腾讯控股发行了24.5亿美元的美元票据，并同步发行150亿元人民币的离岸人民币债券。腾讯总裁刘炽平表示，票据发行获得市场的积极认购表明，投资者认可腾讯核心业务的高质量增长，认可营销服务和游戏等领域部署AI所取得的成效，以及在混元大模型和WorkBuddy等AI效率平台方面所取得的进展。
实际上，不少企业手握大量现金，却仍热衷于发债。比如，SpaceX在公告中就提到，公司持有的现金约1008亿美元。
对此，国内一头部投资机构向记者表示，这轮热潮可以理解为“产业趋势”和“资本市场窗口”共同作用的结果。一方面，AI竞争的核心逐渐从模型能力，延伸到算力、数据中心、电力、网络、存储、终端和应用生态等全链条能力，资本投入单靠经营性现金流或股权融资很难完全覆盖；另一方面，当前头部科技企业信用资质较强，债券市场对AI基础设施主题接受度较高，融资成本和发行需求相对匹配，这给企业提供了比较好的发债窗口。
为资本开支超级周期提供支撑
随着大模型迭代、算力集群扩容、全球数据中心布局进入规模化落地阶段，AI产业正式告别小规模试点投入，进入重资产、长周期、高投入的全面建设阶段，资本开支量级实现跨越式增长。
高盛最新预测显示，2025年至2030年间，超大规模云计算企业在AI及数据中心领域的资本支出将累计达到5.3万亿美元，形成一轮史无前例的资本开支超级周期。与此同时，摩根士丹利估算，仅全球数据中心建设一项，到2028年的资本支出就将接近2.9万亿美元，其中相当大比例依赖债务融资。
股权融资也是科技企业融资的重要渠道。今年6月初，谷歌母公司Alphabet公告称，公司拟通过股权融资筹集800亿美元资金，将主要用于资本支出以扩展AI基础设施和全球计算能力，以及2026年员工股权奖励相关的税务义务。
对大型科技企业来说，现金往往承担多重功能，包括日常经营安全垫、研发投入、潜在并购、股东回报、供应链稳定以及全球化运营需要。上述投资机构进一步指出，AI数据中心、算力集群、网络和电力基础设施，本身就是长周期资产，用长期债务去匹配长期资产，在财务结构上更合理。
另外，AI竞争窗口很短，企业需要在较短时间内锁定算力、土地、电力、芯片和供应链资源。“发债可以让企业在保留现金储备的同时，快速扩大资本开支，这是很多头部企业选择债务融资的重要原因。”上述投资机构表示。
当前AI竞争进入投入规模大、建设周期长阶段，债务融资相比股权融资的优势更为明显。优美利投资总经理贺金龙向记者表示，对于信用评级较高、现金流稳定的龙头公司，债务融资成本往往低于股权融资，不会稀释股东权益。同时，债务融资速度更快、规模上限更高，匹配算力紧急扩产需求。此外，在AI资本开支高增阶段，利用财务杠杆撬动更大规模算力资产，在行业上行周期显著抬升净资产收益率，比股权融资更利于财报盈利表现。
债务融资趋势引关注
在巨额债市资金助力AI产业扩张的同时，持续加杠杆的融资模式背后，多重潜在风险持续累积，AI债务融资逐渐引起市场关注。
AI高投入和短期回报不匹配，是当前产业发展的核心矛盾之一。上述投资机构表示，AI基础设施建设往往是前置投入，收入和利润释放有滞后性，这一点和云计算早期有相似之处。但不同的是，AI资本开支更重，对芯片、电力和数据中心的依赖更强，容错空间也更小。
贺金龙认为，头部巨头高信用评级，具备可变现核心资产，债务安全垫充足，且会根据AI需求景气动态调整扩产速度，风险相对可控。但如果一些企业在商业模式尚未验证、需求不清晰、收入转化不足的情况下，依靠高杠杆追逐AI布局，极易出现违约，形成局部信用风险。
AI高投入、短期回报不匹配本质是其属于新型重资产基础设施，回报周期天然拉长。“企业需在军备竞赛抢占未来产业制高点与AI应用发展缓慢，基础设施供给过剩风险之间做好平衡。”贺金龙表示。
高盛在最新的报告中也提到，AI基础设施投资的高增长叙事，正在面临融资能力和投资回报的双重拷问。
上述投资机构指出，AI债务融资扩张将提高行业筛选速度。AI竞争已经不只是技术竞争，也变成了资本效率、基础设施运营能力和现金流管理能力的竞争。真正能把算力转化为产品、客户和现金流的企业，会消化高投入并带来现金流；而只是为了“占位”而扩张的企业，可能会在融资环境收紧或需求不及预期时暴露压力。
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