【华泰宏观 | 深度】AI融资热潮的兴起、裂痕与前景

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核心观点

摘要：随着美国AI投资升温，融资模式正从主要依靠超大规模云厂商经营现金流，转向内部资金与公司债、银行贷款、私募信贷及资产证券化共同支持。AI融资对美债收益率推升目前有限，但信用市场已出现分化，对AI融资的担忧也一度拖累科技股。往前看，AI融资能否持续，最终取决于商业化收入能否兑现，以及监管与宏观利率环境的变化；基准情形下，算力需求增长有望支撑资本开支维持高位，但部分项目可能因融资条件收紧而退出。

一．谁为AI投资热潮融资？

2026年美国AI投资热潮进一步升温。Factset一致预期显示美国超大规模云厂2026年资本开支规模将达到8705亿美元（占GDP2.7%），2027年预计达到1.36万亿美元（占GDP比例为4.1%）。市场机构普遍预计，未来数年全球AI基础设施总投资将达到3-5万亿美元；AI投资扩张速度超过运河、铁路、互联网等大规模投资时期，投资规模或将创美国历史之最。

AI融资正从云厂商现金流主导，转向内部资金与多层外部资本共同支持。资本开支快速扩张使部分超大规模云厂商的自由现金流承压，促使其增加投资级债券及股权融资；相关公司合计自由现金流Factset预计在2026-2027年转负。与此同时，超大规模云厂商及新型云厂商通过长期采购、租赁等合同承诺，为数据中心项目吸引外部资金。随着投资规模继续扩大，股权资本（含自有资金）、投资级债券、高收益债、私募信贷、资产证券化（ABS/CMBS）和银行贷款都将参与融资，资本竞争预计持续。

AI商业化信心减弱与融资担忧上升，共同推动科技股调整。Anthropic以及OpenAI收入增速放缓；CoreWeave等企业股价下跌、信用及CDS利差走阔，进一步加重融资担忧。10月6日后科技股持续调整，截至10月30日，纳斯达克指数和费城半导体指数的最大回撤分别为8%和19%。

AI融资对美债收益率的推升目前有限，但信用市场分化明显。超大规模云厂商大量发行长期债券，推高美债期限溢价；但BIS研究发现，推升幅度较小且持续时间较短。信用市场出现一定分化。超大规模云厂商凭借较强的现金流和资产负债表，9月以来信用利差只是温和放宽1bp-55bp。但是，CoreWeave等新云厂商信用评级更低，且私募信贷、银行贷款等部分债务为浮动利率，9月以来信用利差大幅走阔123bp-529bp。

融资结构复杂化与杠杆上升，增加了潜在金融脆弱性。截至2026年7月，超大规模云厂商在26年全球投资级公司债发行中的占比上升至接近10%。与此同时，投资者通过融资、杠杆ETF和衍生品增加对AI股票的敞口；产业链内部的股权投资、算力采购与融资承诺相互关联，也可能放大风险传染。

AI资本开支回报仍然显著超过融资成本，短期债务风险可控。GPU租赁价格上涨，短期算力供需偏紧；超大规模云厂商整体新增资本回报率（ROIIC）接近40%，高于8%左右的资本成本（WACC），为持续投资提供了支撑。

AI融资规模较高不必然意味着债务风险爆发，关键在于需求、政策与宏观环境。基准情形下，AI需求继续增长，整体资本开支维持高位，但利率和监管约束可能使部分项目退出。乐观情形下，AI渗透加快、生产率收益兑现，信用利差有望收窄；悲观情形下，商业化不及预期引发资本开支削减、利差扩大，并拖累经济增长。

风险提示：AI商业化不及预期，高利率加剧金融市场脆弱性。

目录

一、谁为AI投资热潮融资？
二、AI融资冲击金融市场
三、未来如何演变？

正文

一、谁为AI投资热潮融资？

2026年美国AI投资热潮进一步升温。受益于AI需求的超预期回升，2026年美国AI投资热潮进一步升温，2026年一季度和二季度AI相关资本开支规模不断上调（图表1）。市场机构普遍预计，未来数年全球AI基础设施投资总投资将达到3-5万亿美元（图表2）。当前AI投资扩张速度超过运河、铁路、互联网等大规模投资时期，投资规模也有望成为美国历史之最（图表3-图表4）。以美国超大规模云厂商[1]资本开支为例，2026年美国超大规模云厂商未来三年的资本开支规模不断上修。截至2026年11月初，美国超大规模云厂商2026年的资本开支规模从2025年底的5294亿美元上调至8705亿美元（占GDP之比从1.6%上调至2.7%），2027年规模将达到1.36万亿美元（占GDP之比为4.1%）（图表5）。为支持AI投资热潮，AI产业链融资从云厂经营现金流为主扩展为内部资金与多层外部资本共同支持。IMF（2026）将AI价值链划分为数据中心建设者、供能企业、芯片与硬件开发商，以及超大规模云厂商、新型云厂商、软件和数据中心运营商等环节，其中，超大规模云厂商仍是AI投资的核心。截至2026年3月，超大规模云厂商占样本企业总收入的61%和总债务的55%；广义AI投资还包括建设机房和电力设施、采购芯片并运营GPU集群的企业（图表6）。随着AI基础设施投资规模扩大，AI产业链融资更多转向公司债、私募信贷、银行贷款等外部融资。由于资本开支规模的扩大，超大规模云厂商自身现金流已不足以支持AI融资。例如，Factset一致预期显示亚马逊、谷歌、微软、Meta、甲骨文和SpaceX六家公司的合并自由现金流（Free Cash Flow, FCF）在2026-27年均为负值（图表7）。超大规模云厂商为投资级，通过投资级公司债、股权融资等表内方式支持AI资本开支；新云厂商通常为投资级以下，通过高收益率债、私募信贷、芯片抵押贷款等方式支持AI资本开支。此外，为了降低大规模举债对评级和财务状况的负面影响，超大规模云厂商以及新云厂商还通过长期采购和租赁协议等表外承诺[2]，吸引更多资本进入，为AI基础设施扩张融资。一种常见的结构如图8所示，中心位置是特殊目的载体（SPV），它拥有一座数据中心，从超大规模云厂商所签订的合同中获得收入[3]；银行通过提供贷款为项目建设融资，待数据中心建成运营后，SPV通过以私募方式向保险等非银金融机构发行债券或资产支持证券（ABS）。新云厂商（Neocloud）和AI实验室大多没有信用评级，或评级低于投资级，也会通过算力采购协议支持SPV[4]。芯片供应商除销售设备外，有时还通过股权投资、容量采购承诺或资产残值支持参与融资[5]。Hyperion案例显示了AI数据中心如何借助超大规模云厂商的租约吸引外部资本：Meta提供算力需求和合同支持，机构投资者承担长期融资。Blue Owl管理的基金持有项目80%股权，并通过发行约273亿美元的私募优先担保债券筹资；Meta持股20%，承租园区设施，但不将合资企业并表。Meta的租约自2029年起生效，初期为4年、可续至最长20年，并在运营前16年提供有条件、设上限的残值保障（图表9）。
往前看，预计资本竞争仍将持续。考虑AI资本开支规模仍在扩张，AI产业链企业将持续扩展融资渠道，资本竞争将持续。英国央行的预测显示[6]，2026-2028年全球数据中心累计资本开支约为3.21万亿美元，其中股权资本（包括自由资金以及股权融资）约1.46万亿美元，占45%；各类债务合计约1.75万亿美元，占55%。债务来源中，私募信贷约7000亿美元、投资级债券约6500亿美元、ABS及CMBS约2000亿美元、高收益债约1500亿美元、贷款约500亿美元（图表10）。这意味着，AI投资未来将持续占用公开债券、私募信贷和证券化市场的融资能力，资本竞争因而加剧。具体来看，

• 投资级公司债、高收益债、股权融资等公开市场融资。信用评级较高的超大规模云厂商主要发行投资级公司债，以较长期限锁定资金。截至2026年10月底，2026年美国超大规模云厂商累计发债规模达到2788亿美元，相对2025年同期增长198%（图表11）；超大规模云厂商发债的平均久期达到16年，仅次于公用事业，超过市场平均水平；部分数据中心运营商和新云厂商（Neoclouds）虽然能够发行投资级公司债，但久期要相对更短（图表12）。数据中心运营商、新云厂商等评级相对低的借款人更多依赖高收益债工具。根据路透报道[7]，截至9月底，数据中心运营商、新云厂商等AI基础设施相关的高收益债累计发行规模约400亿美元，而2025年全年则在120亿美元左右（图表15）。根据英格兰银行的估计[8]，AI发行人占2026年美国高收益率债非再融资发行的41%；数据中心运营商2026年新发债中一半为高收益率债。部分AI相关企业转向股权融资。SpaceX上市募资750亿美元，Anthropic也计划在2026年上市，募资规模或达到1000亿美元左右；超大规模云厂商中Meta以及Google股权融资[9]规模达到848亿美元、975亿美元，实际落地496亿美元、375亿美元；新云厂商则通过普通股募集30亿美元（图表13）。股权融资增加导致美股净融资在2026年攀升到过去二十多年的高点（图表14）。

• 私募信贷（Private Credit）提供定制化融资需求。数据中心项目现金流尚未稳定、硬件可能快速贬值，未来现金流对资产残值、再融资条件较为敏感。与标准化的债券以及银行贷款相比，Blackstone、Apollo等私募信贷基金能够以GPU、数据中心资产和已签订的算力合同作为抵押品，提供定制化的项目贷款和资产支持融资，从而匹配数据中心建设进度、租约安排。BIS（2026）指出，2025年流向AI相关企业的私募信贷未偿还余额已超过2000亿美元，占全部私募信贷未偿还余额的比例从不足1%升至接近8%（图表16）。OECD基于Preqin的统计发现[10]，与AI相关的私募信贷交易额较2024年增长7倍至590亿美元，在全球私募信贷交易额中的占比由2024年的9%升至2025年的34%（图表17）。往前看，预计私募信贷对AI基建融资的支持力度将进一步扩大。英格兰银行的数据显示，2026-2028年私募信贷在AI数据中心融资的规模合计7000亿美元，超过总融资规模的五分之一[11]。

• 银行是数据中心建设期融资的核心组织者和贷款人，起到“过桥”作用，同时，银行也是私募信贷机构的资金提供者。商业银行可在数据中心的建设期提供贷款，项目建成、租户入驻并形成较稳定的现金流后，再由更长期的资本承接。例如，JPMorgan Chase、Wells Fargo 和三菱日联金融集团（MUFG）等全球大型银行项目融资（project finance）为数据中心建设提供融资；但为了避免长期贷款对资本金的占用，避免将长期风险留在资产负债表上，银行还会通过把这些贷款打包并银团化，把部分风险出售给二级市场。例如，2025年9月，JPMorgan和MUFG牵头筹措约380亿美元融资，用于建设两座与Oracle相关的数据中心园区，随后向其他银行及机构投资者分销[12]。此外，当数据中心项目建成现金流稳定后，数据中心运营方可通过资产证券化或私募债券置换建设期银行贷款（图表18）。例如，根据IMF的统计，近年来数据中心相关证券化累计发行约460亿美元，其中约70%为ABS、30%为CMBS（图表19）。最后，银行还会向私募信贷基金提供循环授信或其他贷款，间接为AI融资提供支持。美联储数据显示，截至2025年末，美国本土私募信贷负债中来自银行贷款的规模约3490亿美元。

二、AI融资冲击金融市场

AI商业化信心减弱与融资担忧上升，共同推动科技股调整。近期市场对AI盈利能力的信心有所减弱，部分来自Anthropic以及OpenAI的ARR增长放缓。Anthropic三季度营收环比增长45%至168亿美元，相对二季度三位数的涨幅明显放缓（图表20），这也导致华尔街对Anthropic的估值预期从2万亿美元下调至1.5万亿美元左右；2026年10月13日Axios报道称[13]，OpenAI 9月的ARR按照净口径只有500亿美元，而不是市场此前所报道的700亿美元左右。同期，10月市场对AI泡沫的担忧再度升温，Google搜索涉及AI bubble的数量明显攀升，仅次于2025年11月和2026年6月（图表21）。此外，10月以来市场对AI融资的担忧也不断升温：CoreWeave、Nebius、Oracle等AI基建相关股票大幅回调（图表22），CoreWeave的5年期CDS大幅上行169bp，无担保融资利率一度上行至15%左右（图表23）；10月9日，澳大利亚的新云厂商Firmus因投资者需求不足取消了50亿美元左右的IPO计划，10月13日黑石旗下的AirTrunk[14]也将15 亿美元的新加坡REIT上市推迟到2027年一季度或者二季度。美债收益率整体上行、AI商业化信心减弱以及AI融资担忧，共同作用导致科技股票在10月6日后持续调整，截至10月30日，纳斯达克指数和费城半导体指数最大回撤为8%和19%（图表24）。

AI融资温和推高美债收益率，但幅度暂时看相对有限。如前所述，2026年超大规模云厂商大量发行长久期的公司债，叠加派拉蒙等非AI企业大规模发债[15]，美国固定收益市场久期供给明显上升。根据达拉斯联储的估计[16]，2026年AI相关投资级债券发行约3000亿美元，由于债券期限较长，相当于3600亿美元的“10年期国债等价久期供给”，约相当于同期美国国债久期供给的八分之一。AI及非AI企业公司债发行可能通过直接推高久期供给[17]、合成久期供给[18]和对金融企业发债的潜在挤出[19]三种渠道增加国债市场久期风险，从而推高期限溢价以及美国长端收益率。7-8月亚马逊、谷歌等巨头OAS信用利差扩大的同时伴随着美国10年期收益率的同步回升，显示AI融资一定程度推高了美债收益率（图表25）；但BIS的事件研究发现[20]，AI融资消息日的美国10年期期限溢价平均上升约1.5个基点，影响在两个交易日内消退（图表26），显示AI融资对美债收益率有推升作用，但暂时幅度较为有限。

美债收益率上行，叠加融资压力，信用债市场内部出现分化。超大规模云厂商信用利差温和放宽，幅度在1bp-55bp（图表27）。这主要是超大规模云厂商仍然有较强的现金流，资产负债表较为健康，且发行的投资级债务为固定利率，受利率上行影响幅度有限。但是，CoreWeave等新云厂商低评级高收益债利差大幅走阔，幅度在123bp-529bp（图表28）。这主要是因为，新云厂商现金流相对更差，负债率更高，信用评级更低，且新云厂商还会通过私募信贷、银行贷款等进行融资，这些负债通常为浮动利率，更容易受到利率上行的影响。

融资结构复杂化与杠杆上升，增加了潜在金融脆弱性。从融资端看，AI相关企业债务规模持续扩张，AI相关融资在全球债券发行和存量中的占比持续上升。截至2026年7月，超大规模云厂商在全球投资级公司债发行中的占比从2024年约0.5%上升至2026年的接近10%，在投资级债券指数中的占比也在提高，按未偿本金计算接近5%，按久期加权超过6%。这意味着持有投资级债券的机构投资者也大量增加了对AI融资的敞口。从投资端看，股票市场杠杆水平也在提升：投资者使用融资、杠杆ETF、期权及其他衍生品加大对AI相关股票的敞口。根据IMF的统计，全球股票杠杆ETF资产规模自2025年底增长约56%，杠杆ETF中单一股票杠杆ETF的占比从2024年的16%上升至2026年的28%；部分市场保证金贷款与对冲基金股票总敞口占发达经济体GDP之比从2024年底的约10%升至接近15%（图表29）。AI产业链内部的股权投资、算力采购与融资承诺相互关联，也可能放大风险传染。超大规模云厂商通过股权和债券投资支持财务状况较弱的AI企业，由于融资和收入承诺集中在少数被投企业，如果少数被投企业出现困境，将导致风险在AI产业内部的传染。根据IMF的统计，截至2026年9月底，2023年以来14项公开披露的交易涉及约3,000亿美元的股权投资总额，以此换取1.4万亿美元的未来收入承诺（云服务、算力租赁或芯片）（图表30）。

三、未来如何演变？

当前算力仍然供不应求，企业AI资本开支回报仍然显著超过融资成本，短期债务风险可控。OpenRouter数据显示，年初以来，AI token需求量持续上涨，推动算力价格整体回升。根据Ornn数据，即使是2022年发货的H100芯片租赁价格也仍在上涨（图表31-图表32）。此外，从新增资本回报（ROIIC）与资本成本（WACC）来看，大规模云厂商当前的ROIIC接近40%，而WACC仅为8%，且市场预期ROIIC在2027Q3降至23%的低位后将再次反弹（图表33）。由于ROIIC高于WACC，美国超级云厂商在2027-2029年仍将持续加码资本开支，2027年规模达到1.36万亿美元，占GDP之比为4.1%。最后，即使近期面临较大压力的CoreWeave，短期回报率也足以覆盖融资成本[21]。

AI融资规模位于高位不必然意味着债务风险会爆发，AI债务风险取决于AI需求兑现程度、监管政策、宏观前景。信贷快速扩张可能会导致衰退风险上升，但“良性”和“不良”信贷热潮的走势在事前是相似的（Gorton和Ordo?ez，2020）。当前AI相关债务的发行速度快于历史上的信贷繁荣，但是否会出现债务风险目前仍无法确定，主要取决于后续AI需求兑现程度、监管政策以及宏观前景（图表34）。首先，AI算力需求兑现程度有不确定性。受益于超大规模云厂商持续的资本开支，2027年全球算力供给将进一步上升，需求能否同步上涨提振超大规模云厂商云服务以及AI应用收入，目前看仍有不确定性（图表35）。如果AI需求兑现不及预期，AI相关债务以及股权的风险均将上升。其次，中期选举后AI监管或进一步趋严，也可能影响AI商业化进展。2026年以来美国民众对数据中心的支持率持续回落，10月反对在家附近建设数据中心的占比从1月的28%上升至50%（图表36）。数据中心也成为美国中期选举的重要议题，此前支持数据中心建设的部分州也不同程度收紧了对数据中心的审批；近期AI所带来的网络安全（cyber risks）事件增多，AI能力的进步使得软件供应商几乎没有时间在攻击者利用漏洞之前修补漏洞（图表37），对前沿模型加强监管的呼声也在增加。中期选举后，如果民主党同时控制参众两院，对AI的监管可能趋严，AI应用的合规要求可能影响新模型的推出速度，芯片出口管制、数据及能源政策也可能影响企业营收、设备供给和项目建设进度，但具体影响幅度取决于政策具体内容。最后，宏观经济前景也可能影响AI融资风险。如果美伊冲突持续导致油价居高不下，或者美国通胀超预期反弹，可能导致联储进一步加息，利率位于高位，拖累美国总需求，加大企业融资压力，加大AI融资风险。往前看，基准情形下，AI需求仍将继续增长，AI融资难度有所上升，部分项目可能因为融资条件恶化而退出，但总体资本开支保持高位。目前看，Epoch 能力指数（ECI）显示主要模型的AI能力仍在持续进步（图表38）。BTOS对美国的调查也显示，截至10月18日，AI在美国企业中的渗透率达到24.6%，仍在持续上升（图表39）。AI能力的提升以及AI渗透率提升预计将进一步推动AI需求的增长。为了支持上述资本开支，超大规模云厂、新云厂商等AI产业链企业预计将继续通过股权、公司债、私募信贷、高收益率债、银行贷款等方式融资，且规模大概率将进一步上升。考虑到联储当前开启加息周期（图表40），美国利率曲线整体位于高位，美国中期选举后AI监管或趋严，企业融资难度可能进一步上升，从而导致部分项目可能因为融资条件恶化而退出。但由于AI投资高度依赖少数超大规模云厂商，预计总资本开支仍将保持高位。根据IMF估计[22]，2029年10家超大规模云厂商预计将占AI相关资本开支的约70%。中长期看，AI相关融资难度上升，显示资本市场并未陷入“盲目乐观”，对企业的约束上升有助于企业更加审慎配置资本，减少过度投资。

乐观情形下，AI渗透超预期，对生产率的提振作用快速释放，企业进一步加码AI资本开支，信用利差重新收窄。如果AI模型进展超预期，AI渗透可能加速，从而带来AI商业化超预期。此外，AI当前对美国劳动生产率的提振尚不明显[23]，但CEPR对企业的调查显示，企业预计AI未来三年将提振美国以及各国劳动生产率（图表41）。如果AI对劳动生产率的提振作用快速释放，从而形成“需求兑现—现金流改善—融资成本下降—进一步投资”的正向循环。根据IMF（2026），乐观情形下，AI投资超预期以及劳动生产率加速有望将2029年全球GDP水平额外提高0.9个百分点，对美国的提振超过其他国家（图表42）。

悲观情形下，AI商业化进展不及预期，可能导致企业削减资本开支，信用利差进一步扩大，经济增长也将面临压力。历史上，投资热潮回落后，各国经济增速通常放缓1-2个百分点（图表43）。如果AI模型进展放缓，AI渗透停滞不前，AI对劳动生产率的提振未能兑现，则AI相关投资可能会下降；同时，由于AI相关股票已经计入较为乐观的预期，AI商业化进展不及预期或将导致股市明显调整，AI相关债务风险也将明显上升，导致金融条件收紧。根据IMF（2026），悲观情形下，AI投资下滑、股市下跌以及信用利差扩大将导致2028年全球GDP水平下降1.1个百分点，美国下降1.8个百分点（图表44）。

风险提示：

1)AI 商业化不及预期：下游行业落地进度慢于预期，算力需求持续走弱，GPU 租赁价格回落，资本开支回报率快速下行，云厂商与初创企业自由现金流持续恶化，被迫缩减算力投资，进而拖累整条科技硬件产业链景气度。一旦收入兑现不及前期资本开支投入，数据中心项目或将陷入产能过剩，引发资产减值与估值大幅回调。

2) 高利率加剧金融市场脆弱性：美联储维持高利率的时间长于市场预期，叠加大量私募信贷与银行贷款为浮动利率，AI 新云厂商利息支出快速抬升，利息覆盖指标持续走弱，触发债务违约。后续再融资窗口收紧、信用利差进一步走阔，高杠杆算力项目债务展期受阻，局部信用违约风险会沿产业链信贷链条扩散，加剧金融市场脆弱性。

[1]包括微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文、SpaceX。

[2]根据《日经亚洲》的分析，截至2026年5月，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文合计报告1.65 万亿美元的资产负债表外承诺。https://asia.nikkei.com/business/technology/five-us-tech-giants-hidden-debts-soar-to-1.65tn-on-opaque-ai-funding

[3]在某些情况下，超大规模云厂商还会持有项目载体的少数股权，或为资产残值提供担保。

[4]新云厂商还会以其持有的芯片作抵押借款，通常采用浮动利率。

[5]2026年8月，英伟达与六家投资机构签署谅解备忘录，拟设立融资平台，目标是在未来逐步为AI基础设施募集超过5000亿美元的第三方资本。英伟达表示，可能为单个项目最多25%的部分提供资产残值支持，但未说明具体采用何种形式。

[6]https://www.bankofengland.co.uk/financial-stability-report/2026/july-2026

[7]https://wtaq.com/2026/09/30/analysis-ai-borrowers-face-tough-sell-in-risky-corners-of-us-credit-market/

[8]https://www.bankofengland.co.uk/financial-stability-report/2026/july-2026

[9]包括普通股、强制可转股优先股。

[10]https://www.oecd.org/en/publications/global-debt-report-2026_e9d80efd-en/full-report/corporate-debt-market-outlook-in-a-transforming-world_cf86a220.html

[11]https://www.bankofengland.co.uk/financial-policy-committee-record/2026/september-2026

[12]https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-15/oracle-tied-38-billion-debt-takes-months-for-market-to-swallow

[13]https://www.axios.com/2026/10/08/openai-50-billion-arr-anthropic-revenue-accounting

[14]https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-13/data-center-operator-airtrunk-is-said-to-delay-1-5-billion-ipo

[15]9月29日派拉蒙宣布发行300亿美元公司债。

[16]https://www.dallasfed.org/research/economics/2026/0210-searls-aifinancing

[17]企业发行长期固定利率债券融资，投资者买入债券后，需要承担长期利率上升、债券价格下跌的风险。发行越多，市场需要消化的久期就越多。

[18]数据中心借入浮动利率资金后，可通过利率互换支付固定利率、收取浮动利率，从而锁定融资成本。虽然没有发行长期债券，但这笔互换把类似长期债券的利率风险转移给了交易对手。

[19]如果科技企业发债挤占了金融企业的发债空间，即使总发行量不变，市场的净久期供给也可能增加。因为金融企业通常会通过互换将固定利率债务转为浮动利率债务；它们发债减少，相应的互换交易也减少，国债市场被转移出去的久期风险就可能变少。

[20]https://www.bis.org/publications/bulletin-140-building-ai-credit--structures-and-spillovers

[21]参见《海外AI融资存在债务风险吗？》，华泰固收，20261022

[22]2026年4月IMF金融稳定报告，超大规模云厂商包括美国的 Alphabet、Amazon、Apple、IBM、Meta、Microsoft、Oracle，以及中国的 Alibaba、Baidu、Tencent。

[23]疫情后美国劳动生产率（小时产出）持续回升，显著超过疫情前趋势以及此前预期。2026年二季度同比增速为2.2%，高于2007Q4-2019Q4（1.5%），与1990年代相当，仅次于战后（1947Q1-1973Q4）以及2001-2007年。劳动生产率增速提升背后主要来自疫情后无形资产投资增加、疫情后劳动力再配置以及美国企业活力修复，AI目前可能还不是美国劳动生产率提升的主要原因。

文章来源

本文摘自2026年11月03日发表的《AI融资热潮的兴起、裂痕与前景》

胡李鹏 研究员 PhD SAC   No. S0570525010001 | SFC BWA860

易峘 研究员 SAC No. S0570520100005 | SFC AMH263

赵文瑄 研究员 SAC No. S0570526040002
丁煦洲 联系人 SAC No. S0570126020028

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