过去一年多，华尔街信用债市场被科技型企业“占领”，其中与AI相关的存量债务规模已膨胀至约1.2万亿美元，在高评级市场中的占比首次超过美国银行业，成为规模最大的单一板块。但如果只盯着谷歌、亚马逊这类云服务巨头，看到的还只是这场融资浪潮的上半场。
实际上，从设计芯片的英伟达，到代工制造的台积电，再到还没有上市、纯靠私募市场输血的Anthropic，几乎整条AI产业链都在用各自不同的方式涌向资本市场：有的发公开债券，有的做私募信贷，有的增发股票。那么问题来了，在美联储基准利率明显高于上一轮科技扩张周期的背景下，这些公司为什么还在大举借债，会不会是因为自由现金流已经在巨额资本开支下被消耗殆尽了呢？
云服务商：发债规模可能将超过万亿美元
自去年以来云服务商发债融资规模增长迅速。2025年9月甲骨文一次性发行约180亿美元债券，随后又计划在2026年通过债权和股权两种方式再筹资450亿至500亿美元。谷歌母公司Alphabet的长期债务也迅速增长，2025年11月发行250亿美元债券，2026年2月又一次性发行约315亿美元债券，其中包含一笔罕见的百年期英镑债券（发行金额为10亿英镑）。
自2025年初以来，亚马逊通过美元、欧元、加元等多币种公开发行的债券，累计融资已超过820亿美元，其中包括2025年11月发行的150亿美元、2026年3月发行的约500亿美元(市场询价阶段曾提及370亿至420亿美元的区间，最终落地规模有所调整)，以及今年6月发行的等值约100亿美元(140亿加元)的加元债券，这是该货币历史上规模最大的一笔公司债交易。Meta同样活跃，2025年10月发行300亿美元债券，创下其历史最大单笔债务融资纪录，2026年4月又追加发行250亿美元。
五大云服务商2025年全年合计在债市融资约1080亿美元，摩根士丹利预计今年这一数字将进一步跳升至约4000亿美元，摩根大通则预计未来几年AI相关投资级债券发行规模将达到1.5万亿美元。
云服务商的自由现金流真的被消耗完了吗？
在去年以来的这一轮科技巨头发债潮中，不同的企业可能有不同的逻辑。但一个共同的背景是，2025年大型科技公司的资本开支(剔除股息和回购)已达到运营现金流的约94%，这一比例已经逼近互联网泡沫时期的极端水平，意味着整个板块的现金生成能力正在被资本开支系统性挤占。但落到具体公司身上，情况还是有所不同。
亚马逊和谷歌是自由现金流不足的典型。亚马逊2026年资本开支预计规模高达约2000亿美元，多家投行预计其自由现金流将直接转为负值，缺口在170亿至280亿美元之间。谷歌的处境同样紧张，分析师预计其自由现金流将从2025年的730多亿美元暴跌近九成，只剩约82亿美元。
当然，这些云服务商的巨额资本开支中，包含大量通过融资租赁（而非全款购买）获取的GPU服务器，这意味着现金流出并非一次性全额支付，而是分摊至未来数年。因此，将资本开支总额直接等同于当期现金流出缺口，会在一定程度上高估其短期流动性压力。但即便如此，仅从经营现金流覆盖资本开支后的余量来看，两家公司确实已从“宽松”滑向“紧绷”状态。对这两家公司而言，发债确实是填补真实资金缺口的必要手段，现金流耗尽这个表述基本贴切。
但微软与亚马逊不同，其资本开支增速也在上升，2026年上半财年支出约724亿美元，同期经营性现金流约800亿美元，自由现金流仍在正值区间但已显著收窄，第三季度单季自由现金流仅158亿美元。全年来看，微软自由现金流预计维持在300亿至400亿美元区间，虽远高于亚马逊和谷歌的负值水平，但已不再是过去那种现金充裕到无需举债的状态，更多是在资本开支激增与股东回报压力之间维持平衡。
此外，英伟达的自由现金流不降反升，今年二季度其自由现金流跳升至超过480亿美元。今年SpaceX在发债时账上还趴着上千亿美元现金，显然也不是因为缺钱才借款。
把这些数据放在一起，可以看到资本开支增速系统性跑赢了现金流生成能力，这是整个板块共同面临的压力，但这种压力并非对所有科技巨头企业都形成了严峻的困扰。
芯片设计与制造商：重返债券市场的英伟达
如果说云服务商的发债逻辑已经被市场充分讨论，那么英伟达今年6月的举动则更值得关注。这家公司账上现金极为充裕、自由现金流仍在快速增长，过去几年几乎不需要靠债市融资，上一次发行投资级债券还是2021年6月，规模仅50亿美元。
但就在今年6月15日，英伟达时隔五年重返债市，一次性发行250亿美元债券，期限覆盖2年至30年共七档，其中30年期债券的初始定价比美国国债高出约0.9个百分点。
这笔交易释放出两个信号:一是即便是现金流最充沛的AI硬件公司，也开始把债市纳入常规融资工具箱；二是市场对AI基础设施需求的长期持续性给出了相当正面的回应，在英伟达这笔交易之前，美国30年期公司债的发行量已经处于近十多年年来的低点，投资者普遍因利率和政策不确定性而回避超长期限，英伟达此次发行能够顺利落地，说明机构投资者确实愿意为长达30年的AI基础设施叙事下注。
更深一层看,英伟达此举远非缺少现金，而是一场精妙的资产负债表套利。其发债成本约5%至6%，远低于市场对其股价隐含的权益回报要求。借入这笔低成本长期资金，既可用于支撑AI基础设施领域的战略并购或上下游股权投资，也可在股价具备吸引力时用于库藏股回购，从而在不消耗自身经营现金流的前提下提升每股收益(EPS)。这已非被动“补血”，而是基于资本成本剪刀差的主动财务工程。
与英伟达形成对比的是博通和台积电这类企业，目前都还没有出现可比规模的公开发债，这和不同企业的商业模式有关。博通作为无晶圆厂的芯片设计公司，凭借定制AI芯片和网络设备业务，毛利率和经营利润率都处于极高水平，2026年第二财季调整后EBITDA率高达约69%，完全可以用经营性现金流支撑研发投入，公司近期甚至宣布了一项100亿美元的股票回购计划，而不是融资计划。
台积电的情况类似但更夸张，作为manbetx app苹果 先进制程代工的绝对核心，其2026年资本开支计划高达520亿至560亿美元，但公司本身利润率极高，过去主要依靠自身经营现金流和折旧摊销覆盖资本开支，历史上的发债规模相对其资本开支体量而言并不算大。
整体上来看，这条产业链上真正现金流紧张到要靠发债“续命”的，主要是承担数据中心建设的云服务商，而处于“卖铲子”位置的芯片设计和代工企业，目前还能靠自身的超高利润率自给自足。
AI大模型企业更青睐股权与私募信贷融资
AI大模型企业的自身融资结构和云服务商、芯片公司并不一样。
以Anthropic为例，今年5月刚完成650亿美元的H轮股权融资，投后估值达到9650亿美元，但仅仅几周后，公司又通过另一条完全不同的渠道融资350亿美元，由阿波罗资产管理和黑石联合安排的私募信贷，资金专门用于租赁谷歌的定制TPU芯片。
这笔交易的结构设计颇为巧妙，博通为了换取长期芯片订单，为其中规模最大的250亿美元高级份额提供残值担保，确保即便芯片贬值，贷款人的本金也有一定保障，这部分份额的定价利率约为5.75%，而没有博通担保的、风险更高的份额，利率则要到8%至9%。
整个交易通过专门设立的载体来完成芯片租赁，从而不计入Anthropic自身的资产负债表，既帮公司锁定了急需的算力，又避免了进一步稀释股权。这种股权打底、私募信贷加杠杆"组合，某种程度上代表了尚未上市的AI大模型企业在融资工具上的现实选择，它们没有公开债券市场的准入门槛(缺乏长期经营记录和信用评级历史)，只能依赖私募信贷和股权融资的混合模式。而SpaceX在收购xAI时使用的过渡贷款，随后又通过公开发债置换，某种程度上也展示了从私募过渡到公开市场的典型路径。
为什么是发债，而不是增发股票融资？
这些公司账上现金充裕、股价又处于历史高位，为什么不更多依靠增发股票，而要承担利息成本去发债？这其中可能有以下四个层面的考量。
第一，是资金成本的相对差异。当前美联储基准利率维持在3.5%至3.75%的区间，相比2020至2021年接近零利率的水平，仍是较高的付息成本阶段，也正是在那段超低利率时期，英伟达发行了公司债。但是，顶级科技发行人享有的信用利差目前处于历史低位，使得它们的综合融资成本（all-in yield）大体落在5%到6%之间。这一成本水平，相对于市场对这些高增长科技股隐含的股权回报预期(通常在两位数以上)，依然便宜得多。换句话说，即便绝对利率比五年前高出不少，债务融资仍是相对成本更低的那条路。
第二，是利息支出的“税盾”效应。公司债利息可以在税前列支抵扣，而股票分红和留存收益则不能。以美国联邦企业所得税率21%估算，一笔票面利率为5.5%的公司债，其税后实际资金成本仅为约4.3%（即5.5%乘以0.79）。反观股权融资，市场对这些头部科技股隐含的权益回报率要求通常在两位数以上，且股息无法享受税前抵扣。债务融资凭借这一“税后折扣”，在隐性成本上与股权融资拉开了显著差距。
第三，是对于股权稀释的顾虑。对于市值已经处于数万亿美元量级的公司而言，增发股票即便金额巨大，占总市值的比例也未必很高，但管理层和现有股东通常仍倾向于避免不必要的股权稀释，尤其是在公司管理层判断当前股价尚未充分反映未来增长潜力的情况下，用债务融资能够把潜在的上行空间留给现有股东。此外，无论是Meta、Alphabet这类设有双重股权结构的公司，还是由马斯克个人掌握绝对控制权的SpaceX，发债都不会稀释投票权，而增发股票在结构设计不当的情况下，理论上存在被外部投资者获得更大话语权的可能。
第四，是期限匹配与市场窗口的考虑。数据中心、芯片采购这类资本开支，具有相对确定的现金流回收周期，用30年甚至百年期的固定利率债务去匹配，本质上是把当下相对友好的融资条件锁定到未来，对冲掉未来利率进一步上行的风险，而眼下信用债市场需求旺盛、投资者愿意为AI叙事买单，意味着发行窗口本身就处于相对有利的时间点。
当然，发债和股权融资并不是互斥选择，很多公司其实是两条腿一起走。Alphabet在2026年除了密集发债，还完成了一笔规模高达850亿美元的股票增发，这是公开市场历史上规模最大的单笔股权融资之一，吸引了伯克希尔•哈撒韦认购其中100亿美元的份额。Anthropic的路径也是先股权再私募信贷。这说明，面对万亿美元级别的资本开支需求，单一融资渠道已经难以满足胃口。
融资结构正在被变化，风险也在累积
这场发债潮带来的另一个后果，是投资级债券市场的板块权重正在发生变化。过去一年，几家头部云服务商在彭博美国投资级公司债指数中的合计权重，已经接近翻倍，与AI相关的存量债务规模已膨胀至约1.2万亿美元，在高评级市场中的占比首次超过美国银行业，成为规模最大的单一板块。
这种供给冲击也已经反映在定价上。2026年以来，科技板块债券的信用利差出现边际走阔，部分交易的定价已经接近评级更低的发行人水平，市场人士将此视为一种共识被打破的信号：过去多年，投资者默认AI资本开支应当由股权资金或自身现金流承担，与信用风险无关；但当资本开支大规模进入债市，这些公司的偿债能力第一次被纳入信用分析的核心视角。
对于信用风险敞口的担忧也并非是杞人忧天。最常被观察员提及的一点是硬件迭代风险，比如未来出现更高效的芯片或更具竞争力的替代方案，当下投入巨资建设的数据中心可能在债券到期前就面临资产贬值，这对持有30年甚至百年期债券的投资者而言，是一种全新且难以定价的久期风险。
Anthropic这类私募信贷交易里设计的残值担保条款，本质上正是为了对冲这种风险，但这也说明市场本身已经意识到，芯片和数据中心的折旧速度，可能远快于传统固定收益资产的久期假设。此外，客户集中度风险同样值得关注。在算力采购链条上，少数几家AI实验室已成为甲骨文、SpaceX等基础设施提供商最重要的收入来源，一旦下游客户的商业模式或资金状况出现波动，上游基础设施投资的回报预期也将随之承压。
总之，这场发债潮与其说是科技巨头现金流不足的信号，不如说是AI资本开支周期进入爆发期后，整条AI产业链——从云服务商到芯片公司、再到尚未上市的AI大模型企业——在融资工具箱里做出不同选择的结果。
云服务商更多是真实现金流缺口与资本结构优化并存，芯片设计和代工企业目前主要还能靠超高利润率自给自足，英伟达的发债更像是主动布局而非被动需求，AI大模型企业不得不依赖私募信贷和股权融资的组合，因为它们还没有公开债券市场的准入资格。这场围绕AI基础设施的融资接力，远远没有结束。不同类型企业的杠杆水平和利率敏感度，以及一旦AI投资回报不及预期时的连锁反应，值得持续跟踪。
（注：张林，manbetx20客户端下载 专栏作家、远东资信研究院副院长，本文不代表作者所在机构观点。责编邮箱bo.liu@www.acphonor.com）