Over $5 trillion! JPMorgan Chase: Global AI infrastructure is "unprecedented in scale" and will impact all capital markets

本文作者：鲍奕龙

来源：硬 AI

摩根大通发出警告，AI 的 5 万亿美元盛宴，将 “榨干” 每一个信贷市场。

11 月 10 日，由 Tarek Hamid 领导的摩根大通策略师团队发布关于 AI 数据中心融资需求的重磅报告。报告强调，未来五年 AI 数据中心的建设热潮至少需要 5 万亿美元，甚至可能高达 7 万亿美元的资金。

这笔巨额资金将推动债券和银团贷款市场再次加速增长。天量的融资需求意味着，没有任何融资市场能够自己单独 “吃下”。

报告预测，未来五年，投资级债券市场需要提供约 1.5 万亿美元，杠杆金融市场提供约 1500 亿美元，数据中心资产证券化每年最多只能承担 300 亿至 400 亿美元。即便如此，仍存在 1.4 万亿美元的巨大缺口，这需要私募信贷乃至政府资金来填补。

（人工智能/数据中心的资金来源）

一场资本盛宴

研报指出，全球 AI 和数据中心的建设将是一次 “非同凡响且持续的资本市场事件”。

报告的基础预测显示，仅在 2026 年至 2030 年间，全球就需要新增 122 吉瓦的数据中心基础设施容量。而基于半导体订单的更乐观预测则暗示，未来三年的增长规模就可能达到 144 吉瓦。

（数据中心装机容量与年度资本支出之间的关系）

然而，这场盛宴面临着物理世界的 “硬约束”，其中电力是最大的瓶颈。

天然气涡轮机的新订单交付周期已延长至 3-4 年，而核电站的建设周期则长达十年以上。

在满足新增电力需求的同时平衡居民电价，将成为一个美国敏感的政治经济问题。这些物理限制虽然减缓了建设速度，但也意味着若无此限制，资金需求将更为庞大。

（美国居民用电的平均价格）

如此庞大的资本开支，远非单一市场所能承受。摩根大通认为，未来是由不同资本市场共同构建的融资金字塔，每一层都扮演着不可或缺的角色。

（超大规模云计算服务商的资本支出增长趋势）

首先基石就是科技巨头的现金流。

大型科技公司这些公司每年产生超过 7000 亿美元的运营现金流，其中约 5000 亿美元被再投资于资本开支。摩根大通假设，其中每年约有 3000 亿美元的现金流将直接用于 AI 和数据中心的投资。

其次主力军则是高等级债券市场，公共债券市场将承担大部分融资的 “重任”。

摩根大通预计，高等级债券市场在未来一年内可吸收约 3000 亿美元的 AI 相关债券，在未来五年内，这一数字将累计达到 1.5 万亿美元。

（大多数超大规模云计算企业都在以极快的速度增加债务规模）

目前，AI 及数据中心相关行业已占 JULI 指数的 14.5%，超过了美国银行业。到 2030 年，这一比例可能超过 20%。

JULI 指数是摩根大通用于衡量投资级美元计价公司债券市场表现的指数。简单来说，它是追踪美国高质量公司债券整体行情的一个重要指标。

接着就是辅助力量杠杆金融与证券化市场。

杠杆金融市场（高收益债和杠杆贷款）有能力在未来五年内提供约 1500 亿美元的资金。但报告也发出了历史警示：在 90 年代，电信业成为高收益债市场最大板块后迎来了崩溃；2010-2015 年，能源板块的扩张也以惨淡收场。

（目前科技行业在杠杆贷款指数中的占比为 16%，在高收益债券指数中的占比则为 7%。）

证券化市场是数据中心融资的 “天然家园”，预计每年可吸收 300 亿至 400 亿美元的风险资金。然而，目前其主要功能是提供建设期融资，而非永久性融资，这在一定程度上限制了其作用。

（数据中心相关证券化产品的规模同比增长了 83%，目前在 ABS 及 CMBS 总发行量中所占的比例为 5%）

最后需要关注关键的 “填补者”，私募信贷与另类资本。

在动用所有公开市场后，摩根大通估算仍存在约 1.4 万亿美元的巨大资金缺口。这部分缺口将主要由私募信贷和另类资本来填补。

私募信贷市场拥有约 4660 亿美元的资金池，并且其结构灵活性极高，能够为复杂的项目量身定制解决方案。

Meta 公司近期通过名为 “Beignet Investor LLC” 的工具完成的 273 亿美元私募融资，就是一个典型的创新案例，它将建设资金和长期租赁义务巧妙地移出资产负债表。

（Beignet Investor LLC 的组织结构）

狂热下的历史回响：电信泡沫的警示

报告还将当前的 AI 热潮与 2000 年前后的电信和光纤网络建设泡沫进行对比：

相似之处：

• 当年，市场坚信互联网数据将 “每 100 天翻一番”，因此投入巨额资金建设光纤网络。许多财务状况不佳的互联网泡沫公司和过度杠杆的电信建设商参与其中。
• 如今，对 AI 算力需求的指数级增长预期，正驱动着相似的投资狂热。

关键区别：

• 电信泡沫破裂的根本原因是 “收入曲线未能跟上投资曲线”。终端用户和企业对高速网络的需求增长缓慢，无法支撑巨额投资的回报，导致了 Global Crossing 等公司的破产和行业的崩溃。
• 今天的亚马逊、谷歌、Meta 和微软等科技巨头拥有极其强大的自由现金流和资产负负债表，其财务实力远非当年的互联网泡沫期的公司可比。

尽管如此，报告认为这段历史仍是一个有力的警示：再美好的技术前景，如果无法转化为实实在在的收入，大规模的资本投入最终可能只会留下一地鸡毛。

摩根大通在报告结尾指出了两个核心风险，这将最终决定这场资本盛宴的结局。

第一是变现风险。摩根大通测算，要使未来五年的 AI 投资获得 10% 的年回报率，每年需要产生约 6500 亿美元的新增收入。

这个数字相当于全球 GDP 的 0.58%，或等同于全球每个 iPhone 用户每月支付 34.72 美元。虽然主要买单者将是企业和政府，但这个数字的庞大揭示了变现之路的艰巨。

第二则是颠覆性技术风险。分析师认为一项投资热潮，如果其基础是某个特定的技术路径，那么它对技术效率的突变就极其敏感。

报告以 “DeepSeek 时刻” 为例，一家初创公司声称以极低成本实现了顶级模型性能，一度引发市场恐慌，担心现有昂贵的 GPU 投资会迅速过时，变成 “暗光纤”（已铺设但未使用的光纤）。

摩根大通的报告清晰地表明，AI 基础设施建设的浪潮已不可逆转，它将为资本市场注入前所未有的活力。

然而，在这场超过 5 万亿美元的豪赌中，并非所有参与者都能成为赢家。AI 生态系统的 “赢家通吃” 特性意味着，即使在最乐观的变现前景下，也必然会有公司被淘汰。

对于投资者而言，理解资金的流向、识别真正具备护城河和变现能力的公司、并对历史泡沫保持敬畏，将是在这场时代级机遇与风险并存的博弈中胜出的关键。