Off-balance-sheet financing of $120 billion! Tech giants team up with Wall Street to navigate AI infrastructure, with risks shifting towards private credit

为了在这场昂贵的人工智能（AI）军备竞赛中保持领先，同时维持完美的财务报表，硅谷科技巨头正通过复杂的金融工具，将巨额基础设施支出转移至资产负债表之外。

据英国《金融时报》24 日分析，包括 Meta、xAI、甲骨文以及数据中心运营商 CoreWeave 在内的科技公司，已利用特殊目的载体（SPV）将超过 1200 亿美元的数据中心融资债务转移给华尔街投资者。这一策略在保护科技巨头信贷评级的同时，也引发了市场对于风险不透明及潜在金融传染效应的担忧。

在这场融资盛宴中，Pimco、BlackRock、Apollo、Blue Owl Capital 等金融机构以及 JPMorgan 等银行，通过债务和股权形式向通过 SPV 这一架构运作的计算基础设施项目注入了至少 1200 亿美元资金。这种创新的融资结构使得 Meta 和甲骨文等公司能够在不显著增加自身账面债务的情况下，获得建设 AI 数据中心所需的巨额资金。这种做法在 18 年前几乎无法想象，如今却已成行业常态。

然而，这种融资热潮可能掩盖了科技集团实际承担的风险。虽然 SPV 结构在名义上隔离了债务，但如果 AI 需求不及预期，最终谁来买单仍存变数。市场人士担忧，一旦未来 AI 运营商出现财务压力，这种压力可能通过 SPV 结构以不可预测的方式在华尔街乃至私募信贷市场蔓延。摩根士丹利此前预计，科技公司的 AI 计划需要约 1.5 万亿美元的外部融资，这意味着此类融资模式的规模或将持续扩大。

“完美的” 资产负债表游戏

硅谷巨头历来以现金流充裕、债务极低著称，这赋予了它们极佳的信用评级和投资者的信任。然而，争夺先进 AI 算力的竞赛迫使这些科技集团背负了前所未有的借贷压力。为了不在资产负债表上展现过高的杠杆率，从而保护信用评级并美化财务指标，通过表外结构引入私募资本成为首选。

据报道，一位大型融资机构的高级主管表示，由于拥有优良的信用状况，科技行业能够比其他任何行业获得更多的资本。这种结构的基本逻辑是：科技公司不直接借款，而是通过 SPV 筹资建设数据中心，随后再与其签署租赁协议。在违约情况下，贷款人的追索权通常仅限于 SPV 名下的资产——数据中心、土地及芯片，而非管理这些站点的科技母公司。

巨头们的具体操盘路径

Meta 在去年 10 月完成了一笔具有代表性的交易。通过与纽约融资公司 Blue Owl Capital 合作成立名为 “Beignet Investor” 的 SPV，Meta 为其拟建的路易斯安那州 Hyperion 设施筹集了 300 亿美元，其中包括来自 Pimco、BlackRock、Apollo 等机构约 270 亿美元的贷款。这笔交易让 Meta 实际上借入 300 亿美元而无需在资产负债表上显示任何债务，这也为其几周后在公司债券市场再融资 300 亿美元铺平了道路。

甲骨文也在积极利用第三方构建大型债务交易。Larry Ellison 领导的这家科技集团已与 Crusoe、Blue Owl Capital 等合作方达成多项协议。其中，Blue Owl 和摩根大通向持有其得克萨斯州数据中心的 SPV 投资约 130 亿美元，其中包括 100 亿美元债务融资。此外，公司还为分布在得克萨斯州、威斯康星州和新墨西哥州的多个数据中心项目，安排了两笔一揽子融资，规模分别约为 380 亿美元和 180 亿美元。在这些案例中，甲骨文均同意从 SPV 租赁设施。

此外，马斯克的初创公司 xAI 作为其 200 亿美元融资的一部分，也采用了类似的结构，其中包括高达 125 亿美元的债务，该 SPV 将利用这笔资金购买 Nvidia 图形处理单元（GPU）并租赁给 xAI。

私募信贷市场的隐忧

随着私募资本投资者渴望参与 AI 繁荣，专注于基础设施长期融资的 “项目融资” 交易激增。据 UBS 数据，截至 2025 年初，科技公司已从私募基金借款约 4500 亿美元，同比增加 1000 亿美元。今年以来，约有 1250 亿美元流入了类似 Meta 和 Blue Owl 交易这样的项目融资中。

这种趋势加剧了市场对规模已迅速膨胀至 1.7 万亿美元的私募信贷行业的担忧，主要集中在资产估值飙升、流动性不足及借款人集中度风险上。一位接近数据中心融资交易的银行家指出，私募信贷中已经积累了有风险的贷款和潜在信用风险，由于 AI 数据中心繁荣主要依赖于 OpenAI 等少数客户（OpenAI 已在该行业做出了超过 1.4 万亿美元的长期计算承诺），一旦主要租户出现问题，多个数据中心的贷款人可能面临共同的风险敞口。

此外，这些投资者还面临电力获取的不确定性、AI 监管变化或技术迭代导致硬件过时的风险。华尔街甚至开始尝试将 AI 债务进行证券化，将贷款打包出售给更广泛的投资者（如资产管理公司和养老基金），目前此类交易规模约为数十亿美元。

风险敞口与分化的策略

尽管融资结构旨在隔离风险，但在许多情况下，如果 AI 服务需求下降导致设施价值受损，最终的金融风险往往仍由租赁站点的科技公司承担。例如，在 “Beignet Investor” 案例中，Meta 拥有该 SPV 20% 的股份，并向其他投资者提供了 “剩余价值担保”。这意味着如果数据中心价值跌破特定水平且 Meta 决定不续租，它必须偿还 SPV 投资者的资金。

UBS 公共和私募信贷策略主管 Matthew Mish 指出，虽然大多数投资者认为最终拥有 “超大规模企业（hyperscaler）” 的风险是件好事，但 SPV 融资实际上增加了科技公司的未偿负债，意味着这些企业的整体信贷质量可能比当前模型显示的要差。

并非所有巨头都加入了这场表外融资的潮流。谷歌、微软和亚马逊这些在 AI 繁荣前就拥有成熟数据中心业务的公司，目前仍主要通过现金或直接发行债券来为建设融资，尚未披露任何重大的 SPV 融资计划。市场策略的分化，正折射出不同玩家在面对这场昂贵的 AI 赌注时，对风险控制的不同考量。