1．1万亿AI债务浮出水面：谁在循环融资

当地时间11月14日，美联储发布半年度《金融稳定报告》，对当前美国金融体系中最引人注目的一个变化给出了定调：市场对人工智能的热情，正在推高各类资产的估值。

这份报告的措辞克制，但披露的财务数据却异常尖锐。截至2026年10月，与美国超大规模云厂商建设数据中心相关的债务发行规模已超过6800亿美元。这一数字相比2023年全年的1300亿美元，增长了近五倍。更值得关注的信号在于结构变化——这些借款不再仅仅是科技公司的公司债，而是逐渐演变成为公开债券、私人信贷和结构化信贷的混合体。

如果只看总规模，6800亿美元或许仍然显得抽象。真正让美联储警觉的，是这笔钱在整个信用体系里的渗透速度。

非金融企业债中的AI含量

根据第一财经援引报告原文的数据，先进计算相关借款在非金融投资级企业债发行中的占比，已经从2023年的不到6％攀升至2026年的约31％。换句话说，如今每三家发行投资级公司债的非金融企业里，就有一家的资金用途与AI基础设施建设直接相关。

这种占比跃升的速度本身就值得审视。在2023年之前，AI概念更多停留在资本市场的故事层面——投资者买的是预期，而不是实体投入。但从2024年开始，随着大模型军备竞赛进入白热化阶段，技术竞争迅速转化为企业资产负债表上的资本开支扩张。

报告明确指出，大型科技公司除了传统发债外，还在快速增加三类或有负债：未来租赁承诺、为其他公司提供的担保，以及更为复杂的结构性义务。据财联社引述的报告估算，当前用于数据中心建设的远期租赁与兜底担保规模已合计约3万亿美元。

这意味着AI基础设施的真实资金占用，远比公开发行的债务数字看起来要大。一旦经济下行周期到来，这些表外承诺是否会集中转化为实际债务偿付压力，将是衡量系统脆弱性的关键节点。

“循环融资”到底是什么意思？

这份报告最值得深入玩味的，不是总债务规模，而是它对一种新型融资模式的拆解——所谓“循环融资”。

根据第一财经对报告原意的转述，其运作机制并不复杂，但影响深远：GPU芯片制造商在向超大规模云计算公司或大语言模型公司提供芯片时，会向购买方提供“保证残值”的承诺。通俗地说，就是制造商向贷款机构保证：即使你买了这批GPU以后用不上、卖不掉，我们也承诺以某个底价回购。

有了这个残值保障，贷款机构愿意为GPU采购提供融资。与此同时，超大规模云厂商还会反向持有GPU设计商的股权——这就形成了一个闭环：芯片厂拿股权当质押拿到订单贷款，贷款买来芯片交给云厂商，云厂商给芯片厂分红或回报。整个链条看似有担保、有股权绑定，实际上的脆弱性被层层包裹在资产负债表之外。

报告的原话是，这类公司对经济下行风险的暴露程度远高于其资产负债表上显示的负债。

这正是美联储使用“循环融资”一词的深意。它让人联想到2008年金融危机前大量表外债务游离于金融机构报表之外的状态——每一环单独看都有信用支撑，但一旦底层资产无法兑现，整个链条的违约压力就会被放大到远超账面数字的程度。

不只是科技圈的事

美联储在这份报告里同时列出了另一组令人不安的数字。对冲基金的杠杆水平已达到2013年有记录以来的最高值，且主要集中在小规模基金的数量上。这类杠杆不仅支撑国债交易和利率衍生品策略，也广泛涉入股票市场。当科技股的估值已经被AI叙事推向历史高位区间时，高杠杆资金的集中介入意味着任何预期的逆转都可能触发连锁抛售。

报告中列举的未来主要风险包括：AI发展不及预期、风险资产修正、长期利率走高、网络攻击，以及财政债务可持续性。值得注意的是，与春季调查相比，AI相关风险、更高长期利率和网络攻击三项的提及量增幅最大。

报告也提到了一个相对正面的缓冲因素——超大规模云计算公司拥有强劲的现金流。至少在2026年之前，这些巨头仍可以通过自身经营性现金流支撑类似规模的资本支出，而不完全依赖新增债务融资。这使本轮AI投资周期与上世纪90年代末互联网泡沫时期形成了某种差异。

留给投资者的三个观察指标

无论是否赞同美联储的判断，这份报告释放了一个清晰的信号：AI不再是单纯的技术话题，已经实质性地进入了全球金融系统的风险监测框架。对于关注美股及中美市场联动的投资者而言，有三个可追踪的指标值得关注。

第一，先进计算相关债务的月度增量。6800亿美元只是截至10月的累计数，后续每季度新增规模才能判断融资冲动是否仍在加速。如果该数据继续攀升而AI商业化收入未能同步跟进，信用风险敞口将进一步累积。

第二，私募信贷市场中AI相关贷款的定价趋势。目前这部分债务因缺乏统一统计口径，精确规模难以测量，但其利率变化是最早反映违约压力的先行指标之一。私募贷款利差走阔往往比公开债券市场更早捕捉到流动性收紧的信号。

第三，对冲基金杠杆率的季度拐点。2013年以来最高不等于永远只涨不跌，历史规律显示，杠杆资金集中的头部往往也是去杠杆速度最快的群体。一旦出现连续两个季度的下降，可能是市场结构转向的重要信号。此外，还需关注美联储是否有后续监管动作计划出台，以评估政策层面对AI相关金融风险的应对决心。

这些指标的变化节奏，将决定循环融资最终是演变为一次温和的估值调整，还是触发系统性风险的关键变量。