美国AI基建投资超10万亿美元，专家预警泡沫风险

近期，美国布鲁金斯学会发布的一项研究报告引发广泛关注。该报告由哥伦比亚商学院教授Stijn Van Nieuwerburgh撰写，预测2025年至2032年间，美国在数据中心、电力设施、网络设备及GPU等AI基础设施上的累计投资将高达约10.3万亿美元（约合69.1万亿元人民币），平均每年相当于美国GDP的3.63%。

这一投资强度远超历史上任何一轮大型基础设施建设。数据显示，1870年至1890年的铁路建设年均投资占比为2.24%，1956年至1973年的高速公路建设为1.13%，而1996年至2003年的通信和光纤建设仅为1.10%。相比之下，当前AI建设周期的投资密度显著提升。

报告指出，随着AI数据中心规模不断扩大，其建设成本也在持续攀升。以一座200兆瓦的AI训练园区为例，其初始建设成本约为82亿美元（约合551亿元人民币），其中数据中心建筑约22亿美元（约合148亿元人民币），新增电力设施约4亿美元（约合27亿元人民币），而GPU、网络和存储等IT设备则占据了约56亿美元（约合377亿元人民币）的投资，占比达到三分之二。

图中清晰显示，一座200兆瓦AI数据中心约82亿美元的投资中，约68%用于GPU、服务器和网络设备等IT资产，这部分资产按6年经济寿命计算；建筑、电力和冷却设施等剩余资产则按20年计算。

然而，如此庞大的投资规模也带来了显著的风险。报告显示，美国五大科技公司——Oracle、Microsoft、Amazon、Meta和Alphabet的资本支出与经营现金流之间的差距正在扩大。2025年，这些公司的资本支出预计将达到4158亿美元（约合2.79万亿元人民币），而同期经营现金流为6032亿美元（约合4.05万亿元人民币）。到2026年，资本支出将进一步增至8005亿美元（约合5.37万亿元人民币），首次超过经营现金流，相当于经营现金流的约113%。

图中展示了Hyper scaler公司在2020年至2026年间资本支出（Capex）和经营现金流（Operating Cash Flow）的变化情况，明显看出资本支出的增长速度远超经营现金流。

为了弥补资金缺口，美国AI巨头开始越来越多地依赖借贷和外部融资。摩根士丹利估算，2025年至2028年为满足大型云厂商新增算力需求，需要约2.9万亿美元（约合19.5万亿元人民币），其中超过一半需要依靠外部资本。在全部融资中，股权和债务比例约为六四开，仅私募信贷规模就可能达到约8000亿美元（约合5.37万亿元人民币）。

以Meta在美国路易斯安那州建设的Hyperion AI数据中心为例，该项目规模约2吉瓦，对应约300亿美元（约合2014亿元人民币）资产。Meta将80%的项目股权出售给美国另类资产管理公司Blue Owl后，合资实体又融资270亿美元（约合1813亿元人民币）债务，使项目层面的债务资产比接近90%。Meta Hyperion数据中心融资结构BrookingsHyperion债务发行收益率达到6.58%，较Meta同期直接发行类似公司债高出至少100个基点。

报告估算，仅这一利差在整个融资周期内就会增加超过50亿美元（约合336亿元人民币）的利息成本，并最终反映在Meta支付的租金中。类似的长期支付义务已经出现在更多大型科技企业身上。美国信用评级机构穆迪估算，大型云厂商已经承担约9700亿美元（约合6.51万亿元人民币）租赁承诺，其中约6600亿美元（约合4.43万亿元人民币）属于尚未进入资产负债表的未来租约。

《华尔街日报》统计称，仅Microsoft、Alphabet、Amazon和Meta四家公司，未来租赁和采购等表外义务就已经达到约2.4万亿美元（约合16.1万亿元人民币），其中包括9040亿美元（约合6.07万亿元人民币）未来租赁承诺和1.52万亿美元（约合10.2万亿元人民币）未来采购承诺，后者主要涉及芯片。

尽管AI数据中心建设规模庞大，但其核心设备的经济寿命却相对较短。铁路等传统基础设施可以使用几十年，而今天数据中心的大部分资金都投入GPU、服务器、存储和高速网络设备。报告测算，一座200兆瓦AI数据中心约82亿美元的投资中，约68%用于GPU、服务器和网络设备等IT资产，这部分资产按6年经济寿命计算；建筑、电力和冷却设施等剩余资产则按20年计算。

如果新增算力全部投产，成熟期每年需产生3.725万亿美元收入（相当于2032年美国GDP的9.2%）；AI产业收入需保持约80%年复合增长率才能消化。一旦利用率下降，高杠杆项目将面临偿债压力。

总体来看，美国AI基础设施建设虽然展现了巨大的投资潜力，但也伴随着显著的风险。专家警告称，这种‘左脚踩右脚’式的投资模式可能导致泡沫破裂，对整个科技行业产生深远影响。