<h2>引言</h2>
构建人工智能基础设施的竞争需要巨额投资，这已经是一个众所周知的事实，预计到 2030 年，这一投资将达到约 3 万亿美元。逻辑上的问题是，这笔钱将来自哪里？
到目前为止，超大规模云服务商（GOOG、META、AMZN、MSFT）主要依赖于自身的资产负债表现金和强大的现金流生成能力。我们可以看到，在短短五年内，资本支出显著增加。
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来源：公司财务数据，生成价值
然而，这些公司的人工智能雄心远远超出了它们的内部财务能力，因此，它们需要依赖外部融资。外部融资可以来自多个来源——股权、公共债务（债券）市场和私人信贷。
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来源：摩根士丹利
正如我们从摩根士丹利的图表中看到的，外部融资的主要来源不会来自首次公开募股或股权发行；也不会来自债券，但很可能来自私人信贷。由于私人信贷并不是一个主流话题，以下段落将对此进行简要介绍。
<h2>私人信贷概述</h2>
私人信贷是指在公共市场或传统银行系统之外发生的非银行贷款。贷款由非银行机构直接发起并持有，例如私人债务基金，而不是作为债券发行或通过银行进行联合贷款。与银行相比，缺乏公开交易和较少的监管审查使私人信贷对寻求灵活、低调融资的借款人具有吸引力。企业，特别是中型市场或私人公司，通常更倾向于此，以避免公共市场的审查和披露要求。
然而，不透明性和较轻的监管引入了更高的风险，包括有限的透明度和在困境情况下违约的潜在风险。为了补偿，私人信贷通常提供比传统固定收益资产更高的收益。回报有时可以超过保守的低风险股票，吸引寻求在多元化投资组合中获得收入的投资者。
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来源：Ares 管理公司
私人信贷的根源可以追溯到 1980 年代初期，当时金融市场变得更加复杂。这一时期见证了商业发展公司（BDC）和封闭式基金的崛起，它们为较小和成长中的公司提供债务。在 2007-2008 年全球金融危机（GFC）之前，私人信贷仍然是一个小众领域，通常由大型银行和保险公司促进。GFC 改变了这一格局：对银行的监管审查加剧——通过多德 - 弗兰克法案和更高的资本要求——限制了它们对高风险借款人的贷款。这一撤退为监管较少的私募股权公司和专注于信贷的基金提供了主导的机会。
在 GFC 之后，私人信贷演变为其现代形式，由非银行贷款人填补中型市场融资的空白。如今，按管理资产（AUM）计算，领先的管理者包括阿波罗全球管理、Ares 管理公司、黑石集团等，其平台的信贷专注的 AUM 往往超过数千亿。
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来源：标普全球
由于私人性质，估计市场规模具有挑战性。截至 2025 年初，摩根士丹利估计全球私人信贷市场约为 3 万亿美元，较 2020 年的 2 万亿美元有所增加。国际货币基金组织在之前的分析中引用了更保守的 2 万亿美元数据，突显出持续的差异。
私人信贷的主要投资者是机构投资者，如养老基金、保险公司和捐赠基金，通过私募股权公司或直接贷款基金进行资本配置。这些机构寻求收益增强和多样化，以应对公共债券回报低迷的局面。私人信贷的灵活性适合多种需求：
<ul>
<li>向未上市的私人公司提供贷款，包括信贷。</li>
<li>具有契约保护的担保贷款，以防止违约，或无担保贷款以获得更高的风险/回报。</li>
<li>针对财务困难公司的困境债务。</li>
<li>并购（M&amp;A）融资，包括杠杆收购。</li>
</ul>
这种多功能性推动了增长，特别是在银行面临持续限制的情况下。
私人信贷市场有望继续扩张。摩根士丹利预计到 2029 年增长至 5 万亿美元，这意味着从 2025 年 3 万亿美元的基数起，年均复合增长约为 14%。新兴领域如人工智能基础设施是主要驱动因素：大规模数据中心建设需要数万亿的资本，私人信贷可能在 2028 年前资助超过一半的预计 1.5 万亿美元的全球短缺。涉及超大规模云服务商（例如 Meta、Microsoft）的交易已经通过私人贷款人部署了数十亿美元，突显了这一资产类别在高增长领域的作用。
美国的私人信贷在监管上相对轻松，与银行相比，大多数顾问根据 1940 年的《投资顾问法》向 SEC 注册，遵循受托责任、反洗钱（AML）合规和保管规则。没有适用重型银行风格的资本要求。
截至 2025 年底，特朗普政府已推动广泛的金融放松监管，旨在减轻对传统机构的负担，并间接支持私人信贷等替代方案。这包括对 SEC 规则的审查和潜在的回滚，促进了更宽松的环境。
<h2>私人信贷与人工智能数据中心世界的融合</h2>
超大规模企业依赖私人信贷市场的一些主要吸引点显而易见——更快的执行速度、量身定制的灵活条款、相比债券发行减少的监管，以及与发行股票不同，私人信贷不包括股东的所有权。因此，他们可以迅速筹集资金，主要用于购买 GPU，但也包括冷却、电力、建筑、设备和其他基础设施。
另一方面，提供这种信贷的私募股权公司非常渴望从像 Meta、Microsoft 或 Google 这样的可靠借款人那里获得高于平均水平的收益。
但最重要的是，私人信贷使得 “金融工程” 成为可能，从而将债务隐藏在借款人的主流资产负债表之外。
一个典型案例是 Meta 在路易斯安那州的 2025 年 Hyperion 数据中心校园，这是有记录以来最大的私人信贷交易。
- 以 Meta 的 Hyperion 数据中心交易（2025 年）为例（270 亿美元债务 + 30 亿美元股权，总计 300 亿美元）
- Meta 创建特殊目的载体（SPV），并从 Blue Owl 和其他投资者（PIMCO）借款；债务在 SPV 之下；SPV 由 Meta 和 BO 共同拥有（Meta 持有 20%，BO 持有 80%）
- META 支付 SPV 使用其数据中心设施的费用。在 META 的资产负债表上没有债务，但 META 支付给 SPV 的款项被记录为租赁费用；SPV 收到的资金用于偿还债务的利息费用。
- 交易条款灵活，如果情况不顺利，META 可以随时退出，他们可以出售数据中心并用这笔钱偿还债务。
<h2>为什么这有争议，潜在泡沫的担忧是什么？</h2>
毕竟，私人信贷就是债务，而债务总是与金融灾难相关联（19 世纪的铁路建设、1930 年代的大萧条、2000 年代的全球金融危机），所有这些崩溃都是由于失控的重度借贷所推动的。这是 AI 空头所担心的。更不用说，正如我们上面讨论的，私人信贷的监管较少且不透明。
如果对 AI 的需求被高估，借款人（AI 超大规模企业）将没有能力偿还，这将导致贷方（私募股权公司）的大量撤资，甚至普通人也可能受到影响，因为他们的养老金基金也暴露于此。
但是什么可能引发 AI 数据中心私人信贷融资的潜在崩溃呢？我们可以考虑几个因素：
一个主要的催化剂可能是持续的通货膨胀导致美联储加息或维持长期的 “高利率” 环境，因为高利率会增加经济中的借贷成本，提高债务服务负担，并最终推动更高的违约率，尤其是在过度杠杆化的行业。
另一个潜在的触发因素是，如果 Meta、Microsoft、Google 和 Amazon 等主要超大规模企业决定因投资回报不足而放缓资本支出，特别是在 AI 基础设施方面，这将降低相关信贷市场的需求。
突如其来的或意外的监管收紧也可能发挥作用，无论是通过对私人信贷市场的更严格金融监管和更大审查，还是通过新的 AI 特定规则，可能受到政治压力的推动，例如民主党部分成员呼吁限制 AI 数据中心的扩张。
来自中国的竞争加剧，包括像 DeepSeek 这样的参与者的突破，可能会削弱美国科技领袖的优势，减少预期的未来现金流，并使现有的债务负担更难以维持。
最后，关键基础设施的供应过剩——例如电力生产、数据中心容量或相关资源的过剩——可能会降低定价能力和盈利能力，对高度杠杆化的项目和投资施加重大压力。
<h2>但债务的严重性如何？</h2>
假设摩根士丹利的估计方向上是准确的，AI 相关投资存在 1.5 万亿美元的资金缺口，其中约 8000 亿美元需要来自私人信贷。
乍一看，这似乎是一个巨大的数字，但在四大超大规模企业的背景下看，情况则大相径庭。在 2024 财年，Microsoft、Google、Amazon 和 Meta 共同产生了约 3500 亿美元的营业收入，而在 2025 财年，这一数字预计将上升到约 4000 亿至 4500 亿美元。此外，这四家公司的平均净债务与 EBITDA 比率目前为 0.4x 至 0.5x，表明杠杆水平较低，资产负债表强劲。相比之下，在全球金融危机期间，主要银行的杠杆水平远高于此——例如，雷曼兄弟的资产与股本比率约为 30 至 33 倍。简单来说，主要科技巨头在债务方面所承担的风险仍然远低于我们在 2000 年代中期看到的银行风险。
<h2>对投资者的影响</h2>
对于在 AI 驱动的信贷扩张和数据中心建设中应对潜在风险的投资者来说，方法取决于个人的风险承受能力。简单来说，如果感知的风险似乎过高，最安全的做法是完全避免相关股票的风险。然而，对于那些仍希望在管理下行风险的同时寻求投资机会的人来说，存在多种策略和投资选择，涵盖不同的风险和参与程度。一种更复杂的对冲策略涉及购买 VIX 期货或信用违约掉期（CDS）等工具，这些工具在市场波动性和感知的信用风险增加时往往表现更好。
投资者可以考虑私募股权和另类资产管理公司的股票，例如黑石集团（Blackstone，BX）、阿波罗全球管理（Apollo Global Management，APO）、蓝猫资本（Blue Owl Capital，OWL）和布鲁克菲尔德（Brookfield，BN）。这些公司有望从向 Meta、微软、谷歌和亚马逊等顶级公司提供的贷款中获得更高的收益。它们在潜在的人工智能泡沫破裂中直接暴露的风险最大——例如，蓝猫在 Meta-Hyperion 交易的特殊目的载体中持有多数股份。在严重的经济下滑中，投资者赎回可能会缩减管理资产，急剧减少费用收入，并压低股价。
在这一组中，公司的风险暴露程度各不相同，像 OWL 和 BX 这样的公司在人工智能数据中心私募信贷方面参与更深，而其他公司如 KKR 的参与程度较低。
一种风险相对较低的替代方案是数据中心房地产投资信托（REITs），如数字房地产信托（Digital Realty Trust，DLR）和 Equinix（EQIX）。这些提供现成的基础设施，作为私募信贷融资的补充或替代。虽然超大规模云服务商面临长期租赁合同（通常为 10 至 20 年）的缺点，但这些承诺通过稳定的现金流为 REITs 提供了一定程度的保护。
REITs 通常以更保守的方式管理，杠杆率较低，使其在泡沫破裂时可能更快恢复，相较于杠杆率更高的私募信贷提供者。
数据中心基础设施提供商如 Vertiv（VRT）、超微计算机（Super Micro Computer，SMCI）和美光科技（Micron，MU）对人工智能建设热潮的暴露程度很高。它们的收入增长与数据中心建设的速度密切相关，因此急剧放缓或破裂可能会停止增长并施加估值压力。尽管如此，许多公司目前享有多年的订单积压，需求持续远超供应，提供了一定的短期缓冲。
大型超大规模云服务商本身——Meta、亚马逊、谷歌和微软——仍然是私募信贷的主要受益者，因为这使得它们能够更快地扩张，而不完全负担其资产负债表。上行潜力来自于加速增长，而风险则包括更高的运营费用和租赁支付导致的利润率降低，以及在特殊目的载体中持有的表外债务。它们在融资项目中的有限股权所有权被异常强劲的现金生成和稳健的资产负债表所抵消，提供了显著的安全缓冲。小规模云服务提供商（有时称为 “新云”，如 CoreWeave 或类似的新兴参与者）与大型超大规模云服务商的动态相似，但风险和回报更大。由于目前现金流生成有限和资产负债表较弱，它们往往更依赖债务融资，使其在经济下滑中更脆弱。向上的潜力在于，它们的规模较小和早期增长阶段，如果建设持续不变，提供了更大的潜在回报。
最后，信用评级机构——主要是穆迪公司（Moody's Corporation，MCO）和标准普尔全球（S&amp;P Global，SPGI）——直接受益于债务发行的增加。为数据中心创造的私人和公共债务越多，对初始评级和持续监测的需求就越大，从而推动这一近乎垄断市场的收入增长。它们的下行风险似乎相当有限，因为它们不持有或承担其评级债务的信用风险。
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Private Credit Funding for AI Data Centers

- 全球私人信贷市场正快速增长，预计到 2029 年将达 5 万亿美元。  
- 私人信贷被吸引的主要原因包括灵活的融资和较低的监管要求。  
- 主要技术公司如 Meta、微软依赖私人信贷快速扩展，存在潜在债务风险。

人工智能数据中心的私人信贷融资