人工智能數據中心的私人信貸融資

衆所周知，人工智能基礎設施的建設競賽需要大量投資，事實上，到2030年估計將達到3萬億美元左右。邏輯問題是，這筆錢從哪里來？

迄今為止，超大規模企業（GOOG、Meta、AMZN、MSFT）主要依賴於自己的資產負債表現金和強大的現金流產生能力。我們可以看到資本支出在短短五年內急劇增加。

資料來源：公司財務、生成價值

然而，這些公司的人工智能野心遠遠超過了其內部財務，因此，他們需要依賴外部資金。外部融資可以來自多種來源--股權、公共債務（債券）市場和私人信貸。

資料來源：摩根士丹利

正如我們從摩根士丹利的圖表中看到的那樣，外部融資的主要來源不會來自IPO或股票發行;它也不會來自債券，但很可能來自私人信貸。由於私人信貸不是主流話題，因此以下一段進行簡要介紹。

私人信貸是指發生在公共市場或傳統銀行體系之外的非銀行貸款。貸款由私人債務基金等非銀行機構直接發起和持有，而不是以債券形式發行或通過銀行銀團形式發行。與銀行相比，缺乏公開交易和監管監督的減少使得私人信貸對尋求靈活、謹慎融資的借款人具有吸引力。企業，尤其是中型市場或私營公司，通常更喜歡這樣做，以避免公開市場的審查和披露要求。

然而，不透明和寬松的監管給貸方帶來了更高的風險，包括透明度有限和不良情況下違約的可能性。爲了彌補這一點，私人信貸通常提供比傳統固定收益資產更高的收益率。回報有時可能超過保守、低風險股票的回報，吸引在多元化投資組合中尋求收入的投資者。

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隨着金融市場變得更加複雜，私人信貸的根源可以追溯到20世紀80年代初。這一時期，業務發展公司（BDS）和封閉式基金的興起，為小型和成長型公司提供債務。在2007-2008年全球金融危機（GFC）之前，私人信貸仍然是一個利基市場，通常由大型銀行和保險公司提供便利。全球金融危機改變了局面：通過多德-弗蘭克法案和更高的資本要求等措施加強對銀行的監管審查，減少了他們對風險較高借款人的貸款。這種撤退為監管較少的私募股權公司和專門的信貸基金創造了主導地位的機會。

GFC后，私人信貸演變成現代形式，由填補中間市場融資空白的非銀行貸方推動。如今，按管理資產（AUM）計算的領先管理公司包括Apollo Global Management、Ares Management、Blackstone等，其平臺以信貸為中心的AUM往往超過數千億美元。

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由於市場的私人性質，估計市場規模具有挑戰性。摩根士丹利估計，截至2025年初，全球私人信貸市場規模約為3萬億美元，高於2020年的2萬億美元。國際貨幣基金組織在之前的分析中引用了更保守的2萬億美元數字，凸顯了持續存在的差異。

私人信貸的主要投資者是養老基金、保險公司和捐贈基金等機構參與者，通過私募股權公司或直接貸款基金輸送資本。這些機構在公共債券回報率較低的情況下尋求收益率提高和多元化。私人信貸的靈活性適合各種需求：

這種多功能性推動了增長，特別是在銀行面臨持續限制的情況下。

私人信貸市場有望持續擴張。摩根士丹利預計到2029年經濟增長將達到5萬億美元，這意味着年複合增長率將比2025年3萬億美元的基數增長約為14%。人工智能基礎設施等新興行業是關鍵驅動力：大規模數據中心建設需要數萬億資本，私人信貸可能會為到2028年全球估計1.5萬億美元缺口的一半以上提供資金。涉及超大規模者的交易（例如，Meta、微軟（Microsoft）等公司已經通過私人貸款機構部署了數十億美元，突顯了該資產類別在高增長領域的作用。

與銀行相比，美國私人信貸的監管相對較輕。大多數顧問都根據1940年《投資顧問法》在SEC註冊，遵守受託義務、反洗錢（ML）合規和託管規則。沒有銀行業式的嚴格資本要求。

截至2025年底，特朗普政府已推行廣泛的金融放松管制，旨在減輕傳統機構的負擔，並間接支持私人信貸等替代方案。這包括對SEC規則和潛在回滾的審查，以營造一個更加寬松的環境。

超大規模者依賴私人信貸市場的一些主要吸引點是顯而易見的--更快的執行、量身定製的靈活條款、與債券發行相比減少的監管，而且與發行股票不同的是，私人信貸不包括股東所有權。因此，他們可以迅速籌集資金並主要用於圖形處理器，但也用於冷卻、電力、建築、設備和其他基礎設施。

另一方面，提供這種信貸的私募股權公司非常渴望從Meta、微軟或谷歌等非常可靠的借款人身上獲得高於平均水平的收益率。

但最重要的是，私人信貸實現了「金融工程」，將債務隱藏在借款人的主流資產負債表之外。

一個主要案例是Meta位於路易斯安那州的2025年NPS數據中心園區，這是有記錄以來最大的私人信貸交易。

- 以Meta的數據中心交易（2025年）為例（270億美元債務+30億美元股權，總額300億美元）

- Meta創建SPV並從Blue Owl和其他投資者（PIMCO）借錢;債務由SPV承擔; SPV由Meta和BO共同擁有（Meta擁有20%，BO擁有80%）

- Meta向SPV支付使用其數據中心設施的費用。Meta資產負債表上沒有債務，但向SPV支付的Meta款項被記錄爲租賃費用; SPV收到的資金用於償還債務的利息費用

- 交易條款很靈活，如果事情不順利，Meta可以隨時離開，他們可以出售數據中心並用這筆錢償還債務

畢竟，私人信貸就是債務，而債務總是與金融災難聯繫在一起（19世紀的鐵路建設、20世紀30年代的大蕭條、2000年代的全球金融危機）所有這些崩潰都是由失控的大量借貸所助長的。這是人工智能熊所擔心的事情。更不用説，正如我們上面討論的那樣，私人信貸監管較少且不透明。

如果高估了對人工智能的需求，借款人（人工智能縮放者）將沒有能力支付，這將導致貸方（私募股權公司）大量提款，甚至普通人也可能會受到影響，因為他們的養老基金也面臨着這一風險。

但什麼會引發人工智能數據中心私人信貸融資的潛在崩潰呢？好吧，我們可以想到幾個因素：

一個主要的催化劑將是持續的通貨膨脹，導致美聯儲加息或維持長期的「更高更長」的利率環境，因為利率上升會增加整個經濟的借貸成本，增加償債負擔，並最終推動更高的違約率，特別是在過度槓桿化的部門。

另一個潛在的觸發因素是，如果Meta、微軟、谷歌和亞馬遜等主要超級規模企業因投資回報不足而決定放慢資本支出，特別是人工智能基礎設施方面的投資回報不足，這將冷卻相關信貸市場的需求。

突然或意外的監管收緊也可能發揮作用，無論是通過更嚴格的金融監管，對私人信貸市場進行更嚴格的審查，還是通過新的人工智能特定規則，這可能是由政治壓力驅動的，例如民主黨部分人士呼籲限制人工智能數據中心的擴張。

來自中國的競爭加劇，包括DeepSeek等公司的突破，可能會削弱美國科技領導者的優勢，減少預期的未來現金流，並使現有的債務負擔更加難以維持。

最后，關鍵基礎設施的供應過剩--例如發電、數據中心容量或相關資源供過於求--可能會降低定價能力和盈利能力，給高槓杆率的項目和投資帶來巨大壓力。

假設摩根士丹利的估計方向準確，人工智能相關投資存在1.5萬億美元的資金缺口，其中約8000億美元需要來自私人信貸。

乍一看，這聽起來像是一個巨大的數字，但在四大超大規模者的背景下看，畫面看起來非常不同。2024財年，微軟、谷歌、亞馬遜和Meta總共產生了約3500億美元的營業收入，而2025財年，這一數字預計將升至4000 - 4500億美元左右。此外，這四家公司的平均淨債務與EBITDA比率目前處於非常舒適的0.4x-0.5x，表明槓桿率最低且資產負債表強勁。相比之下，全球金融危機期間，主要銀行的運營成本要高得多--例如，雷曼兄弟的資產權益比約為30- 33倍。用簡單的話來説，主要科技巨頭在債務方面承擔的風險仍然比我們在2000年代中期看到的銀行風險小得多。

對於投資者來説，要駕馭與人工智能驅動的信貸擴張和數據中心建設相關的潛在風險，這種方法取決於個人的風險承受能力。簡單地説，如果感知到的風險似乎過高，最安全的做法是完全避免接觸相關股票。然而，對於那些在管理下行風險的同時仍在尋求風險敞口的人來説，不同級別的風險和參與度存在多種策略和投資選擇。一種更復雜的對衝策略涉及購買VIX期貨或信用違約掉期（CDS）等工具，隨着市場波動和感知信用風險的增加，這些工具往往會表現得更好。

投資者可以考慮私募股權和另類資產管理公司的股票，例如黑石（NX）、阿波羅全球管理公司（APO）、藍貓頭鷹資本（OWC）和布魯克菲爾德（BN）。這些公司將從向Meta、微軟、谷歌和亞馬遜等頂級公司提供的貸款中獲得更高的收益率。他們是最直接受到潛在人工智能泡沫破裂影響的公司之一-例如，Blue Owl在元-收件箱交易的特殊目的工具中擁有多數股份。在嚴重經濟低迷的情況下，投資者贖回可能會縮減管理資產，大幅減少手續費收入，並壓低股價。

在這一羣體中，風險敞口各不相同，OLK和Bax等公司更多地參與了人工智能數據中心私人信貸，而KKR等公司的風險較小。

下行風險稍低的替代方案是數據中心REIT，例如Digital Realty Trust（DLR）和Equinix（EQIX）。這些提供了現成的基礎設施，作為私人信貸融資的補充或替代。雖然超大規模投資者面臨長期租賃合同（通常為10-20年）的缺點，但這些承諾通過穩定的現金流為房地產投資信託基金提供了一定程度的保護。

與槓桿率更高的私人信貸提供商相比，房地產投資信託基金的管理方式通常更為保守，槓桿率更低，這使得它們在泡沫破裂時能夠更快地復甦。

Vertiv（VRT）、Super Micro Computer（SMCI）和Micron（MU）等數據中心基礎設施提供商對人工智能建設熱潮的高度關注。他們的收入增長與數據中心建設的步伐密切相關，因此急劇放緩或爆發可能會停止增長並壓力估值。儘管如此，其中許多公司目前都面臨多年訂單積壓，需求繼續遠遠超過供應，提供了一些短期緩衝。

大型超大規模企業本身--Meta、亞馬遜、谷歌和微軟--仍然是私人信貸的主要受益者，因為它可以在不給他們的資產負債表帶來完全負擔的情況下實現更快的規模擴張。有利因素來自增長加速，而風險包括運營費用增加和租賃付款利潤率下降，以及特殊目的工具持有的表外債務。他們在融資項目中有限的股權被異常強勁的現金產生和穩健的資產負債表所抵消，從而提供了重要的安全緩衝。較小規模的雲提供商（有時稱為「新雲」，例如CoreWeave或類似的新興參與者）遵循與大型超大規模雲提供商類似的動態，但風險和回報被放大。由於目前現金流產生有限和資產負債表較弱，他們往往更加依賴債務融資，這使得他們在經濟衰退中更加脆弱。從好的方面來看，如果擴張繼續有增無減，它們較小的規模和早期增長階段將提供更大的潛在回報。

最后，信用評級機構--主要是穆迪公司（MCO）和標準普爾全球（SPGI）--直接受益於債務發行的增加。為數據中心創造的私人和公共債務越多，對初始評級和持續監控的需求就越大，從而推動這個近乎雙寡頭壟斷的市場的收入更高。它們的下行空間似乎相當有限，因為它們不持有或承擔它們評級的債務的信用風險。