新研究指出，AI超大型雲端服務供應商（hyperscalers）由而家至2027年間，為數據中心及相關基建砸落近11,000億美元後，到2030年前必須將生產力提升約2.7倍，先有望為呢筆天文數字投資「搵番條數」。
重點摘要：
- 若要為現有AI基建承諾「數得過」，AI hyperscalers到2030年前要跨過2.7倍生產力門檻。
- 摩根士丹利估計，2025至2028年間全球數據中心投資約達2.9萬億美元，當中約1.5萬億須倚賴外部資金。
- 對債務及私人信貸依賴愈來愈深，AI基建風險或會由大型科企外溢至更廣泛信貸市場。
Wachter的AI「數學題」
MIT Technology Review報道了華頓商學院金融學教授 Jessica Wachter 及其合著者 Jonathan Wachter 的研究。兩人以 Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta 同 Oracle 等科技巨頭近年的投資規模作基礎，推算AI基建要達致點樣嘅回報先算「合理」。
按佢哋嘅分析，考慮資本成本、折舊同15%目標回報率之後，整個AI板塊到2030年前需錄得約2.7倍嘅生產力提升，先足以支撐現有及預期開支。研究更直言，若然市場憧憬嘅增長冇出現，今次AI基建浪潮隨時演變成「史上最大規模嘅資本錯配」。
壓力其實已開始反映喺企業現金流上。Alphabet 2026年第二季錄得59億美元負自由現金流，係 Google 自2004年上市以嚟首度見紅，主因係資本開支急升，AI及數據中心投資佔比持續加大。
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Gensler點睇信貸風險
**摩根士丹利（Morgan Stanley）**估計，2025至2028年全球數據中心興建總開支約為2.9萬億美元，其中約1.5萬億有賴外部融資支持。呢個結構性轉變，意味AI基建風險將由科技巨頭資產負債表，進一步轉嫁到公司債、證券化產品同私人信貸市場。
Meta於路易斯安那州的Hyperion大型數據中心項目就係一個標本。由 Blue Owl Capital 管理的基金持有該聯營項目約80%股權，Meta則保留約20%。項目總規模約270億美元，反映透過合資及機構資金分攤風險，已成為AI基建融資的重要模式。
哥倫比亞商學院教授 Stijn Van Nieuwerburgh 研究過，AI數據中心擴張如何將槓桿分散到開發商、放款人，以及各類結構性融資工具之間，令系統性風險更難被市場一眼看清。
前美國證監會（SEC）主席、現任MIT Sloan教授 Gary Gensler 則形容，圍繞AI的投資周期，本質上係資本市場同整體經濟一場「連環博大霧」（parlay bet）——一旦其中一環失手，整條鏈都可能出事。
加密貨幣策略師 Arthur Hayes 進一步推演，指若AI信貸周期逆轉並拖累金融條件，聯儲局或最終被迫轉向更寬鬆政策，從而有機會將 Bitcoin (BTC) 推高至100萬美元水平。不過，呢種走勢更多屬投機性假設，而非華頓研究本身所支持的基準情景。
多年來，AI hyperscalers 一直爭奪晶片、電力同數據中心容量，推高整個產業鏈的資本開支。真正未解之謎係：生產力同收入增長，能否喺未來幾年快到足以追上呢一輪愈來愈倚重外部融資的基建承諾？如果答案是否定，今日看似合理的萬億級AI賭注，日後可能會被重估。
