来自学界的新研究显示，到2030年，AI超大规模服务商的生产率可能需要提升约2.7倍，才能合理支撑到2027年累计接近1.1万亿美元的基础设施投资。
要点概览
- 为证明当前大规模AI基础设施投入的合理性，超大规模云厂商到2030年需跨越约2.7倍的生产率门槛。
- **摩根士丹利（Morgan Stanley）**预计，2025年至2028年全球数据中心相关资本开支将达到约2.9万亿美元，其中约1.5万亿美元需依赖外部融资。
- 对债务与私募信贷的依赖上升，意味着AI基础设施风险正从少数科技巨头向更广泛的信用市场扩散。
Wachter 的“AI 算账”
MIT Technology Review报道了宾大沃顿商学院金融学教授 Jessica Wachter 及其合著者 Jonathan Wachter 的研究。两人以 Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta 和 Oracle 等科技巨头的资本开支为基础，测算了当前AI基础设施浪潮所隐含的增长假设。
相关分析指出，在计入资本成本、折旧及15%目标回报率之后，整个板块到2030年需实现约2.7倍的生产率提升，才能匹配当前的投资节奏。研究警告称，若预期中的AI红利迟迟未能兑现，这波建设潮可能演变为“史上最大规模的资本错配”。
财务压力已在部分公司现金流中显现。Alphabet在2026年第二季度录得59亿美元自由现金流为负，这是自Google于2004年上市以来首次出现单季自由现金流转负的情况，主要原因是资本开支大幅攀升。
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信用市场上的“Gensler 风险”
按照摩根士丹利测算，2025年至2028年间，全球数据中心建设支出预计高达约2.9万亿美元，其中约1.5万亿美元将来自外部资金。这一融资结构的变化，正在把AI基础设施风险更多地转移至公司债、结构化信用以及私募信贷市场。
Meta在路易斯安那州的 Hyperion 项目，正是这一模式的典型案例。由 Blue Owl Capital 管理的基金持有该项目合资企业80%的权益，Meta则保留20%。整个园区总投资额约为270亿美元。
哥伦比亚商学院教授 Stijn Van Nieuwerburgh 研究了这一扩张周期如何在开发商、放款机构以及结构性融资工具之间分散并加杠杆。
美国证监会前主席、MIT Sloan教授 Gary Gensler 则将当前的AI投资周期形容为“资本市场和宏观经济的一场连环押注”。
加密货币策略师 Arthur Hayes 进一步提出，如果AI信贷周期最终走向下行，可能倒逼美联储转向更宽松政策，从而推升 Bitcoin (BTC) 价格，甚至“看向100万美元”一线。不过，这一观点更接近于投机性假设，并未得到上述沃顿研究的支持或背书。
实际上，这轮投资高潮已经酝酿多年。为抢占算力芯片、电力与数据中心机架资源，超大规模厂商持续推高资本开支。如今真正的悬念在于：在愈发依赖外部融资的前提下，AI所带来的生产率和营收能否足够快地兑现，以支撑这场规模空前的基础设施豪赌。
